它们具有不同的语义，即使它们恰好在特定数据上具有相同的结果。

我对它的理解是，使用distinct就相当于按照所选字段的顺序对它们进行分组。

i.e:

select distinct a, b, c from table;

等于:

select a, b, c from table group by a, b, c

我阅读了上面所有的评论，但除了聚合位之外，没有看到任何人指出Group By和Distinct之间的主要区别。

Distinct返回所有行，然后重复删除它们，而Group By则在算法逐条读取时重复删除行。

这意味着它们可以产生不同的结果!

例如，下面的代码会产生不同的结果:

SELECT distinct ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY Name), Name FROM NamesTable

 SELECT ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY Name), Name FROM NamesTable
GROUP BY Name

如果表中有10个名字，其中一个是另一个的副本，那么第一个查询返回10行，而第二个查询返回9行。

原因就是我上面说的，这样他们就能表现得不一样!

在Teradata透视图:

从结果集的角度来看，在Teradata中使用DISTINCT或GROUP BY并不重要。答案集是一样的。

从性能的角度来看，这是不一样的。

要了解什么会影响性能，您需要知道在使用DISTINCT或GROUP BY执行语句时Teradata上发生了什么。

在DISTINCT的情况下，行被立即重新分配，而不发生任何预聚合，而在GROUP BY的情况下，第一步完成预聚合，然后才在amp之间重新分配唯一值。

现在不要认为GROUP BY从性能角度来看总是更好。当您有许多不同的值时，GROUP BY的预聚合步骤不是很有效。Teradata必须对数据进行排序以删除重复项。在这种情况下，最好先重新分配，即使用DISTINCT语句。只有当有许多重复值时，GROUP BY语句可能是更好的选择，因为只有在重分发之后才执行重复数据删除步骤。

简而言之，DISTINCT vs. GROUP BY在Teradata中的意思是:

GROUP BY ->用于多个重复 DISTINCT ->没有或只有几个重复项。 在使用DISTINCT时，有时会耗尽AMP上的线轴空间。原因是重新分配立即发生，倾斜可能会导致AMP耗尽空间。

如果发生这种情况，使用GROUP BY可能会有更好的机会，因为在第一步中已经删除了重复项，并且在amp之间移动的数据更少。

没有区别(至少在SQL Server中)。两个查询使用相同的执行计划。

http://sqlmag.com/database-performance-tuning/distinct-vs-group

如果有子查询，可能会有区别:

http://blog.sqlauthority.com/2007/03/29/sql-server-difference-between-distinct-and-group-by-distinct-vs-group-by/

没有区别(oracle风格):

http://asktom.oracle.com/pls/asktom/f?p=100:11:0::::P11_QUESTION_ID:32961403234212

MusiGenesis的回答在功能上是正确的，关于你的问题;SQL Server足够聪明，可以意识到如果你使用“Group By”而不使用任何聚合函数，那么你实际上的意思是“Distinct”——因此它会生成一个执行计划，就像你只是使用“Distinct”一样。

然而，我认为重要的是要注意Hank的回应-漫不经心的对待“Group By”和“Distinct”可能会导致一些有害的陷阱，如果你不小心的话。说这“不是一个关于聚合的问题”并不完全正确，因为您问的是两个SQL查询关键字之间的功能差异，其中一个是用于聚合的，而另一个不是。

锤子有时可以用来拧螺丝，但如果你手边有螺丝刀，那又何苦呢?

(为了便于类比，Hammer:螺丝刀::GroupBy: Distinct和screw =>获取表列中唯一值的列表)