从“SQL语言”的角度来看，这两种结构是等价的，你选择哪一种是我们都必须做出的“生活方式”选择之一。我认为DISTINCT更明确(因此对继承你代码的人更体贴)是一个很好的例子，但这并不意味着GROUP BY结构是一个无效的选择。

我认为“GROUP BY是用于聚合的”是错误的重点。人们应该意识到set函数(MAX, MIN, COUNT等)可以省略，这样他们就可以理解编码器的意图。

理想的优化器将识别等效的SQL结构，并始终相应地选择理想的计划。对于现实生活中选择的SQL引擎，您必须测试:)

PS注意DISTINCT关键字在select子句中的位置可能会产生不同的结果，例如对比:

SELECT COUNT(DISTINCT C) FROM myTbl;

SELECT DISTINCT COUNT(C) FROM myTbl;

你之所以注意到这一点，是因为你只选择了一列。

尝试选择两个字段，看看会发生什么。

Group By的用法如下:

SELECT name, SUM(transaction) FROM myTbl GROUP BY name

这将显示每个人的所有交易的总和。

如果对多个列使用DISTINCT，结果集将不会像使用GROUP BY那样进行分组，并且不能对DISTINCT使用聚合函数。

当你指的是DISTINCT时，请不要使用GROUP BY，即使它们的工作方式是一样的。我假设您正在尝试从查询中减少毫秒数，我必须指出，开发人员的时间比计算机的时间要昂贵几个数量级。

我知道这是一个旧帖子。但碰巧的是，我有一个查询，使用组通过只是返回不同的值时，使用该查询在蛤蟆和oracle报告一切都工作得很好，我的意思是一个很好的响应时间。当我们从Oracle 9i迁移到11g时，Toad中的响应时间非常好，但在报告中，完成报告需要35分钟，而使用以前的版本大约需要5分钟。

解决方案是通过使用DISTINCT更改组，现在报告在大约30秒内运行。

我希望这对有同样情况的人有用。

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。