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。

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。

GROUP BY允许您使用聚合函数，如AVG、MAX、MIN、SUM和COUNT。 另一方面，DISTINCT只是删除重复项。

例如，如果你有一堆购买记录，你想知道每个部门花了多少钱，你可能会这样做:

SELECT department, SUM(amount) FROM purchases GROUP BY department

这将为每个部门提供一行，其中包含部门名称和该部门所有行中所有金额值的总和。

group by用于聚合操作——比如当您想要获得按列C分解的b的计数时

select C, count(B) from myTbl group by C

Distinct就是它听起来的样子——你得到唯一的行。

在sql server 2005中，查询优化器似乎能够优化掉我运行的简单示例中的差异。不过，不知道你是否能在所有情况下都指望它。

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。

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!