如果我有一张桌子
CREATE TABLE users (
id int(10) unsigned NOT NULL auto_increment,
name varchar(255) NOT NULL,
profession varchar(255) NOT NULL,
employer varchar(255) NOT NULL,
PRIMARY KEY (id)
)
我想获得所有专业领域的独特价值，什么会更快(或建议):
SELECT DISTINCT u.profession FROM users u
or
SELECT u.profession FROM users u GROUP BY u.profession
?
当前回答
下面是一个简单的方法，它将为每个查询打印2个不同的运行时间。
DECLARE @t1 DATETIME;
DECLARE @t2 DATETIME;
SET @t1 = GETDATE();
SELECT DISTINCT u.profession FROM users u; --Query with DISTINCT
SET @t2 = GETDATE();
PRINT 'Elapsed time (ms): ' + CAST(DATEDIFF(millisecond, @t1, @t2) AS varchar);
SET @t1 = GETDATE();
SELECT u.profession FROM users u GROUP BY u.profession; --Query with GROUP BY
SET @t2 = GETDATE();
PRINT 'Elapsed time (ms): ' + CAST(DATEDIFF(millisecond, @t1, @t2) AS varchar);
或尝试设置统计时间(Transact-SQL)
SET STATISTICS TIME ON;
SELECT DISTINCT u.profession FROM users u; --Query with DISTINCT
SELECT u.profession FROM users u GROUP BY u.profession; --Query with GROUP BY
SET STATISTICS TIME OFF;
它简单地显示了解析、编译和执行每条语句所需的毫秒数，如下所示:
SQL Server Execution Times:
CPU time = 0 ms, elapsed time = 2 ms.
其他回答
如果可以，尽量选择最简单、最简短的答案——DISTINCT似乎更符合你的要求，因为它会给你你需要的答案，而且只有这个答案!
在MySQL中，“Group By”使用了一个额外的步骤:文件排序。我意识到DISTINCT比GROUP BY快，这是一个惊喜。
经过大量的测试，我们得出的结论是GROUP BY更快
选择sql_no_cache opnamegroep_intern 从telwerken WHERE opnemergroep IN (7,8,9,10,11,12,13) group by opnamegroep_intern
总共0.0944秒 显示记录0 - 29(共635条，查询持续0.0484秒)
选择sql_no_cache 不同的(opnamegroep_intern) 从telwerken WHERE opnemergroep IN (7,8,9,10,11,12,13)
635总共0.2117秒(几乎慢了100%) 韦格弗面包车记录0 - 29(总共635，查询时间0.3468秒)
Group by比Distinct代价更大，因为Group by对结果进行排序，而Distinct则避免排序。但如果你想让group by产生与distinct相同的结果，请给order by null ..
SELECT DISTINCT u.profession FROM users u
等于
SELECT u.profession FROM users u GROUP BY u.profession order by null
在postgres的某些情况下，distinct可能比group by慢(不知道其他dbs)。
测试的例子:
postgres=# select count(*) from (select distinct i from g) a;
count
10001
(1 row)
Time: 1563,109 ms
postgres=# select count(*) from (select i from g group by i) a;
count
10001
(1 row)
Time: 594,481 ms
http://www.pgsql.cz/index.php/PostgreSQL_SQL_Tricks_I
所以要小心……：）
