MySQL中DISTINCT与GROUP BY性能对比实测

测试环境与准备

为了获得具有参考意义的性能数据，我们需要在一个受控的环境中搭建测试基准。以下是具体的环境设置、表结构定义以及数据填充过程。

第1步：构建测试表

目的：创建一个包含基础ID和数值字段的测试表，用于后续的性能压测。

1. 入口：MySQL命令行客户端或可视化工具（如Navicat、DBeaver）。
2. 动作：执行以下建表语句。该表使用MyISAM引擎，字符集为utf8，主键为自增id。

CREATE TABLE `test_test` (
 `id` int(11) NOT NULL auto_increment,
 `num` int(11) NOT NULL default '0',
 PRIMARY KEY (`id`)
 ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8 AUTO_INCREMENT=1;

第2步：生成百万级测试数据

目的：注入足够体量的数据，以消除单次查询微小的波动，确保测试结果具备统计学意义。

1. 入口：存储过程定义界面或SQL编辑区。
2. 动作：编写并执行存储过程。该过程会向表中插入指定数量的记录，`num`字段填充随机整数。

create procedure p_test(pa int(11)) 
begin 
declare max_num int(11) default 100000; 
declare i int default 0; 
declare rand_num int; 
select count(id) into max_num from test_test; 
while i < pa do 
if max_num < 100000 then 
select cast(rand()*100 as unsigned) into rand_num; 
insert into test_test(num) values(rand_num); 
end if; 
set i = i +1; 
end while; 
end

3. 关键参数：调用时将 `pa` 设为 100000。
4. 完成状态：

call p_test(100000); 

第3步：开启精细化监控

目的：常规图形界面显示的毫秒级误差难以区分极短时间的查询差异，需启用MySQL Profiler获取更精确的执行时间。

1. 入口：SQL会话窗口。
2. 动作：激活性能分析功能。

SET profiling=1;

无索引情况下的性能表现

在未对查询字段建立任何辅助索引的前提下，数据库需要对全表数据进行扫描和内存排序去重。

第4步：执行无索引对比查询

目的：观察底层全表扫描模式下，DISTINCT与GROUP BY的资源消耗差异。

1. 入口：SQL编辑器。
2. 动作：依次执行两条去重查询，并立即查看Profile报告。

SELECT DISTINCT num FROM test_test;
SELECT num FROM test_test GROUP BY num;

5. 可观察结果：

• DISTINCT 耗时约为 0.078ms。
• GROUP BY 耗时约为 0.031ms。

即使在此规模下，不加索引时，两者的绝对耗时都极短，但 GROUP BY 的速度已经呈现出明显的优势。

添加索引后的性能提升

针对高频查询字段添加索引后，数据库可以直接利用索引树进行检索，大幅减少了磁盘IO和内存排序的开销。

第5步：创建测试字段索引

目的：为被查询字段 num 建立普通索引，观察索引对两类查询的加速效果。

1. 入口：DDL操作区域。
2. 动作：执行添加索引命令。

ALTER TABLE `test_test` ADD INDEX `num_index` (`num`);

6. 完成状态：确认执行无误，返回索引创建成功提示。

第6步：再次执行对比查询

目的：验证索引生效后的查询耗时，并使用Profiler捕捉微小延迟。

1. 入口：SQL编辑器及Profiler面板。
2. 动作：重复之前的查询步骤，并在最后拉取汇总视图。

SELECT DISTINCT num FROM test_test;
SELECT num FROM test_test GROUP BY num;
SHOW PROFILES;

当耗时缩短至微秒级别时，图形界面的读数可能变为 0.000s，此时必须依赖 SHOW PROFILES 来查看详细数据。输出示例如下：

结论与分析

结合两次测试的数据，我们可以得出以下明确结论：

1. 索引带来的巨大收益

加上索引后，无论是哪种写法，查询速度都得到了数量级的提升。根据详细日志测算，加索引后的查询速度比无索引时提升了数十倍甚至上百倍，这印证了索引对于过滤操作的极端重要性。

2. GROUP BY 优于 DISTINCT

横向对比发现：
• **无索引时**：GROUP BY 比 DISTINCT 快约 2.5倍。
• **有索引时**：两者耗时均极短，但 PROFILE数据显示 GROUP BY 依然微弱领先 DISTINCT。

3. 最佳实践建议

在实际的项目开发与SQL编写中，如果你只需要对某一列（或多列）进行去重筛选，而不涉及其他聚合计算（如 SUM, COUNT），请尽量优先使用 GROUP BY 代替 DISTINCT。这不仅符合数据库底层优化的逻辑，也能保证在未来数据量级增长时保持更稳健的性能上限。

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