我选取的两个表数据量十分大，需要分布式计算，distinct会降低效率，请使用select cuid from t group by cuid这个语句帮我实现相同cuid只计入一次

如果你的两个表数据量非常大，并且需要进行分布式计算，那么确实在使用 DISTINCT 子句时可能会降低查询效率。在这种情况下，你可以考虑使用更高效的方法来实现相同 cuid 只计入一次的需求。

一种常见的方法是使用窗口函数来实现去重。以下是使用窗口函数的查询语句：

SELECT cuid
FROM (
  SELECT cuid, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY cuid ORDER BY cuid) AS rn
  FROM t
) sub
WHERE rn = 1;

这个查询语句使用 ROW_NUMBER() 函数和 PARTITION BY 子句来为每个 cuid 分配一个行号。然后，在外部查询中，选择行号为1的记录，以确保每个相同的 cuid 只计入一次。

请注意，你需要将 t 替换为实际的表名。此外，确保你的计算环境支持窗口函数的使用。

使用窗口函数可以更高效地实现相同 cuid 只计入一次的需求，而无需使用 DISTINCT 子句。它能够更好地适应大数据量和分布式计算的场景。

相关问题

select distinct cuid from table group by cuid这样可以提高distinct的在分布式计算中的性能吗

在分布式计算中，使用DISTINCT关键字进行去重操作时，通常不需要再使用GROUP BY子句。GROUP BY子句会将数据按照指定的列进行分组，而不是简单的去重操作。

在Hive中，使用DISTINCT关键字可以实现去重。例如，以下查询将返回表中唯一的cuid值：

SELECT DISTINCT cuid FROM table;

这样可以在分布式计算中提高性能，因为它只需对数据进行单次扫描并返回唯一值。然而，需要注意的是，DISTINCT操作可能会对性能产生一定的影响，特别是在处理大量数据时。因此，在使用DISTINCT时应该谨慎使用，确保其在实际场景中的必要性。

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在分布式计算中，使用"select distinct cuid from table group by cuid"的语句并不能提高distinct操作的性能。在这个语句中，使用了group by子句来对cuid进行分组，然后再使用distinct关键字来去除重复的值。然而，这种做法并不会提高性能，反而可能导致性能下降。

在分布式计算中，distinct操作通常需要在不同的计算节点之间进行数据交换和合并，这会增加网络传输和计算开销。而使用group by子句后再使用distinct关键字，会导致额外的分组操作，进一步增加了计算开销。

如果你想要提高distinct操作的性能，可以考虑使用其他方法，例如使用窗口函数或者使用哈希算法来进行去重操作。这样可以更有效地处理大规模数据集，并在分布式计算中获得更好的性能。