group by 是不是也是去重了

时间: 2023-08-21 07:08:20 浏览: 99

Mysql中distinct与group by的去重方面的区别

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distinct简单来说就是用来去重的，而group by的设计目的则是用来聚合统计的，两者在能够实现的功能上有些相同之处，但应该仔细区分。单纯的去重操作使用distinct，速度是快于group by的。 distinct支持单列、多列的去重方式。单列去重的方式简明易懂，即相同值只保留1个。多列的去重则是根据指定的去重的列信息来进行，即只有所有指定的列信息都相同，才会被认为是重复的信息。 group by使用的频率相对较高，但正如其功能一样，它的目的是用来进行聚合统计的，虽然也可能实现去重的功能，但这并不是它的长项。区别： 1）distinct只是将重复的行从结果中出去； gro 在MySQL数据库中，`DISTINCT` 和 `GROUP BY` 是两个非常重要的SQL关键字，它们都可以用来处理数据的去重问题，但在实际应用中，两者的使用场景和效果有所差异。 `DISTINCT` 关键字的主要作用是去除查询结果中的重复行。它可以在单列或多个列中进行去重操作。当只对单列使用 `DISTINCT` 时，它会返回该列中不重复的所有值。例如，如果你有一个包含员工姓名的表，`SELECT DISTINCT name FROM employees` 将返回所有不同的员工姓名，忽略重复。对于多列去重，`DISTINCT` 同样有效，如 `SELECT DISTINCT name, department FROM employees` 将返回所有不同组合的姓名和部门，只有当所有指定列的值都相同，才会被视为重复行并被排除。相反，`GROUP BY` 的主要功能是用于数据的分组和聚合。当你需要对某个或某些列进行聚合操作（如计数、求和、平均等）时，`GROUP BY` 就显得尤为重要。例如，`SELECT department, COUNT(*) FROM employees GROUP BY department` 将返回每个部门的员工数量。`GROUP BY` 需要配合聚合函数（如 `COUNT`, `SUM`, `AVG`, `MIN`, `MAX`）一起使用，因为它将结果集按照指定列进行划分，并对每个划分应用聚合函数。两者的区别在于： 1. `DISTINCT` 只是简单地去除重复行，而 `GROUP BY` 则是对数据进行分组，并对每个分组执行聚合操作。`DISTINCT` 不需要配合聚合函数，而 `GROUP BY` 必须有。 2. 在性能方面，`DISTINCT` 通常比 `GROUP BY` 更快，因为它仅处理去重，而 `GROUP BY` 还需要额外的分组和聚合计算。 3. `DISTINCT` 可以处理任何类型的查询结果，而 `GROUP BY` 更适合需要统计和分析数据的场景。 4. `DISTINCT` 适用于需要所有列都相同的去重，而 `GROUP BY` 可以根据任意列进行分组，即使这些列在其他列中有重复值。在某些情况下，`DISTINCT` 和 `GROUP BY` 可能会结合使用，例如，当需要对特定列去重的同时，还对其他列进行聚合操作时。然而，这通常不是最佳实践，因为可以使用更复杂的子查询或窗口函数来达到类似的效果，这可能会提高查询效率。总结起来，`DISTINCT` 是一种简单的去重工具，适用于不需要额外统计信息的场景，而 `GROUP BY` 则是数据聚合和统计的核心工具，用于提供更深入的数据洞察。理解并正确运用这两个关键字，对于优化SQL查询和提升数据库性能至关重要。

回答: 在SQL中，GROUP BY语句用于将结果集按照指定的列进行分组。它并不会自动去重，而是将具有相同值的行分为一组。因此，如果在GROUP BY语句中没有使用聚合函数对分组后的数据进行操作，那么默认情况下只会显示每个分组中的第一条数据。\[3\]所以，GROUP BY并不是去重操作，而是将数据按照指定的列进行分组。如果你想要去重，可以使用DISTINCT关键字来实现。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [SQL｜where, group by, order by去重实例之如何正确使用group by](https://blog.csdn.net/weixin_42293131/article/details/120571139)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [groupby去重](https://blog.csdn.net/weixin_40718824/article/details/114972806)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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