hive的group by和distinct去重区别

hive的group by和distinct都可以用来去除重复值，但是它们的使用场景略有不同。

group by主要用于分组统计，通常在select语句中会结合使用聚合函数进行统计，例如sum、count等，而在group by后面指定的列，就是用来按照这些列的值进行分组的，最终得到的结果集是按照这些分组列的值来进行分组的统计。

而distinct则是直接去除重复值的，不进行任何统计计算，只是保留每个不同的值。在select语句中，通常会使用distinct修饰要查询的列，用来去除这些列中相同的值，以便得到更加准确的查询结果。

总的来说，group by适合用于统计计算，而distinct适合用于查询结果去重，但是两者都可以达到去重的目的。

相关问题

hive group by 和distinct by

### Hive SQL 中 `GROUP BY` 和 `DISTINCT` 的区别及使用场景

#### DISTINCT 关键字
`DISTINCT` 是一种简单而直观的方法来去除重复的数据项。当查询返回的结果集中存在多行相同的记录时，`SELECT DISTINCT` 可以确保只保留唯一的一份副本。

-- 去除表t1中a字段的重复值并获取唯一的a值列表
SELECT DISTINCT a FROM t1;

这种方法适用于希望快速获得某列或几列组合后的不重复集合的情况[^2]。

#### GROUP BY 子句
相比之下，`GROUP BY` 主要用于按特定条件对数据集进行分组处理，并通常配合聚合函数一起工作，比如统计每组的数量、求和或其他汇总操作：

-- 对表t1中的a字段进行分组，并计算每一组内有多少条记录
SELECT a, COUNT(*) AS cnt FROM t1 GROUP BY a;

除了基本的功能外，在某些特殊情形下，`GROUP BY` 还能起到类似于 `DISTINCT` 的作用——即通过指定单个列为分组依据从而达到消除该列冗余的目的；不过需要注意的是，这种方式并非总是最佳实践[^1]。

#### 性能考量
对于大规模数据集而言，由于 `DISTINCT` 需要在内存中构建哈希表来进行去重运算，因此可能会消耗较多资源而导致效率低下。相反，虽然基于磁盘I/O密集型的操作模式使得 `GROUP BY` 在执行速度上未必占优，但在面对海量级输入时往往表现更为稳定可靠[^3]。

#### 多列去重情况下的差异
值得注意的是，在涉及多个不同维度的同时去重需求时（例如同时针对id,name两列），部分数据库引擎可能不允许直接应用多次 `DISTINCT` ，此时则需借助其他手段如窗口函数或是嵌套子查询等方式绕过此限制[^4]。

hive groupby 与distinct区别

Hive中的GROUP BY和DISTINCT都是用于去重的，但它们的使用场景和效果有所不同。

GROUP BY是用于对一组数据进行分组并进行聚合操作，常用于统计分析。GROUP BY后面的字段表示按照这个字段进行分组，然后可以对分组后的数据进行聚合操作，如求和、求平均值等。GROUP BY会将相同的字段值分到同一组中，因此结果中可能会出现多行数据。

DISTINCT是用于去除重复数据的，它会将查询结果中相同的行去重，只返回一行。DISTINCT后面的字段表示按照这个字段进行去重。DISTINCT会将相同的字段值去重，因此结果中只会出现一行数据。

因此，如果你需要对数据进行聚合操作，可以使用GROUP BY，如果你只需要去重，可以使用DISTINCT。