mysql去重的sql的写法有几种？ 有什么区别，哪个更好？

有两种去重的SQL语句：

1. SELECT DISTINCT：这是最常用的去重方法，它可以返回唯一不同的值，但相对效率较低，因为它需要比较每个值。
例如：SELECT DISTINCT column1,column2 FROM table_name;

2. GROUP BY：这种方法可以将相同的值分组，并在每个组中返回一个值。它的效率相对较高，因为它只需要比较每个组的值而不是所有值。
例如：SELECT column1, column2 FROM table_name GROUP BY column1, column2;

通常情况下，使用SELECT DISTINCT即可满足需求，但对于处理大数据量时，GROUP BY更能提高效率。但需要注意，如果返回的字段太多，GROUP BY的效率也会大幅下降。
选用哪种去重方法，需要根据实际情况而定，没有固定的答案。

相关问题

mysql，hive sql,spark sql语法乃至其他方面有什么区别？

### 回答1：

MySQL、Hive SQL和Spark SQL之间的主要区别在于它们的设计目标和用途。MySQL是一种关系型数据库，主要用于处理结构化数据，而Hive SQL和Spark SQL则是大数据处理的分布式SQL查询引擎，可以处理非结构化数据。此外，MySQL和Hive SQL的语法有一定的差别，而Spark SQL则使用标准的ANSI SQL语法。

### 回答2：
MySQL是一种常见的关系型数据库管理系统，它使用SQL语言进行操作和管理数据。MySQL主要用于存储和查询结构化数据，支持事务处理和ACID特性。

Hive SQL是一种基于Hadoop的数据仓库解决方案，它提供了类似SQL的查询语言，称为Hive Query Language（HQL），用于在大规模数据集上执行分布式查询。Hive SQL语法与MySQL的SQL语法有些许差异，因为Hive SQL是为了处理大规模数据而设计的，它支持复杂的数据处理和转换，并且可以与Hadoop生态系统的其他组件集成。

Spark SQL是Apache Spark的一个模块，它提供了用于在Spark集群上执行SQL查询的接口。Spark SQL支持标准的SQL语法，允许用户使用SQL语句对分布式数据进行查询和分析，同时还提供了更高级的功能，如DataFrame和DataSet的概念，支持流式查询和机器学习等。

在语法方面，MySQL、Hive SQL和Spark SQL都遵循SQL的标准语法，但各自有一些差异。例如，MySQL支持CREATE TABLE语句来创建表，而Hive SQL使用CREATE TABLE AS SELECT来创建表，这样可以将查询结果直接写入表中。Spark SQL则采用了更简洁的语法，使用CREATE TABLE以及INSERT INTO语句来创建和插入数据。

此外，在数据处理方面，MySQL主要用于事务性应用，支持高性能的读写操作。Hive SQL更适用于大规模数据处理和分析，支持复杂的数据转换和计算。而Spark SQL则是为处理大规模数据而设计的，支持分布式计算和高性能的数据处理。

总体而言，MySQL适用于小规模数据的存储和查询，Hive SQL适用于大规模数据的分析和处理，而Spark SQL则更适合于需要在分布式环境中进行高性能数据处理和分析的场景。

常用的数据持久化存储方式有哪几种?分别有什么区别?

常用的数据持久化存储方式有以下几种：

1. 文件存储：将数据以文件的形式存储在磁盘中，常见的文件格式有文本文件、二进制文件、XML 文件、JSON 文件等。文件存储方式简单易用，但是不适合大规模的数据存储。

2. 关系型数据库：采用表格的形式存储数据，常见的关系型数据库有 MySQL、Oracle、SQL Server 等。关系型数据库适合于需要进行复杂查询和事务控制的应用场景。

3. 非关系型数据库：也称为 NoSQL 数据库，是一种非关系型、分布式的数据库，主要有键值数据库、文档数据库、列族数据库和图形数据库等。非关系型数据库适合于大规模、高并发的数据存储和访问场景。

4. 内存数据库：将数据存储在内存中，具有高速读写、低延迟等优点，适合于对读写性能要求极高的场景。

这些数据持久化存储方式各有优缺点，应根据实际业务需求选择合适的存储方式。