在数据处理过程中，重复记录不仅会导致统计结果失真，还可能大幅降低查询效率。本文将系统解析SQL中三种核心去重方法——DISTINCT、GROUP BY和窗口函数，通过场景化案例与底层原理分析，帮助读者掌握不同方法的适用策略与优化技巧。

一、DISTINCT：简单去重的利器

DISTINCT是SQL中最基础的去重关键字，适用于单列或多列组合的快速去重。其核心逻辑是对查询结果中完全相同的行进行过滤，仅保留唯一记录。

1.1 使用场景与语法

  • 单列去重：例如统计电商平台的独立访客数量：

    • sql

    SELECT DISTINCT visitor_id FROM sales_log;

  • 多列联合去重：当需要多个字段组合唯一时，例如同时过滤访客ID与浏览日期：

    • sql

    SELECT DISTINCT visitor_id, view_date FROM sales_log;

    此时只有当两列的值完全一致时才会被视为重复记录。

    1.2 注意事项与局限性

  • 性能问题：DISTINCT会对结果集进行排序和去重操作，数据量大时可能产生性能瓶颈。
  • NULL值处理：DISTINCT将NULL视为有效值，可能包含在结果中。
  • 与聚合函数配合：可通过`COUNT(DISTINCT column)`统计唯一值数量，例如计算独立商品种类：

    • sql

    SELECT COUNT(DISTINCT product_id) FROM orders;

    二、GROUP BY：分组聚合的灵活应用

    GROUP BY通过分组实现去重，尤其适合需要结合统计计算的场景。例如统计每个用户的最近购买时间，同时计算消费总金额。

    2.1 基础分组去重

    sql

    SELECT user_id, MAX(purchase_time) AS last_purchase

    FROM transaction

    GROUP BY user_id;

    此查询会为每个用户保留最新的一条交易记录，并自动去重。

    2.2 多字段分组与聚合

    当需要展示更多字段时，需注意：

  • 字段一致性规则：非聚合字段必须包含在GROUP BY子句中。例如：

    • sql

    SELECT user_id, product_type, SUM(amount)

    FROM orders

    GROUP BY user_id, product_type;

  • 隐式去重特性：与DISTINCT不同，GROUP BY通过分组实现去重，可同时进行平均值、总和等计算。

    • 2.3 性能优化建议

  • 索引优化：对分组字段建立索引可大幅提升速度。
  • 避免全表扫描：通过WHERE子句提前过滤无效数据。
  • 临时表策略：超大数据集可先分组存入临时表，再进行关联查询。

    • 三、窗口函数：复杂场景的精准控制

    SQL数据去重方法详解：DISTINCT、GROUP BY与窗口函数应用

    窗口函数（如ROW_NUMBER）支持动态排序与条件筛选，适合需要保留特定顺序数据的场景，例如获取每个用户最近3次登录记录中的第一次。

    3.1 核心语法与案例

    sql

    SELECT

    FROM (

    SELECT ,

    ROW_NUMBER OVER (

    PARTITION BY user_id

    ORDER BY login_time DESC

    ) AS rn

    FROM user_login

    ) tmp

    WHERE rn <= 3;

    此处通过`PARTITION BY`按用户分组，`ORDER BY`按时间降序排列，最终筛选排名前三的记录。

    3.2 高阶应用场景

  • 去重并保留最早记录：调整排序顺序为`ORDER BY login_time ASC`。
  • 处理并列排名：使用`RANK`或`DENSE_RANK`代替`ROW_NUMBER`，解决相同值排序问题。
  • 跨表关联去重：结合CTE（公共表表达式）实现多步骤数据处理。

    • 3.3 性能权衡

    窗口函数需在内存中完成分组排序，数据量超过百万级时可能产生性能压力，建议配合分区表或分页查询使用。

    四、方法对比与选型建议

    | 方法 | 适用场景 | 性能影响 | 扩展性 |

    ||-|-|-|

    | DISTINCT | 简单单列/多列去重 | 中等（需排序） | 低 |

    | GROUP BY | 分组统计与去重结合 | 较高（需聚合） | 高 |

    | 窗口函数 | 保留排序规则的复杂去重 | 高（需分区） | 极高（支持复杂逻辑） |

  • 小型数据集：优先使用DISTINCT，语法简单直观。
  • 需要聚合统计：选择GROUP BY，例如计算各品类销售额。
  • 保留最新/最早记录：窗口函数配合排序更高效。

    • 五、实践中的常见误区与避坑指南

    1. DISTINCT多列误解：误以为`DISTINCT a, b`是对a和b分别去重，实际是组合去重。

    2. GROUP BY字段遗漏：SELECT中的非聚合字段未包含在GROUP BY会导致语法错误。

    3. 窗口函数滥用：无索引的大表使用`PARTITION BY`可能引发内存溢出。

    4. NULL值处理：DISTINCT和GROUP BY均保留NULL，需通过`WHERE column IS NOT NULL`提前过滤。

    数据去重的本质是在准确性与效率之间寻找平衡点。对于日常开发，建议先用DISTINCT实现基础功能，再通过GROUP BY优化统计需求，最后在复杂业务场景中引入窗口函数。建立索引优化与查询分析机制（如EXPLAIN命令），可有效提升去重操作的执行效率。