在 2026 年的数据库开发与管理过程中，虽然底层技术不断演进，但去重和分组依然是我们在 MySQL 面前最常面临的两个高频操作需求。作为一名深耕这个领域多年的技术人，我经常看到团队中的新人——甚至是一些资深开发者——在编写查询时陷入纠结：“到底该用 SELECT DISTINCT 还是 GROUP BY？”
表面上，这两者在某些场景下似乎能达成相同的效果，比如获取唯一值列表。但实际上，随着 MySQL 8.0+ 的普及以及我们对代码可维护性要求的提高，它们背后的工作机制、适用场景以及性能表现都有着显著的差异。在这篇文章中，我们将深入探讨这两个关键词的区别。我们不仅仅停留在语法层面，还会结合最新的 AI 辅助开发（Vibe Coding）实践，通过实际的代码示例、执行原理的分析以及性能优化的建议，来帮助你彻底掌握它们。无论你是处理简单的数据去重，还是构建复杂的实时分析报表，读完这篇文章，你都能自信地做出最佳选择。
核心概念解析：它们到底是什么？
在深入对比之前，我们需要先明确这两个操作符在数据库中扮演的角色。这有助于我们在后续的 AI 辅助编程中，写出更符合语义的代码，让 AI 伙伴也能更好地理解我们的意图。
#### 1. SELECT DISTINCT：专注于数据的唯一性
SELECT DISTINCT 语句的核心目的是“净化”结果集。当我们只需要知道“有哪些不同的值”，而不关心具体有多少条记录或记录的细节时，它是首选工具。它会指示数据库引擎在返回结果之前，移除所有重复的行，确保每一行返回的数据都是独一无二的。
语法结构：
-- 获取单列的唯一值
SELECT DISTINCT column_name
FROM table_name;
-- 获取列组合的唯一值（多列去重）
-- 注意：只有当 col1 和 col2 的组合完全相同时，才会被去重
SELECT DISTINCT column1, column2
FROM table_name;
关键点： 当你对多列使用 DISTINCT 时，数据库会比较这些列的值的组合。这在处理关联查询时尤为重要，我们稍后会在实战中详细展开。
#### 2. GROUP BY：专注于数据的聚合与分析
GROUP BY 不仅仅是为了“分组”，它的真正威力在于“聚合”。它通常与聚合函数（如 COUNT, SUM, AVG, MAX, MIN）搭配使用，用于将具有相同特征的数据归纳在一起，从而进行统计分析。虽然它也能产生唯一的行列表（因为相同的值被分到了一组），但其主要意图是计算，而不仅仅是筛选。
语法结构：
SELECT column1, aggregate_function(column2)
FROM table_name
WHERE condition
GROUP BY column1;
关键点： INLINECODE4202bbda 操作发生在 INLINECODE86732389 过滤之后，ORDER BY 排序之前。理解这个执行顺序对于编写高效查询至关重要，特别是在处理大数据集时，错误的过滤顺序会导致性能急剧下降。
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深度实战：代码示例与场景分析
为了让你更直观地理解，让我们构建一个具体的业务场景。假设我们正在管理一个电商系统，其中包含两张核心表：客户表 和 订单表。
#### 数据准备
首先，让我们创建测试数据。请注意，为了演示去重和分组的效果，我们在客户表中特意加入了一些潜在的数据分布情况，并在订单表中包含了金额信息。
1. 创建并填充 Customers 表：
CREATE TABLE customers (
customer_id INT PRIMARY KEY,
name VARCHAR(255) NOT NULL,
city VARCHAR(255) NOT NULL
);
-- 插入测试数据
-- 注意：这里模拟了不同用户可能来自同一城市的情况
INSERT INTO customers (customer_id, name, city) VALUES
(1, ‘张三‘, ‘北京‘),
(2, ‘李四‘, ‘上海‘),
(3, ‘王五‘, ‘北京‘), -- 同样在北京
(4, ‘赵六‘, ‘深圳‘),
(5, ‘孙七‘, ‘上海‘); -- 同样在上海
2. 创建并填充 Orders 表：
CREATE TABLE orders (
order_id INT PRIMARY KEY,
customer_id INT NOT NULL,
product VARCHAR(255) NOT NULL,
amount DECIMAL(10,2) NOT NULL, -- 订单金额
order_date DATE,
FOREIGN KEY (customer_id) REFERENCES customers(customer_id)
);
-- 插入测试数据
-- 模拟了部分客户有多个订单的情况
INSERT INTO orders (order_id, customer_id, product, amount, order_date) VALUES
(101, 1, ‘笔记本电脑‘, 5000.00, ‘2023-10-01‘),
(102, 2, ‘智能手机‘, 3000.00, ‘2023-10-02‘),
(103, 1, ‘鼠标‘, 50.00, ‘2023-10-05‘), -- 张三的第二个订单
(104, 3, ‘键盘‘, 200.00, ‘2023-10-06‘),
(105, 4, ‘显示器‘, 1000.00, ‘2023-10-07‘),
(106, 2, ‘耳机‘, 300.00, ‘2023-10-08‘); -- 李四的第二个订单
#### 场景一：简单的唯一值提取
需求： 我们想知道我们的客户分布在哪些不同的城市，而不关心每个城市有多少人。
在这个场景下，SELECT DISTINCT 是最直接、语义最清晰的选择。
SELECT DISTINCT city
FROM customers;
预期输出：
北京
上海
深圳
代码解析：
我们不需要任何计算，仅仅是一个“去重列表”。使用 DISTINCT 不仅代码简洁，而且能让阅读代码的人（以及 AI 代码审查工具）一眼看出你的意图：“我在找不重复的城市”。在 2026 年的敏捷开发中，这种语义的清晰度能显著降低团队沟通成本。
#### 场景二：数据聚合与统计分析
需求： 现在需求变了。老板想知道每个城市的总销售额是多少？
这不仅仅是获取城市名称那么简单了。我们需要把同一个城市的所有订单金额加起来。这时，DISTINCT 就无能为力了，必须使用 GROUP BY。
SELECT
c.city,
SUM(o.amount) as total_sales, -- 计算总销售额
COUNT(o.order_id) as order_count -- 统计订单数量
FROM customers c
JOIN orders o ON c.customer_id = o.customer_id
GROUP BY c.city;
预期输出：
城市 | 总销售额 | 订单数
--------|---------|-------
北京 | 5250.00 | 2
上海 | 3300.00 | 2
深圳 | 1000.00 | 1
代码解析：
在这里，INLINECODEd8410624 将结果集按城市“切分”成了三个小组（北京组、上海组、深圳组）。然后 INLINECODE90ddb3e9 函数分别作用于每一个小组，计算出该组内的金额总和。这是 DISTINCT 无法做到的。如果你试图用 DISTINCT 配合子查询来实现这个功能，代码会变得极其冗长且难以维护。
#### 场景三：HAVING 子句与过滤
GROUP BY 的另一个强大之处在于它可以搭配 HAVING 子句进行过滤。
需求： 找出总销售额超过 3000 元的城市。
如果我们想直接筛选聚合后的结果，必须使用 GROUP BY 配合 HAVING，而不能使用 WHERE（因为 WHERE 是在聚合前过滤行）。
SELECT
c.city,
SUM(o.amount) as total_sales
FROM customers c
JOIN orders o ON c.customer_id = o.customer_id
GROUP BY c.city
HAVING SUM(o.amount) > 3000; -- 仅保留销售额大于3000的组
代码解析：
这个查询完美展示了 GROUP BY 的分析能力。它先分组计算，然后丢弃不满足条件（销售额 <= 3000）的组（例如深圳）。试图用 DISTINCT 实现这种逻辑会极其复杂且低效。
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2026 开发新范式：AI 辅助与工程化抉择
在现代开发流程中，我们不仅需要写出能运行的 SQL，更需要写出易于 AI 理解、易于维护且具备良好扩展性的代码。这里我们引入更深层次的工程化思考。
#### 1. AI 编程时代的语义选择
在 2026 年，我们普遍使用 GitHub Copilot、Cursor 或 Windsurf 等工具进行“结对编程”。你可能会发现，当你使用 AI 生成 SQL 时，提示词的精准度至关重要。
- 当我们想表达“去重”时：如果你告诉 AI “给我不重复的用户列表”，AI 通常会生成
SELECT DISTINCT user_id。这符合人类直觉，也符合英语自然语言。 - 当我们想表达“统计”时：如果你告诉 AI “按城市统计用户数”，AI 会生成
GROUP BY city。
最佳实践： 为了保持代码库的一致性和 AI 友好性，我们建议坚持语义明确性原则：
- 首选 DISTINCT：当你仅仅想要消除重复行时。这样做不仅代码更短，而且对于未来的维护者（无论是人类还是 AI）来说，意图都一目了然。
- 首选 GROUP BY：当你需要聚合时。不要试图用
DISTINCT加子查询来模拟聚合，那是一种反模式。
#### 2. 生产环境中的性能深度剖析
在处理百万级数据时，性能差异会被放大。我们曾在一个实时仪表盘项目中遇到过一个典型案例：
场景：需要显示“活跃城市列表”（即有订单的城市）。
方案 A (使用 DISTINCT)：
SELECT DISTINCT c.city
FROM customers c
JOIN orders o ON c.customer_id = o.customer_id;
方案 B (使用 GROUP BY)：
SELECT c.city
FROM customers c
JOIN orders o ON c.customer_id = o.customer_id
GROUP BY c.city;
在 MySQL 5.7 及更早版本中，INLINECODEae6ee5d3 往往会隐式排序，这在没有索引的情况下会导致额外的 INLINECODE56971ed7 操作，消耗大量内存和 CPU。而在 MySQL 8.0+ 中，优化器变得非常智能，它识别出这里没有聚合函数，通常会为这两种查询生成完全一致的执行计划（往往利用 Loose Index Scan）。
监控与可观测性：
在我们的生产环境中，通过 Prometheus 监控发现，在数据量达到千万级且索引失效的情况下，INLINECODE0eca10ab 的 CPU 消耗有时会略高于 INLINECODEe22b7ab3（如果发生了隐式排序）。因此，如果仅仅是去重，DISTINCT 永远是更安全、语义更纯粹的选择。
#### 3. 避免技术债务：多列去重的陷阱
让我们看一个容易出错的场景。
需求： 查看“有多少客户下了订单”。
错误写法：
-- 如果一个客户下了多个订单，这里会重复计算
SELECT COUNT(customer_id) FROM orders;
DISTINCT 写法：
SELECT COUNT(DISTINCT customer_id) FROM orders;
GROUP BY 写法：
SELECT COUNT(*) FROM (
SELECT customer_id FROM orders GROUP BY customer_id
) as derived_table;
在这个场景下，INLINECODE30fdbb95 是最高效的写法。使用嵌套的 INLINECODE64484e1f 不仅代码冗余，还可能引入派生表的物化开销。我们在代码审查中通常会标记这种不必要的嵌套查询，要求重写为 COUNT(DISTINCT) 形式，以降低系统复杂度。
常见错误与排查
在我们最近的一个项目中，我们发现一个常见的错误是混淆了 INLINECODEe2587df9 和 INLINECODE6eafabcf 的执行顺序，导致查询结果不符合预期。
- 错误示例：
SELECT city, SUM(amount) FROM orders GROUP BY city WHERE SUM(amount) > 1000; - 排查思路：
1. 语法检查：现代 IDE (如 DataGrip 或 DBeaver) 会立即高亮这个错误，告诉你聚合函数不能在 WHERE 中使用。
2. 逻辑修正：将过滤条件移至 INLINECODE76d53503 子句。记住：INLINECODEfd5bfaf4 是过滤“进入分组的行”，HAVING 是过滤“分组后的结果”。
总结与未来展望
我们在本文中详细对比了 MySQL 中的 INLINECODE2318f570 和 INLINECODEbdeb00c5。虽然它们有时能产生相同的结果集，但它们的用途截然不同：DISTINCT 用于去重，GROUP BY 用于聚合分析。
- 当你只关心“有哪些”的时候，请使用
DISTINCT，代码意图更清晰。 - 当你关心“有多少”或“总计多少”的时候，必须使用
GROUP BY。 - 在现代 MySQL (8.0+) 中，单纯为了去重时，两者的性能已经非常接近，因此语义的可读性应成为你选择的主要依据。
掌握这些细微的差别，不仅能帮助你编写更高效的 SQL 查询，还能让你的代码在 AI 时代更加健壮。随着数据库向云原生和 HTAP（混合事务/分析处理）方向发展，理解这些基础原语的底层逻辑将变得更加重要。希望这些实战经验对你有所帮助！