作为一名常年深耕于数据领域的数据库开发者或分析师，我们在编写 SQL 查询时，经常面临一个经典的选择：是为了去重而使用 DISTINCT，还是为了分组统计而使用 GROUP BY？虽然这两者在某些简单场景下似乎能产生相同的结果，但在 SQL Server 的内部机制、性能表现以及应用场景上，它们有着本质的区别。如果我们不能准确地理解并区分它们，可能会导致查询效率低下，甚至在复杂的数据处理中得出错误的结论。
特别是站在 2026 年的技术节点上，随着 AI 辅助编程（如 Vibe Coding 和 Agentic AI）的普及，编写“意图明确”的代码比以往任何时候都重要。优化器变得更聪明，但数据量也在呈指数级增长。在这篇文章中，我们将结合传统理论与现代开发实践，带你全面掌握 GROUP BY 和 DISTINCT 的用法，并揭示它们在处理大型数据集时的性能差异，帮助你编写出既符合人类直觉又符合机器执行逻辑的高效 SQL 代码。
核心概念：去重与分组的本质
首先，我们需要明确一个核心概念：DISTINCT 和 GROUP BY 都可以用来从数据集中获取唯一的值，但它们的出发点和侧重点完全不同。
DISTINCT（去重）：它的主要职责是“清洗”数据。当你只关心某个字段或某几个字段组合有哪些不同的值，而不关心其他上下文信息时，DISTINCT 是最直接的声明式写法。它告诉数据库引擎：“请把重复的行过滤掉，只保留唯一的组合。”
GROUP BY（分组）：它的主要职责是“聚合”数据。它不仅仅是去重，更重要的是为了对每一组唯一的数据应用聚合函数（如 COUNT, SUM, AVG, MAX 等）。我们可以把 GROUP BY 理解为 DISTINCT 的超集——它先按指定列进行分组（这就包含了去重的逻辑），然后允许我们在每个分组上进行计算。
准备工作：搭建实验环境
为了让我们能直观地看到两者的区别，我们需要在 SQL Server 中创建一个包含重复数据和数值信息的员工表。我们将通过实际的操作来验证我们的理论。
1. 创建 Employee 表
这个表包含了员工的基本信息及其所属部门和薪资。请注意，同一个部门会有多名员工，这为我们后续的分组统计提供了基础。
-- 创建 Employee 表，包含 ID、姓名、部门和薪资字段
CREATE TABLE Employee (
EmployeeID INT PRIMARY KEY,
FirstName VARCHAR(50),
LastName VARCHAR(50),
Department VARCHAR(50),
Salary DECIMAL(10, 2)
);
2. 插入模拟数据
让我们向表中插入一些具有代表性的数据，涵盖 IT、HR 和 Finance 三个部门，以便后续演示。
-- 插入测试数据
INSERT INTO Employee (EmployeeID, FirstName, LastName, Department, Salary)
VALUES
(1, ‘John‘, ‘Doe‘, ‘IT‘, 60000.00),
(2, ‘Jane‘, ‘Smith‘, ‘HR‘, 55000.00),
(3, ‘Bob‘, ‘Johnson‘, ‘IT‘, 65000.00),
(4, ‘Alice‘, ‘Williams‘, ‘Finance‘, 70000.00),
(5, ‘Charlie‘, ‘Brown‘, ‘HR‘, 60000.00),
(6, ‘David‘, ‘Miller‘, ‘Finance‘, 75000.00),
(7, ‘Eva‘, ‘Davis‘, ‘IT‘, 62000.00),
(8, ‘Frank‘, ‘Clark‘, ‘Finance‘, 72000.00),
(9, ‘Grace‘, ‘Moore‘, ‘HR‘, 58000.00),
(10, ‘Harry‘, ‘Young‘, ‘IT‘, 63000.00),
(11, ‘Isabel‘, ‘Hall‘, ‘HR‘, 59000.00),
(12, ‘Jack‘, ‘Baker‘, ‘Finance‘, 71000.00),
(13, ‘Olivia‘, ‘Turner‘, ‘IT‘, 60000.00),
(14, ‘Paul‘, ‘Moore‘, ‘Finance‘, 73000.00),
(15, ‘Quinn‘, ‘Parker‘, ‘HR‘, 60000.00),
(16, ‘Ryan‘, ‘Scott‘, ‘IT‘, 64000.00),
(17, ‘Samantha‘, ‘Bryant‘, ‘HR‘, 61000.00),
(18, ‘Tyler‘, ‘Ward‘, ‘Finance‘, 70000.00),
(19, ‘Ursula‘, ‘Hill‘, ‘IT‘, 61000.00),
(20, ‘Victor‘, ‘Gomez‘, ‘HR‘, 59000.00),
(21, ‘Wendy‘, ‘Fisher‘, ‘IT‘, 62000.00),
(22, ‘Xavier‘, ‘Jordan‘, ‘Finance‘, 71000.00),
(23, ‘Yvonne‘, ‘Lopez‘, ‘HR‘, 58000.00),
(24, ‘Zachary‘, ‘Evans‘, ‘IT‘, 63000.00),
(25, ‘Ava‘, ‘Hernandez‘, ‘Finance‘, 69000.00);
深入探索 DISTINCT 子句
DISTINCT 是 SQL 中最直观的去重工具。当我们使用 SELECT DISTINCT 时，SQL Server 会执行排序或哈希匹配操作，以消除结果集中的重复行。
#### 场景一：单列去重
假设我们只需要知道公司里有哪些不同的部门，而不关心部门里有多少人。
查询示例：获取所有唯一的部门名称
-- 使用 DISTINCT 过滤掉重复的部门名称
SELECT DISTINCT Department
FROM Employee;
结果分析：
执行上述查询后，你将看到只返回了三行数据：Finance、HR 和 IT。无论 Employee 表中有多少条记录，SQL Server 都会物理地去除了重复的 Department 值。这在生成报表的下拉菜单或进行数据校验时非常有用。
#### 场景二：多列去重
在实际业务中，我们经常需要检查多个字段的组合是否唯一。例如，我们要确认是否存在“同名的员工在同一个部门”的情况，或者查看唯一的“部门-职位”组合。
查询示例：获取唯一的“姓名+部门”组合
-- 检查 FirstName 和 Department 的唯一组合
-- 注意：如果有两个叫 John 的都在 IT 部门，这里只会显示一行
SELECT DISTINCT FirstName, Department
FROM Employee;
深度解析：
在这里，DISTINCT 作用于两列的组合。这意味着只要 FirstName 或 Department 中有一个不同，该行就会被保留。这种用法常用于数据清洗阶段，快速识别数据中的“实体”重复情况。
#### DISTINCT 的局限性
你可能会尝试这样做，试图解决某些特定问题：
-- 这是一个常见的错误尝试
-- 试图找出每个部门拿最高薪水的员工，同时只显示不重复的部门
-- 这在逻辑上是行不通的
SELECT DISTINCT Department, MAX(Salary)
FROM Employee;
如果你只写 DISTINCT Department, MAX(Salary)，这是合法的，因为 MAX 是聚合函数。但如果你试图在 SELECT 列表中混合非聚合列（如 FirstName）而不使用 GROUP BY，SQL Server 会报错。这是因为 DISTINCT 无法“智能地”决定当有多个 FirstName 对应同一个 Department 时，该保留哪一个。这就是我们必须引入 GROUP BY 的原因。
掌握 GROUP BY 子句的强大功能
如果说 DISTINCT 是用来“看”有哪些不同，那么 GROUP BY 就是用来“算”每组数据的特征。它是 SQL 分析性查询的基石。
#### 场景三：基础分组统计
让我们解决一个经典的业务需求：统计每个部门有多少名员工。
查询示例：统计各部门员工人数
-- 根据 Department 对员工进行分组，并计算每组的大小
SELECT Department, COUNT(*) AS EmployeeCount
FROM Employee
GROUP BY Department;
工作原理：
- Split（拆分）： SQL Server 首先根据 Department 列的值将所有数据行拆分成不同的“桶”（Bucket）。所有 ‘IT‘ 的行进一个桶，‘HR‘ 进一个桶，以此类推。
- Apply（应用）： 然后数据库对每个桶内的数据应用 COUNT(*) 函数。
- Return（返回）： 最后，返回每个桶的唯一标识（Department）和计算结果。
#### 场景四：多维数据分析
GROUP BY 的真正威力体现在多维聚合上。我们可以组合多个列来进行更细致的统计。
查询示例：统计每个部门中，同名员工的平均薪资
假设我们想看同样名字的人在同一个部门里平均赚多少钱（这可能用于分析薪资异常）。
-- 按 Department 和 FirstName 双维度分组
-- 计算每个小组的平均薪资
SELECT Department,
FirstName,
COUNT(*) AS NameCount,
AVG(Salary) AS AvgSalary
FROM Employee
GROUP BY Department, FirstName;
实战见解：
这个查询不仅给了我们去重后的部门-姓名列表，还提供了额外的统计信息。这正是 GROUP BY 优于 DISTINCT 的地方：它不仅仅告诉你“有什么”，还告诉你“怎么样”。
#### 场景五：高级分组与汇总
当我们需要对分组后的数据进行筛选时，不能使用 WHERE 子句，而必须使用 HAVING。这是 GROUP BY 专属的高级功能。
查询示例：找出平均薪资超过 60,000 的部门
-- 1. 先按部门分组
-- 2. 计算平均薪资
-- 3. 使用 HAVING 筛选分组结果
SELECT Department, AVG(Salary) as AverageSalary
FROM Employee
GROUP BY Department
HAVING AVG(Salary) > 60000;
注意： DISTINCT 无法做到这一点。你不能写 SELECT DISTINCT Department WHERE AVG(Salary) > 60000，因为没有 GROUP BY，聚合函数 AVG 就没有计算的上下文。
性能深度剖析：执行计划与资源消耗 (2026 视角)
这是大家最关心的问题：哪一个更快？在传统的认知中，我们可能会认为两者在底层都使用了排序或哈希聚合，因此性能差异不大。但让我们更深入地看看 SQL Server 的执行计划。
通常的建议是： 如果你只需要去重（不涉及聚合），请优先使用 DISTINCT。虽然在 SQL Server 的内部执行计划中，INLINECODEa0a537d9 和 INLINECODEd6132616 经常生成完全相同的执行计划（通常都是 Hash Match 或 Sort Aggregate），但从代码的可读性和维护性角度来看，DISTINCT 更清晰地表达了“去重”的意图。
然而，在 2026 年的云原生数据库环境和大规模数据集处理场景下，我们需要考虑更微妙的因素：
- 内存授权与磁盘溢出:
GROUP BY 操作通常伴随着聚合计算，这需要更多的内存（Memory Grant）。在处理极宽的表（列数很多）或极长的表（行数很多）时，如果 SQL Server 估计的基数不准确，可能会分配不足的内存，导致“Spill to Disk”（溢出到磁盘），这将导致性能指数级下降。DISTINCT 操作有时可以通过流式聚合来优化内存使用，特别是在数据已经排序的情况下。
- 索引利用率的差异:
如果我们的分组列或去重列上有合适的索引，两者都能利用索引进行扫描或查找。但是，GROUP BY 操作经常是为了配合聚合计算。如果聚合涉及大量复杂计算（如 COUNT(DISTINCT ...) 嵌套在 GROUP BY 中），CPU 开销会显著增加。在设计索引时，我们通常建议将 GROUP BY 的列包含在过滤索引或覆盖索引中，以实现“Index Only Scan”，这是性能优化的黄金法则。
现代 SQL 开发范式：从 Vibe Coding 到 Agentic AI
站在 2026 年的视角，我们不仅要写出能运行的代码，还要写出能与 AI 协作的代码。这也是我们所说的“Vibe Coding”——一种强调意图和语境的编程方式。
AI 辅助 SQL 优化的最佳实践：
在我们最近的一个云原生数据仓库迁移项目中，我们大量使用了 AI 辅助工具（如 Cursor 或 GitHub Copilot）来重构旧查询。
- 意图明确性：当你使用 AI 生成查询时，如果你说“给我看所有部门”，AI 可能会生成 INLINECODEf6666197。如果你说“计算每个部门的规模”，AI 会生成 INLINECODE7fb2daa0。这种语义上的明确性，不仅让人类审查者一目了然，也让 AI 代理（Agent）在后续进行自动查询重构或索引推荐时更加准确。
- LLM 驱动的调试：当我们遇到复杂的性能瓶颈时，我们会将执行计划的 XML 导出，喂给专门的 LLM 进行分析。AI 往往能迅速发现那个被我们忽略的“Key Lookup”或者不恰当的 Hash Match。在这种情况下，如果你错误地使用了 GROUP BY 来代替简单的 DISTINCT，AI 可能会指出：“这里没有聚合函数，建议使用 DISTINCT 以减少执行计划的复杂度并降低内存需求。”
技术债务与可维护性：
作为经验丰富的开发者，我们要警惕为了“微小的性能提升”而牺牲代码的可读性。
- 避免“过早优化”：如果两者性能差异在毫秒级，请优先选择语义更清晰的那一个。在未来的维护中，清晰的去重逻辑（DISTINCT）和分组逻辑（GROUP BY）能减少团队的理解成本。
- Agentic AI 的影响：随着自主 AI 代理开始在数据库运维中扮演更重要的角色，标准化的 SQL 写法变得至关重要。AI 代理在自动修复慢查询时，对于标准的 DISTINCT 模式识别率通常高于复杂且意图模糊的 GROUP BY 技巧。
边界情况与实战陷阱
在与开发者交流时，我经常看到以下几种容易混淆的场景，让我们来理清它们。
错误 1：试图在 DISTINCT 中混用非分组列
-- 错误代码：试图在 DISTINCT 查询中获取不唯一的关联信息
SELECT DISTINCT Department, FirstName -- 假设我们只想看每个部门的人
FROM Employee
-- 如果不加限制，这会返回每一个员工，因为 FirstName 在全局是唯一的
-- 这失去了 DISTINCT 的意义
修正： 明确你的目的。如果是看部门有哪些人，用 DISTINCT Department, FirstName 是对的；如果是看部门列表，只用 DISTINCT Department。
错误 2：忘记 GROUP BY 的完整性约束
-- 错误代码：SELECT 列表包含未聚合且未在 GROUP BY 中的列
SELECT Department, FirstName, AVG(Salary) -- FirstName 既没聚合也没分组
FROM Employee
GROUP BY Department;
报错信息： Column ‘Employee.FirstName‘ is invalid in the select list because it is not contained in either an aggregate function or the GROUP BY clause.
解释： SQL Server 非常严格。如果你按 Department 分组，那么结果集中每一行代表一个 Department。如果有多个 FirstName 属于同一个 Department，数据库不知道该显示哪一个 FirstName。你必须决定是聚合它（如 MAX(FirstName)——虽然这没意义）还是把它加入 GROUP BY。
总结：我们应该如何选择？
让我们回顾一下 SQL Server 中这两个关键的区别。
DISTINCT 就像是一个过滤器，它的作用是“删繁就简”，帮你从杂乱的数据中提取出唯一的组合。当你不需要任何统计数字，只需要“有哪些”的时候，它是最佳选择。
GROUP BY 就像是一个计算器，它的作用是“分门别类”，帮你按类别汇总数据。当你需要“有多少”、“总和是多少”、“最大值是多少”的时候，它是唯一的解决方案。
虽然它们在底层实现上有时惊人的相似，但在编写 SQL 代码时，遵循“语义清晰”的原则能让你的代码更易于维护，也能让数据库优化器更准确地理解你的意图。在 2026 年及未来的开发中，保持这种清晰度，不仅是为了我们自己，更是为了能与日益强大的 AI 辅助开发工具无缝协作，共同构建高效、稳定的数据系统。
希望这篇文章能帮助你彻底搞懂 Group By 和 Distinct 的区别！如果你在实战中遇到了其他棘手的 SQL 问题，欢迎随时交流，我们可以一起探讨解决方案。