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京东太狠:100W数据去重,用distinct还是group by,说说理由?

架构师尼恩 16919

前言:

此刻姐妹们对“mysql去重”大体比较关注,我们都想要学习一些“mysql去重”的相关资讯。那么小编也在网上收集了一些关于“mysql去重””的相关知识,希望咱们能喜欢,各位老铁们一起来学习一下吧!

背景说明:

Mysql调优,是大家日常常见的调优工作。所以,Mysql调优是一个非常、非常核心的面试知识点。在40岁老架构师 尼恩的读者社区(50+)中,其相关面试题是一个非常、非常高频的话题。

近段时间,有小伙伴面试京东,说遇到一个去重 调优的面试题:

100W记录去重,是用distinct还是group by,说说理由?

MYsql 设计的时候,如何高性能进行数据去重,也是调优的重点和难点,社区中,还遇到过大概的变种:

形式1:distinct效率更高还是group by效率更高??

形式2:为啥 group by 会导致 慢 mysql 产生?

形式3:........, 后面的变种很多,都会收入 《尼恩Java面试宝典》。

这里尼恩给大家 对数据去重的 调优,做一下系统化、体系化的梳理,使得大家可以充分展示一下大家雄厚的 “技术肌肉”,让面试官爱到 “不能自已、口水直流”。

也一并把这个 题目以及参考答案,收入咱们的《尼恩Java面试宝典》V73,供后面的小伙伴参考,提升大家的 3高 架构、设计、开发水平。

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接下来,我们先来看一下distinct和group by的功能、使用和底层原理。

本文目录:

- 背景说明- 首先:来看distinct功能和用法  - distinct用法  - distinct多列去重- 其次:来看GROUP BY 的使用场景- Group by底层原理- group by在去重场景的使用  - 单列去重  - 多列去重  - group by 多列去重 和 单列去重的区别- distinct和group by去重原理分析  - Group by的隐式排序- 那么,为啥要优先推荐group by呢?- 说在最后:- 技术自由的实现路径 PDF 获取

首先:来看distinct功能和用法

DISTINCT 是一种用于去除 SELECT 语句返回结果中重复行的关键字。在使用 SELECT 语句查询数据时,如果结果集中包含重复的行,可以使用 SELECT DISTINCT 语句来去除这些重复的行。例如,以下语句返回一个包含重复行的结果集:

SELECT name FROM users;

可以使用以下语句来去除重复的行:

SELECT DISTINCT name FROM users;

这样就可以得到一个不包含重复行的结果集。需要注意的是,DISTINCT 关键字会对查询的性能产生一定的影响,因为它需要对结果集进行排序和去重的操作。因此,在使用 DISTINCT 关键字时需要谨慎,尽可能地使用索引来优化查询,以提高查询的性能。

distinct用法

SELECT DISTINCT columns FROM table_name WHERE where_conditions;

例如:

mysql> select distinct age from student;+------+| age  |+------+|   10 ||   12 ||   11 || NULL |+------+4 rows in set (0.01 sec)

DISTINCT 关键词用于返回唯一不同的值。放在查询语句中的第一个字段前使用,且作用于主句所有列。

注意:DISTINCT子句将所有NULL值视为相同的值

如果列具有NULL值,并且对该列使用DISTINCT子句,MySQL将保留一个NULL值,并删除其它的NULL值。

distinct多列去重

distinct多列的去重,则是根据指定的去重的列信息来进行,

即只有所有指定的列信息都相同,才会被认为是重复的信息。

SELECT DISTINCT column1,column2 FROM table_name WHERE where_conditions;mysql> select distinct sex,age from student;+--------+------+| sex    | age  |+--------+------+| male   |   10 || female |   12 || male   |   11 || male   | NULL || female |   11 |+--------+------+5 rows in set (0.02 sec)

其次:来看GROUP BY 的使用场景:

GROUP BY 主要的使用场景是 在分组 聚合。

具体来说,GROUP BY 子句通常用于将查询结果按照一个或多个列进行分组,然后对每个组进行聚合计算。

例如,假设一个表存储了每个人的姓名、年龄和所在城市,可以使用 GROUP BY 子句按照城市对人进行分组,并计算每个城市的平均年龄或人口数量等统计信息。

GROUP BY 子句通常与聚合函数(例如 COUNT、SUM、AVG、MAX 和 MIN)一起使用,以计算每个组的聚合值。例如,可以使用 GROUP BY 子句和 COUNT 函数来计算每个城市中的人数。

但是,除了分组 聚合,GROUP BY 还可以用来 进行数据去重,并且在某些特定场景下,性能超过 distinct

需要注意的是:GROUP BY 子句会对结果集进行排序,因此可能会导致使用临时文件排序。如果查询中包含 ORDER BY 子句,使用不当会产生临时文件排序,容易产生慢 SQL 问题。

具体该怎么优化呢? 请持续 跟踪 尼恩 的《尼恩Java面试宝典》,后面结合其他的面试题进行介绍。

Group by底层原理:

group by语句根据一个或多个列对结果集进行分组。在分组的列上通常配合 COUNT, SUM, AVG等函数一起使用。

假定有个需求:统计每个城市的用户数量。

对应的 SQL 语句如下:

select city ,count(*) as num from user group by city;

执行部分结果如下:

先用Explain查看一下执行计划

explain select city ,count(*) as num from user group by city;

在 Extra 字段里面,我们可以看到以下信息:

用到了Using temporary, 表示执行时创建了一个内部临时表。注意这里的临时表可能是内存上的临时表,也有可能是硬盘上的临时表,当然,如果临时表比较小,就是基于内存的,可以肯定的是: 基于内存的临时表的性能高,时间消耗肯定要比基于硬盘的临时表的实际消耗小。用到了Using filesort, 表示执行过程中没有使用索引的排序,而是使用临时文件。"Using filesort"是MySQL的EXPLAIN输出中的一个短语,表示查询需要使用临时文件对结果集进行排序。这可能发生在查询包括ORDER BY子句或GROUP BY子句时,而数据库无法使用索引满足排序顺序。使用临时文件对大型结果集进行排序可能会导致磁盘I/O和内存使用方面的昂贵开销,因此最好尽可能避免“Using filesort”。一些避免文件排序的策略包括使用适当的索引优化查询,限制结果集的大小或修改查询以使用不同的排序算法。

那么group by语句为啥会同时用到临时表和临时文件 排序呢?

首先看下整个执行流程:

在执行过程中首先创建内存临时表,表里有city, num两个字段,city为主键。扫描 user 表,依次取出一行数据,数据中city字段的值为 c;如果临时表中没有主键为 c 的行, 则插入一条新纪录(c , 1);如果存在,则更新该行为 (c, num + 1);遍历完后,再根据city进行排序,最后将结果集返回给客户端。

这个流程的执行示意图如下:

然后进入到第二阶段,进行内存排序。 其中对内存临时表的排序执行步骤,本质上和的order by 流程基本一致。

数据从内存临时表中拷贝到sort buffer中sort buffer进行排序,根据实际情况采用全字段排序或rowid排序,排序结果写回到内存临时表中,从内存临时表中返回结果集。

流程示意图如下所示:

group by在去重场景的使用:

分为两个去重场景进行介绍:

单列去重多列去重

单列去重和多列去重的区别在于去重的依据不同。

单列去重是指针对某一列数据进行去重,即将该列中重复的值只保留一个。例如,如果有一个包含重复数据的姓名列表,可以使用单列去重将重复的姓名去除,只保留一个。

多列去重是指针对多列数据进行去重,即将多列数据中重复的行只保留一行。例如,如果有一个包含姓名、年龄和所在城市的列表,可以使用多列去重将重复的姓名、年龄和城市都相同的行去除,只保留一行。

单列去重

GROUP BY 子句,大部分都是用于单列去重。

例如,假设有一个表包含学生姓名和所在城市,可以使用以下 SQL 语句进行单列去重,以获取不同城市的学生数量:

SELECT city, COUNT(DISTINCT name)  FROM student  GROUP BY city;

在上述语句中,使用 GROUP BY 子句对城市进行分组,并使用 COUNT 和 DISTINCT 函数计算每个城市中不同姓名的数量。这将返回一个结果集,其中每个行包含一个城市和该城市中不同姓名的数量,从而达到了单列去重的目的。

对于单列去重来说,group by的使用和distinct类似:

单列去重语法:

SELECT columns FROM table_name WHERE where_conditions GROUP BY columns;

执行:

mysql> select age from student group by age;+------+| age  |+------+|   10 ||   12 ||   11 || NULL |+------+4 rows in set (0.02 sec)

注意:和DISTINCT子句一样,group by将所有NULL值视为相同的值

如果列具有NULL值,并且对该列使用group by子句,MySQL将保留一个NULL值,并删除其它的NULL值。

多列去重

GROUP BY 子句也可以用于多列去重。

例如,假设有一个表包含学生姓名、所在城市和年龄,可以使用以下 SQL 语句进行多列去重,以获取不同城市、不同年龄的学生数量:

SELECT city, age, COUNT(DISTINCT name) FROM studentGROUP BY city, age;

在上述语句中,使用 GROUP BY 子句对城市和年龄进行分组,并使用 COUNT 和 DISTINCT 函数计算每个城市、年龄组合中不同姓名的数量。这将返回一个结果集,其中每个行包含一个城市、一个年龄和该城市、年龄组合中不同姓名的数量,从而达到了多列去重的目的。

多列去重语法:

SELECT column1, column2 FROM table_name WHERE where_conditions GROUP BY column1, column2;

多列去重例子:

mysql> select sex,age from student group by sex,age;+--------+------+| sex    | age  |+--------+------+| male   |   10 || female |   12 || male   |   11 || male   | NULL || female |   11 |+--------+------+5 rows in set (0.03 sec)

group by 多列去重 和 单列去重的区别

GROUP BY 子句用于将结果集按照指定的列进行分组,并对每个组进行聚合操作。在 GROUP BY 子句中指定的列将成为聚合键,用于将结果集中的行分组。在聚合操作之后,可以使用 GROUP BY 子句来去重。

单列去重是指使用 GROUP BY 子句将结果集按照单个列进行分组,并对每个组进行聚合操作。例如,以下查询将返回一个包含不同城市名称的列表:

SELECT city FROM mytable GROUP BY city;

多列去重是指使用 GROUP BY 子句将结果集按照多个列进行分组,并对每个组进行聚合操作。例如,以下查询将返回一个包含不同城市和州的列表:

SELECT city, state FROM mytable GROUP BY city, state;

group by的原理是先对结果进行分组排序,然后返回每组中的第一条数据。所以,区别在于:单列去重只按照一个列进行分组,而多列去重则按照多个列进行分组。

distinct和group by去重原理分析:

在大多数例子中,DISTINCT可以被看作是特殊的GROUP BY,它们的实现都基于分组操作,且都可以通过松散索引扫描、紧凑索引扫描来实现。

松散索引扫描和紧凑索引扫描都是 MySQL 中的索引扫描方式。

松散索引扫描(Loose Index Scan)是指 MySQL 在使用索引进行查询时,如果索引中的数据不连续,MySQL 将会扫描整个索引树,直到找到符合条件的记录。这种扫描方式会增加查询的时间复杂度,因为需要扫描整个索引树。

紧凑索引扫描(Tight Index Scan)是指 MySQL 在使用索引进行查询时,如果索引中的数据连续,MySQL 将会按照顺序读取索引数据块,直到找到符合条件的记录。这种扫描方式会减少查询的时间复杂度,因为可以按照顺序读取索引数据块,避免了扫描整个索引树。

通常情况下,如果使用的是 InnoDB 存储引擎,MySQL 会自动选择使用紧凑索引扫描。但是,如果使用的是 MyISAM 存储引擎,或者查询条件中包含了不等于(<>)或不包含(NOT IN)操作符,MySQL 将会使用松散索引扫描。

总的来说,紧凑索引扫描比松散索引扫描更快,因为它可以避免扫描整个索引树。但是,如果使用的是 MyISAM 存储引擎,或者查询条件中包含了不等于或不包含操作符,MySQL 将会使用松散索引扫描,这时候就需要注意查询的效率。

DISTINCT和GROUP BY都是可以使用索引进行扫描搜索的。

例如以下两条sql,我们对这两条sql进行分析,可以看到,在extra中,这两条sql都使用了紧凑索引扫描Using index for group-by。

所以,在一般情况下,对于相同语义的DISTINCT和GROUP BY语句,我们可以对其使用相同的索引优化手段来进行优化。

mysql> explain select int1_index from test_distinct_groupby group by int1_index;+----+-------------+-----------------------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+----------+--------------------------+| id | select_type | table                 | partitions | type  | possible_keys | key     | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                    |+----+-------------+-----------------------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+----------+--------------------------+|  1 | SIMPLE      | test_distinct_groupby | NULL       | range | index_1       | index_1 | 5       | NULL |  955 |   100.00 | Using index for group-by |+----+-------------+-----------------------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+----------+--------------------------+1 row in set (0.05 sec)mysql> explain select distinct int1_index from test_distinct_groupby;+----+-------------+-----------------------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+----------+--------------------------+| id | select_type | table                 | partitions | type  | possible_keys | key     | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                    |+----+-------------+-----------------------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+----------+--------------------------+|  1 | SIMPLE      | test_distinct_groupby | NULL       | range | index_1       | index_1 | 5       | NULL |  955 |   100.00 | Using index for group-by |+----+-------------+-----------------------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+----------+--------------------------+1 row in set (0.05 sec)

但对于GROUP BY来说,在MYSQL8.0之前,GROUP Y默认会依据字段进行隐式排序。

可以看到,下面这条sql语句在使用了临时表的同时,还进行了filesort。

mysql> explain select int6_bigger_random from test_distinct_groupby GROUP BY int6_bigger_random;+----+-------------+-----------------------+------------+------+---------------+------+---------+------+-------+----------+---------------------------------+| id | select_type | table                 | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows  | filtered | Extra                           |+----+-------------+-----------------------+------------+------+---------------+------+---------+------+-------+----------+---------------------------------+|  1 | SIMPLE      | test_distinct_groupby | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL | 97402 |   100.00 | Using temporary; Using filesort |+----+-------------+-----------------------+------------+------+---------------+------+---------+------+-------+----------+---------------------------------+1 row in set (0.04 sec)

Group by的隐式排序

对于隐式排序,我们可以参考Mysql官方的解释:

GROUP BY 默认隐式排序(指在 GROUP BY 列没有 ASC 或 DESC 指示符的情况下也会进行排序)。然而,GROUP BY进行显式或隐式排序已经过时(deprecated)了,要生成给定的排序顺序,请提供 ORDER BY 子句。

参考连接:

MySQL :: MySQL 5.7 Reference Manual :: 8.2.1.14 ORDER BY Optimization

所以,在Mysql8.0之前,Group by会默认根据作用字段(Group by的后接字段)对结果进行排序。在能利用索引的情况下,Group by不需要额外进行排序操作;但当无法利用索引排序时,Mysql优化器就不得不选择通过使用临时表然后再排序的方式来实现GROUP BY了。要命的是,当临时结果集的大小超出系统设置临时表大小时,Mysql会将临时表数据copy到磁盘上面再进行操作,语句的执行效率会变得极低。这也是Mysql选择将此操作(隐式排序)弃用的原因。

基于上述原因,Mysql在8.0时,对此进行了优化更新:

从前(Mysql5.7版本之前),Group by会根据确定的条件进行隐式排序。

在mysql 8.0中,已经移除了这个功能,所以不再需要通过添加order by null 来禁止隐式排序了,但是,查询结果可能与以前的 MySQL 版本不同。

如果要生成给定顺序的结果,请按通过ORDER BY指定需要进行排序的字段。

MySQL :: MySQL 8.0 Reference Manual :: 8.2.1.16 ORDER BY Optimization

因此,我们的结论也出来了:

在语义相同,有索引的情况下:group by和distinct都能使用索引,效率相同。因为group by和distinct近乎等价,distinct可以被看做是特殊的group by。在语义相同,无索引的情况下:distinct效率高于group by。原因是: distinct 和 group by都会进行分组操作,但在Mysql8.0之前group by会进行隐式排序,导致触发filesort,sql执行效率低下。从Mysql8.0开始,Mysql就删除了隐式排序,所以,此时在语义相同,无索引的情况下,group by和distinct的执行效率也是近乎等价的。

总之,从Mysql8.0 开始, 不管有索引 、还是索引, group by和distinct的执行效率也是近乎等价的

但是, 100W级数据去重场景,优先推荐使用 group by。

那么,为啥要优先推荐group by呢?

相比于distinct来说,group by的语义明确。

group by语义更为清晰group by可对数据进行更为复杂的一些处理由于distinct关键字会对所有字段生效,在进行复合业务处理时,group by的使用灵活性更高,group by能根据分组情况,对数据进行更为复杂的处理,例如通过having对数据进行过滤,或通过聚合函数对数据进行运算。

所以,不论是100W级数据去重场景,还是普通数据去重场景,建议优先选用 group by

说在最后:

本文收录于 《尼恩Java面试宝典》 V73版PDF

基本上,把尼恩的 《尼恩Java面试宝典》吃透,大厂offer很容易拿到。

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