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1.背景

查阅资料：

       1）有索引情况下，group by和distinct都能使用索引，效率相同。

       2）无索引情况下，distinct 效率高于group by。distinct 和 group by都会进行分组操作，但group by可能会进行排序，触发filesort，导致sql执行效率低下。

       两者的语法区别在于，distinct 用于返回唯一不同的值，group by 的原理是先对结果进行分组，然后返回每组中的第一条数据，且是根据group by的后接字段进行去重的。

2. 实验

准备表：test_subject_bal  1千万数据

select count(*) from test_subject_bal t

 2.1 无索引情况下       

1）distinct 实验

实验语句：

select distinct t.social_credit_code,t.year_month 
      from  test_subject_bal t
      where t.data_flag='M'  --and t.social_credit_code='014011024205200001'
      and not exists(select 1 from validate_dtl_book b 
                     where b.orgno_fz = t.social_credit_code
                     and b.kid = t.book_id)   

 结果截图: 11.375s   6.31s  7.108s  6.769s  6.660s

sql语句的执行计划: 125316

2）group by 实验

实验语句：

select  t.social_credit_code,t.year_month 
      from  test_subject_bal t
      where t.data_flag='M'  --and t.social_credit_code='014011024205200001'
      and not exists(select 1 from validate_dtl_book b 
                     where b.orgno_fz = t.social_credit_code
                     and b.kid = t.book_id)   
      group by social_credit_code,t.year_month

截图截图：7.458s  6.570s   7.123s   7.041s    6.206s

sql语句的执行计划:  125316

2.2有索引情况下

create table test_subject_bal2 as select * from test_subject_bal t;

CREATE INDEX idx_orgno_test_subject_bal2 ON test_subject_bal2 (social_credit_code);
CREATE INDEX idx_ymonth_test_subject_bal2 ON test_subject_bal2 (year_month);

1）distinct 实验

sql语句：

select distinct t.social_credit_code,t.year_month 
      from  test_subject_bal2 t
      where t.data_flag='M'  --and t.social_credit_code='014011024205200001'
      and not exists(select 1 from validate_dtl_book b 
                     where b.orgno_fz = t.social_credit_code
                     and b.kid = t.book_id)   

结果截图：7.142s  6.911s  6.867s   7.908s   6.636s

sql执行计划：125319

2）group by 实验

sql语句：

select  t.social_credit_code,t.year_month 
      from  test_subject_bal2 t
      where t.data_flag='M'  --and t.social_credit_code='014011024205200001'
      and not exists(select 1 from validate_dtl_book b 
                     where b.orgno_fz = t.social_credit_code
                     and b.kid = t.book_id)   
      group by social_credit_code,t.year_month

结果截图： 6.827s  7.285s  7.415s  6.415s  6.384s

sql执行计划：125319

2.3 有索引情况下，且索引字段是过滤条件的字段

CREATE INDEX idx_data_flag_test_subject_bal2 ON test_subject_bal2 (data_flag);

1）distinct 实验

sql语句：

select distinct t.social_credit_code,t.year_month 
      from  test_subject_bal2 t
      where t.data_flag='M'  --and t.social_credit_code='014011024205200001'
      and not exists(select 1 from validate_dtl_book b 
                     where b.orgno_fz = t.social_credit_code
                     and b.kid = t.book_id)   

结果截图：6.352s  6.729s  6.242s   6.163s   6.126s

sql执行计划：125319

2）group by实验

sql语句：

select  t.social_credit_code,t.year_month 
      from  test_subject_bal2 t
      where t.data_flag='M'  --and t.social_credit_code='014011024205200001'
      and not exists(select 1 from validate_dtl_book b 
                     where b.orgno_fz = t.social_credit_code
                     and b.kid = t.book_id)   
      group by social_credit_code,t.year_month

结果截图：6.304s  6.144s  6.137s   6.144s   6.155s

sql执行计划：125319

3.总结 

实验中：表 1千万级别

序号	实验内容	第1次	第2次	第3次	第4次	第5次	sql执行计划 cost 有条件	sql执行计划 cost 无条件
1	distinct实验 无索引	11.375s	6.31s	7.108s	6.769s	6.660s	125316	120964
2	group实验 无索引	7.458s	6.570s	7.123s	7.041s	6.206s	125316	120964
3	distinct实验 有索引	7.142s	6.911s	6.867s	7.908s	6.636s	125319	120967
4	group实验 有索引	6.827s	7.285s	7.415s	6.415s	6.384s	125319	120967
5	distinct实验 条件索引	6.352s	6.729s	6.242s	6.163s	6.126s	125319	120967
6	group实验 条件索引	6.304s	6.144s	6.137s	6.144s	6.155s	125319	120967

 分析结果：

           加索引在非检索字段，即时有索引 效果也不大，甚至有可能消耗更多资源。

           加索引在检索字段，效果有，但是如果表的数据量很大，全表扫描可能仍然比使用索引快。看到执行计划，依然是全表扫描。

常用优化建议：

• ‌索引优化‌：确保在查询条件中频繁使用的列上创建适当的索引。
• ‌统计信息更新‌：定期更新表和索引的统计信息，以确保优化器能够做出正确的决策。
• ‌避免全表扫描‌：尽量通过索引访问表，以减少I/O开销。
• ‌查询重写‌：有时通过重写查询语句，可以获得更有效的执行计划。
• ‌使用提示（Hints）‌：在特定情况下，可以使用Oracle提供的提示来影响优化器的决策，但应谨慎使用。

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