在讨论“SQL groupby 和 Java groupby 谁的效率高”时，我们需要逐步探索这两种不同技术的比较分析，以及其在实际应用中的表现。本文将从多个维度进行梳理，涵盖版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化与生态扩展等内容。
### 版本对比
首先，我们来看这两种技术的演变历史。SQL 的 `GROUP BY` 和 Java 的 `Collectors.groupingBy
数据倾斜当某个job长时间运行没有结束，可能发生了数据倾斜。简单的讲，数据倾斜就是我们在计算数据的时候，数据的分散度不够，导致大量的数据集中到了一台或者几台机器上计算，这些数据的计算速度远远低于平均计算速度，导致整个计算过程过慢。hive比如说在Hive中，经常遇到count（distinct）操作，这样会导致最终只有一个reduce，我们可以先group 再在外面包一层count，就可以了。设置
一直以来都有这么个疑问，关于distinct和group by的效率问题比如下面这个2个语句：select distinct type from BBTEST;和select type from BBTEST group by type两个语句的结果是一样的，就是取出表中的type值，去处重复记录。但是这两者的执行效率如何呢，是否有差异？在10gR2以前，d
原创
2022-12-02 09:58:34
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# MySQL中的DISTINCT与GROUP BY：哪个效率更高？
在优化数据库查询时，理解不同SQL语句的性能尤为重要。在MySQL中，`DISTINCT`和`GROUP BY`都是用来去除重复数据的常用工具。但是，它们的实现方式和性能差异可能让很多开发者感到困惑。本文旨在通过分析这两个语句的特点来帮助大家更好地理解它们的优缺点。
## DISTINCT与GROUP BY的基本用法
在S
原创
2024-09-13 03:36:00
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## Java Stream Distinct 效率实现
### 引言
Java Stream 是 Java 8 引入的一种新的处理集合数据的方式，它提供了一种简洁、强大、高效的方式来处理集合数据。其中，`distinct` 方法是 Stream API 中用于去重的方法，但在实际开发中，我们需要注意它的效率问题，避免因为不合理的使用导致性能问题。
本文将介绍 Java Stream Dis
原创
2023-11-15 03:26:13
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Hive去重统计 先说核心： 经常在公司还能看到。很多老人用distinct去重，很容易数据量大的时候的数据倾斜。感谢上次冲哥的指正。 相信使用Hive的人平时会经常用到去重统计之类的吧，但是好像平时很少关注这个去重的性能问题，但是当一个表的数据量非常大的时候，会发现一个简单的count(disti
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2019-06-19 14:12:00
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查看系统性能监控，发现有十多条慢查询，决定将其优化。挑选其中一条典型Sql记录其优化历程。1.概述在下文的查询优化中，主要围绕的问题：Mysql为何会选错索引？2.优化历程2.1，定位问题为了便于描述，贴出建表语句(表中数据约有400万行)： MySQL > show create table demo_tableG
***************************
一、问题背景现网出现慢查询，在500万数量级的情况下，单表查询速度在30多秒，需要对sql进行优化，sql如下： 我在测试环境构造了500万条数据，模拟了这个慢查询。简单来说，就是查询一定条件下，都有哪些用户的。很简单的sql，可以看到，查询耗时为37秒。说一下app_account字段的分布情况，随机生成了5000个不同的随机数，然后分布到了这500万条数据里，平均来说，每个ap
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2024-07-19 19:23:35
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# Hive Distinct 和 Group By 的效率分析
作为一名刚入行的小白，你可能会遇到在Hive中选择使用`DISTINCT`和`GROUP BY`之间的难题。这两者都是在查询中去重和折叠数据的常用方式，但它们在性能上的表现可能会有所不同。在本文中，我们将深入探讨这两种方法的使用场景、性能比较，并通过具体的代码和图表来帮助你更直观地理解。
## 整体流程
我们分析`DISTIN
在MySQL中，新建立一张表，该表有三个字段，分别是id，a，b，插入1000条每个字段都相等的记录，如下：mysql> show create table t1G
*************************** 1. row ***************************
Table: t1
Create Table: CREATE TABLE `t1` (
`id` in
先说大致的结论（完整结论在文末）：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。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group by可能会进行排序，触发filesort，导致sql执行效率低下。基于这个结论，你可能会问：为什么在语义相同，有索引的情况下，group
原创
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2023-03-11 19:03:48
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在需要去除重复值而不需要聚合的情况下，可以使用 DISTINCT素。
原创
2023-08-07 09:01:42
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先说大致的结论（完整结论在文末）： 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。 在语义相同，无索引的
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2023-07-30 00:06:17
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先说大致的结论（完整结论在文末）：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。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group by可能会进行排序，触发filesort，导致sql执行效率低下。基于这个结论，你可能会问：为什么在语义相同，有索引的情况下，grou
原创
2024-05-13 14:51:32
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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。distin
原创
2024-03-07 08:04:35
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TDH中distinct与groupby的操作分析相同数量级的计算，为legroup by cust_isn)select count(distinct(cust_isn))from databas...
原创
2022-07-18 15:14:13
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前言最近踩了一个大坑，虽然快速解决了，但是当时也没有想明白为什么。起因是在改造一条sql语句时候，需要加group by，我当时就没有多想，直接就加上了，确认了sql可以正常查询之后，我就开始运行项目测试了。用的是baomidou的mybitis插件，这个查询最终是会通过mybatis的处理加上limit的，然后让我震惊的现象出现了，这条我在数据库操作工具测试过的sql，在加上了limit之后，接
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2024-05-16 02:25:15
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# Spark SQL 中的 GroupBy 操作效率分析
## 引言
在大数据处理场景中，我们常常需要对大量数据进行分组统计。Apache Spark 是一个强大的大数据处理框架，Spark SQL 允许通过 SQL 查询对 DataFrame 和 Dataset 进行分析。在我们进行数据分组（`groupBy`）时，效率往往是一个重要的考量因素。本文将探讨 Spark SQL 中的 `gr
在处理一个大数据量数据库的时候突然发现mysql对于count(*)的不同处理会造成不同的结果比如执行SELECT count(*) FROM tablename即使对于千万级别的数据mysql也能非常迅速的返回结果而对于SELECT count(*) FROM tablename WHERE.....mysql的查询时间开始攀升仔细查阅累下手册,发现当没有WHERE语句对于整个mysql的表进行count运算的时候MyISAM类型的表中保存有总的行数,而当添加有WHERE限定语句的时候Mysql需要对整个表进行检索从而得出count的数值突然又想起来看到的不少新兴的php程序对于count的
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2013-11-15 13:27:00
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概述今天主要介绍如何通过Performance-Schema得到DBA关心的数据，比如哪个SQL执行次数最多，哪个表访问最频繁，哪个锁最热等信息。通过充分利用Performance-Schema表的数据，让DBA更了解DB的运行状态，也更有助于排查定位问题。这里主要借助了events_statements_summary_by_digest ，这个表保存着许多关键指标，抓取了与每条标准化语句有关的
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2024-09-19 13:59:29
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