我们知道DISTINCT可以去掉重复数据，GROUP BY在分组后也会去掉重复数据，那这两个关键字在去掉重复数据时的效率，究竟谁会更高一点？
1.使用DISTINCT去掉重复数据
我们先看下面这个例子:
SELECT
执行完之后的结果如下：
接下来，我们将这个表里的数据增大到194万条，再重复上面的实验。
--将表SalesOrderDetail插入到一张物理表中
将SalesOrderDetailID的自增长属性取消掉之后，插入1000条自身的数据，这样我们就可以得到1000条重复的SalesOrderDetailID，相比1942072条记录占比很小了
如下图，将自增长标识的是换成否后即可插入了。
INSERT
数据插入完整后，我们在将上一讲的内容重复一下，看看效果如何？
A.在没建索引的情况下，我们只查询UnitPrice这一列
SELECT
我们看一下执行情况：
接下来是鉴证奇迹的时刻了，我们加DISTINCT在UnitPrice前面试试
SELECT
和之前的实验结果一致，在执行时间没有多大差别的情况下，分析时间成倍的减少了。
B.当SalesOrderDetailID取消掉自增长属性后就和普通列一样了。
我们来重复上面的步骤：
SELECT
执行完后结果如下：
与上面的UnitPrice没使用DISTINCT情况基本一致。
然后我们给SalesOrderDetailID加上DISTINCT后会怎么样呢？
SELECT
我们可以看到如下执行情况：
从上图可以看到，DISTINCT已经排除了1000条记录，但是在执行时花的时间比没加DISTINCT更久了。
通过上述两个实验，我们可以得出这样一条结论：在重复量比较高的表中，使用DISTINCT可以有效提高查询效率，而在重复量比较低的表中，使用DISTINCT会严重降低查询效率。所以并不是所有的DISTINCT都是降低效率的，当然你得提前判断数据的重复量。
2.GROUP BY与DISTINCT去掉重复数据的对比
GROUP BY与DISTINCT类似，经常会有一些针对这两个哪个效率高的争议，今天我们就将这两个在不同重复数据量的效率作下对比。
A.重复数据量多的情况下，对UnitPrice进行去重
SELECT
将上述两条语句一起执行，结果如下：
可以看出两条语句对应的执行时间GROUP BY比DISTINCT效率高一点点。
B.重复数据量少的情况下，对SalesOrderDetailID进行去重
SELECT
也是同时执行上述两条语句，其结果如下：
作者对上述语句同时执行多次，针对重复量多的UnitPrice，GROUP BY总的处理效率比DISTINCT高一点点，但是针对重复量低的SalesOrderDetailID，DISTINCT就比GROUP BY快一点了，而如果随着整体数据量的增加，效果会越来越明显。
今天的内容就讲到这里，小伙伴可以动手尝试一下。如有不明白的可以在下方留言一起探讨。
