前言

DISTINCT 實(shí)際上和 GROUP BY 操作的實(shí)現(xiàn)非常相似，只不過是在 GROUP BY 之后的每組中只取出一條記錄而已。所以，DISTINCT 的實(shí)現(xiàn)和 GROUP BY 的實(shí)現(xiàn)也基本差不多，沒有太大的區(qū)別。同樣可以通過松散索引掃描或者是緊湊索引掃描來實(shí)現(xiàn)，當(dāng)然，在無法僅僅使用索引即能完成 DISTINCT 的時(shí)候，MySQL 只能通過臨時(shí)表來完成。

但是，和 GROUP BY 有一點(diǎn)差別的是，DISTINCT 并不需要進(jìn)行排序。也就是說，在僅僅只是 DISTINCT 操作的 Query 如果無法僅僅利用索引完成操作的時(shí)候，MySQL 會利用臨時(shí)表來做一次數(shù)據(jù)的“緩存”，但是不會對臨時(shí)表中的數(shù)據(jù)進(jìn)行 filesort 操作。

當(dāng)然，如果我們在進(jìn)行 DISTINCT 的時(shí)候還使用了 GROUP BY 并進(jìn)行了分組，并使用了類似于 MAX 之類的聚合函數(shù)操作，就無法避免 filesort 了。

下面我們就通過幾個簡單的 Query 示例來展示一下 DISTINCT 的實(shí)現(xiàn)。

1.首先看看通過松散索引掃描完成 DISTINCT 的操作：

sky@localhost : example 11:03:41> EXPLAIN SELECT DISTINCT group_id 
  -> FROM group_messageG
*************************** 1. row ***************************
      id: 1
 SELECT_type: SIMPLE
    table: group_message
     type: range
possible_keys: NULL
     key: idx_gid_uid_gc
   key_len: 4
     ref: NULL
     rows: 10
    Extra: Using index for group-by
1 row in set (0.00 sec)

我們可以很清晰的看到，執(zhí)行計(jì)劃中的 Extra 信息為“Using index for group-by”，這代表什么意思？為什么我沒有進(jìn)行 GROUP BY 操作的時(shí)候，執(zhí)行計(jì)劃中會告訴我這里通過索引進(jìn)行了 GROUP BY 呢？

其實(shí)這就是于 DISTINCT 的實(shí)現(xiàn)原理相關(guān)的，在實(shí)現(xiàn) DISTINCT的過程中，同樣也是需要分組的，然后再從每組數(shù)據(jù)中取出一條返回給客戶端。而這里的 Extra 信息就告訴我們，MySQL 利用松散索引掃描就完成了整個操作。

當(dāng)然，如果 MySQL Query Optimizer 要是能夠做的再人性化一點(diǎn)將這里的信息換成“Using index for distinct”那就更好更容易讓人理解了，呵呵。

2.我們再來看看通過緊湊索引掃描的示例：

sky@localhost : example 11:03:53> EXPLAIN SELECT DISTINCT user_id 
  -> FROM group_message
  -> WHERE group_id = 2G
*************************** 1. row ***************************
      id: 1
 SELECT_type: SIMPLE
    table: group_message
     type: ref
possible_keys: idx_gid_uid_gc
     key: idx_gid_uid_gc
   key_len: 4
     ref: const
     rows: 4
    Extra: Using WHERE; Using index
1 row in set (0.00 sec)

這里的顯示和通過緊湊索引掃描實(shí)現(xiàn) GROUP BY 也完全一樣。實(shí)際上，這個 Query 的實(shí)現(xiàn)過程中，MySQL 會讓存儲引擎掃描 group_id = 2 的所有索引鍵，得出所有的 user_id，然后利用索引的已排序特性，每更換一個 user_id 的索引鍵值的時(shí)候保留一條信息，即可在掃描完所有 gruop_id = 2 的索引鍵的時(shí)候完成整個 DISTINCT 操作。

3.下面我們在看看無法單獨(dú)使用索引即可完成 DISTINCT 的時(shí)候會是怎樣：

sky@localhost : example 11:04:40> EXPLAIN SELECT DISTINCT user_id 
  -> FROM group_message
  -> WHERE group_id > 1 AND group_id  10G
*************************** 1. row ***************************
      id: 1
 SELECT_type: SIMPLE
    table: group_message
     type: range
possible_keys: idx_gid_uid_gc
     key: idx_gid_uid_gc
   key_len: 4
     ref: NULL
     rows: 32
    Extra: Using WHERE; Using index; Using temporary
1 row in set (0.00 sec)

當(dāng) MySQL 無法僅僅依賴索引即可完成 DISTINCT 操作的時(shí)候，就不得不使用臨時(shí)表來進(jìn)行相應(yīng)的操作了。但是我們可以看到，在 MySQL 利用臨時(shí)表來完成 DISTINCT 的時(shí)候，和處理 GROUP BY 有一點(diǎn)區(qū)別，就是少了 filesort。

實(shí)際上，在 MySQL 的分組算法中，并不一定非要排序才能完成分組操作的，這一點(diǎn)在上面的 GROUP BY 優(yōu)化小技巧中我已經(jīng)提到過了。實(shí)際上這里 MySQL 正是在沒有排序的情況下實(shí)現(xiàn)分組最后完成 DISTINCT 操作的，所以少了 filesort 這個排序操作。

4.最后再和 GROUP BY 結(jié)合試試看：

sky@localhost : example 11:05:06> EXPLAIN SELECT DISTINCT max(user_id) 
  -> FROM group_message
  -> WHERE group_id > 1 AND group_id  10
  -> GROUP BY group_idG
*************************** 1. row ***************************
      id: 1
 SELECT_type: SIMPLE
    table: group_message
     type: range
possible_keys: idx_gid_uid_gc
     key: idx_gid_uid_gc
   key_len: 4
     ref: NULL
     rows: 32
    Extra: Using WHERE; Using index; Using temporary; Using filesort
1 row in set (0.00 sec)

最后我們再看一下這個和 GROUP BY 一起使用帶有聚合函數(shù)的示例，和上面第三個示例相比，可以看到已經(jīng)多了 filesort 排序操作了，正是因?yàn)槲覀兪褂昧?MAX 函數(shù)的緣故。要取得分組后的 MAX 值，又無法使用索引完成操作，只能通過排序才行了。

由于 DISTINCT的實(shí)現(xiàn)基本上和 GROUP BY 的實(shí)現(xiàn)差不多，所以這篇文章就不再畫圖展示實(shí)現(xiàn)過程了

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