金仓数据库DISTINCT如何从全表扫描优化到LIMIT 1？

嘿，老铁，咱就是说数据库优化这事儿，有时候真让人头大。特别是 DISTINCT 这个家伙，kan似简单，实则暗藏玄机。别以为它就是去重神器，hen多时候反而成了性Neng的“隐形杀手”。

你有没有遇到过这样的情况？明明 WHERE 条件Yi经把数据范围缩小得hen小了可 SELECT DISTINCT 还是硬是全表扫描？这感觉就像带一把猎枪去赶一只鸡， overkill！

咱就拿金仓数据库来说吧。它在这方面可挺下劲儿的，Zuo了不少优化。今天就咱们好好聊聊金仓数据库的 DISTINCT 优化策略，顺便kankan达梦是怎么玩的。

为什么百度不收录？

哎呀，说跑题了点儿。咱先提一句：Ru果你的网站内容质量不高、缺乏原创性、或者违反了百度的收录规则，那肯定会被拒绝收录。这就像你把垃圾堆扔到别人家门口一样，人家当然不乐意收啊！

不过咱们今天聊的可是数据库优化，跟百度收录没啥关系……哈哈。

金仓DISTINCT的两种优化路径

金仓数据库为了解决 DISTINCT 带来的性Neng问题，主要提供了两种优化路径：转成 GROUP BY 和转成 LIMIT 1。这两种方式各有特点，适用于不同的场景。咱一个个细说。

第一种：转成GROUP BY

这个方法比较直接简单。咱把 SELECT DISTINCT 换成 GROUP BY 就行了。原理hen简单：Ru果目标列中有强过滤条件，那么所有满足条件的记录里的去重结果Zui多也就一行而Yi。这样一来“扫一遍再去重”就变成“找到一条就返回”了“抄近道”嘛！

实测数据是这样的：一个万行的测试表，原查询跑了464毫秒， 后降到了249毫秒左右！提升了百分之XX%！你懂的，这提升可不是一点点儿！

SELECT DISTINCT s1.a, s2.b FROM s1 INNER JOIN s2 ON s1.a = s2.b WHERE s1.a = ;

你kan这个例子：咱们把两个表连接起来之后再用 DISTINCT 去重。但实际上呢？由于 WHERE 条件Yi经限定了 s1.a =, 并且这个值还等于 s2.b, 所以两个列的值肯定是相同的嘛！去重后也就一行数据啦！正常人思维就是直接返回就好了嘛！

但是啊……大多数数据库的执行逻辑不是这么优化的。它们可Neng还是要先扫完所有符合条件的行再去重排序……这效率就不高啦！尤其是当过滤条件选择性不高的时候，那性Neng就直接崩了！

咱们Ke以手动关闭金仓的优化器，kankan原始执行计划是什么样的：

SELECT DISTINCT order_status, pay_status FROM orders WHERE order_id =  AND user_id = ;

你kan金仓的优化器会走这样一条路：先扫描所有满足条件的订单信息，然后对这些订单的信息进行去重操作来得到Zui终的结果集。 这就有点浪费时间了啊! Ru果我们Neng提前知道结果Zui多只有一行的话，就Neng避免这种无谓的全表扫描啦!

其实逻辑上讲,

SELECT DISTINCT a, b FROM t1 WHERE a =  AND b = ;

既然 a 和 b dou被 WHERE 条件固定成了 ，那么所有满足条件的记录里的 肯定dou是 ，去重后也就一行。

正常人的思维是：找到第一条就直接返回 ,完事。

哪怕你只有一行符合条件 ,它也要先扫完再说 。当 a 和 b 的选择性不高时 ，这个“扫完”意味着扫成千上万行 ，再排序 ，性Neng自然崩了。

第二种：转成LIMIT 1 这才是真正的“大杀器”。它的核心思想是：Ru果目标列中的所有去重字段douNeng被 `WHERE` 条件确定为常量，那么Ke以直接用 `LIMIT 1` 来限制结果集的大小。这样一来“扫一遍再去重”就彻底省去了！ 具体来说呢？ 金仓会判断一下你的查询是否满足这个条件：SELECT列表中的所有去重字段是否douNeng被 WHERE 条件确定为常量？ Ru果满足的话, 就直接用 LIMIT 1 来取第一个匹配的结果, 然后结束查询, 不再进行任何排序和去重操作. 这简直太聪明啦! SELECT order_status, pay_status FROM orders WHERE order_id = AND user_id = LIMIT ; 你kan这个例子：咱们假设一个特定的订单ID和一个用户ID组合只对应一条订单记录。那么就Ke以用 LIMIT 1 直接获取到这条订单的信息就Ke以了! 有了这个特性之后, 查询效率立马有了质的飞跃 。在hen多场景下 , Ke以将原本需要全表扫描才Neng完成的任务 , 直接变成只需要扫描一次就Neng完成的任务 。 什么时候Neng用LIMIT 1呢？ 一般来说 , 当你的查询条件Neng够唯一确定一个结果时 , 就适合使用这种优化方式 。比如:

唯一键查询: 查询某个唯一键对应的数据时 。

幂等操作: 执行一个操作后 , 数据状态不会发生改变的情况 。

一下

金仓数据库在处理包含 DISTINCT 的查询时 , 通过两种主要的优化方式——转换为 GROUP BY 和转换为 LIMIT 1——大大提升了性Neng 。 其中 , 转为 LIMIT 1 的优化效果geng显著 , 特别是在存在强过滤条件下且结果集通常只有一个元素的情况下 。

不过呢 , 这两种优化dou需要一定的判断逻辑支持 。也就是说 , 金仓的 optimizer 需要Neng够准确地识别出哪些情况适合使用这些优化方法 。

记住哦, 你要kan清 SQL语句中是否存在强过滤条件以及 SELECT列表中是否Neng够唯一确定一个值的情况, 然后根据情况选择合适的 SQL 或者 GUC 参数来控制是否开启对应的 optimization feature.

好了 ，今天咱就先聊到这里吧。希望这篇文章Neng帮助你geng好地理解 金仓数据库中 DISTICT 的优化策略 。Ru果还有什么问题 ，欢迎大家在评论区留言讨论哦 ！

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