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PostgreSQL DISTINCT 关键字（长文讲解）

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前言

在数据处理领域，重复数据如同杂草，会模糊核心信息，影响分析结果的准确性。PostgreSQL 的 DISTINCT 关键字就像一把精准的剪刀，帮助开发者快速修剪数据中的冗余项。无论是统计用户分布、分析订单状态，还是优化查询性能，DISTINCT 都是数据库操作中不可或缺的工具。本文将从基础语法到高级用法，结合实际案例，带您全面掌握 PostgreSQL 中 DISTINCT 的精髓。

一、DISTINCT 的核心作用：数据去重

1.1 什么是重复数据？

在数据库中，重复数据通常指同一字段或字段组合具有相同值的记录。例如，用户表中可能包含多个注册邮箱相同的用户条目，或订单表中存在多次提交的相同商品信息。这些重复项会干扰统计结果，例如计算唯一用户数量时，直接使用 COUNT(*) 会包含重复记录，导致数值虚高。

形象比喻：
想象一个超市货架，商品标签随意堆放，重复的标签让顾客难以快速找到所需商品。DISTINCT 就像货架管理员，将重复标签整理成唯一清单，帮助用户高效浏览。

1.2 DISTINCT 的基本语法

DISTINCT 关键字通常与 SELECT 语句结合使用，语法格式如下：

SELECT DISTINCT column1, column2, ...  
FROM table_name  
WHERE condition;

示例：
假设有一个 users 表，存储用户注册信息，字段包括 id, username, email。查询所有唯一的邮箱地址：

SELECT DISTINCT email  
FROM users;

此查询会返回所有不重复的邮箱值，即使同一邮箱对应多个用户。

二、DISTINCT 的进阶用法：多列去重与聚合结合

2.1 多列去重：组合字段的唯一性

当需要确保多个字段的组合值唯一时，DISTINCT 可以作用于多个列。例如，分析用户在不同城市的订单分布时，需排除同一用户在同一城市的重复记录。

案例场景：
假设 orders 表包含字段 user_id, city, amount，查询每个用户在不同城市的首次下单记录：

SELECT DISTINCT ON (user_id, city)  
    user_id,  
    city,  
    amount,  
    created_at  
FROM orders  
ORDER BY user_id, city, created_at ASC;

此查询通过 DISTINCT ON (user_id, city) 确保每组 user_id 和 city 的唯一性，并通过 ORDER BY 指定保留最早时间的记录。

2.2 结合聚合函数：统计唯一值的数量

DISTINCT 可与 COUNT 等聚合函数结合，快速统计唯一值的总数。例如，统计订单中不同商品的种类：

SELECT COUNT(DISTINCT product_id) AS unique_products  
FROM orders;

此语句返回 product_id 的唯一值个数，而非所有订单数量。

三、DISTINCT ON 的高级技巧：分组与筛选的深度应用

3.1 DISTINCT ON 的语法与核心逻辑

DISTINCT ON (expression) 是 PostgreSQL 特有的功能，允许按指定表达式去重，同时保留其他列的值。其核心规则是：

  1. 必须在 ORDER BY 子句中包含 DISTINCT ON 的表达式；
  2. 返回每组的第一条记录（按 ORDER BY 排序后的顺序）。

形象比喻：
假设你要整理一本按字母排序的电话簿，DISTINCT ON (首字母) 会保留每个字母下的第一个联系人，其他同首字母的条目将被忽略。

3.2 实战案例：按用户分组获取最新订单

假设需获取每个用户最近的订单信息：

SELECT DISTINCT ON (user_id)  
    user_id,  
    order_id,  
    created_at,  
    amount  
FROM orders  
ORDER BY user_id, created_at DESC;

此查询按 user_id 分组，并按 created_at 倒序排列，确保每组返回最新订单。

3.3 注意事项：避免逻辑陷阱

  • 顺序依赖：DISTINCT ON 的结果依赖 ORDER BY 的顺序，若排序条件不明确，可能得到非预期记录。
  • 字段选择：DISTINCT ON 表达式必须位于 ORDER BY 的最前面，否则会引发语法错误。

四、性能优化与实践：DISTINCT 的高效使用策略

4.1 索引的重要性

DISTINCT 操作可能涉及全表扫描，索引能显著提升性能。例如，对高频查询的 email 字段建立索引：

CREATE INDEX idx_unique_email ON users (email);

此索引加速 DISTINCT 在 email 字段上的过滤效率。

4.2 执行计划分析

通过 EXPLAIN 分析查询性能：

EXPLAIN ANALYZE  
SELECT DISTINCT product_id  
FROM orders  
WHERE amount > 100;

若结果中出现 Seq Scan（顺序扫描），可考虑为 product_id 或相关字段添加索引。

4.3 避免过度使用 DISTINCT

DISTINCT 会增加计算开销，需结合业务场景权衡。例如，若数据量较小或重复率极低，直接查询可能更高效。

五、常见误区与解决方案

5.1 误解 DISTINCT ON 的分组逻辑

开发者常误以为 DISTINCT ON (a, b) 会同时去重 a 和 b 的组合值，但实际上它仅保证 a 的唯一性。例如：

-- 错误预期：保留每个 user_id 和 city 的唯一组合  
SELECT DISTINCT ON (user_id, city)  
    user_id,  
    city,  
    amount  
FROM orders;

若 ORDER BY 未指定 city 的排序规则，可能无法达到预期效果。

5.2 忽略 NULL 值的处理

DISTINCT 会将 NULL 视为相等值。若需排除 NULL，需在 WHERE 子句中显式过滤：

SELECT DISTINCT email  
FROM users  
WHERE email IS NOT NULL;

结论

PostgreSQL 的 DISTINCT 关键字是数据清洗与分析的核心工具，从基础去重到高级分组应用，它为开发者提供了灵活的解决方案。通过结合索引优化、执行计划分析及避免常见误区，开发者可以高效利用 DISTINCT 提升数据处理能力。希望本文能帮助您掌握 DISTINCT 的精髓，将其熟练应用于实际项目中，让数据价值更加清晰可见。

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