oracle中distinct和group by的区别
2013-08-02 10:02
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其实二者没有什么可比性，但是对于不包含聚集函数的GROUP BY操作来说，和DISTINCT操作是等价的。不过虽然二者的结果是一样的，但是二者的执行计划并不相同。
在Oracle9i中：
SQL> SELECT * FROM V$VERSION;
BANNER
----------------------------------------------------------------
Oracle9i Enterprise Edition Release 9.2.0.4.0 - Production PL/SQL Release 9.2.0.4.0 - Production
CORE 9.2.0.3.0 Production
TNS for Linux: Version 9.2.0.4.0 - Production
NLSRTL Version 9.2.0.4.0 - Production
SQL> CREATE TABLE T AS SELECT ROWNUM ID, A.* FROM DBA_OBJECTS A;
表已创建。
SQL> CREATE INDEX IND_T_CREATED ON T (CREATED);
索引已创建。
SQL> ALTER TABLE T MODIFY CREATED NOT NULL;
表已更改。
SQL> ALTER SESSION SET NLS_DATE_FORMAT = 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS';
会话已更改。
SQL> EXEC DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS(USER, 'T')
PL/SQL
过程已成功完成。
SQL> SET AUTOT ON EXP
SQL> SELECT COUNT(*) FROM (SELECT DISTINCT CREATED FROM T);
COUNT(*)
----------
4794
执行计划
----------------------------------------------------------
0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=65 Card=1)
1 0 SORT (AGGREGATE)
2 1 VIEW (Cost=65 Card=4794)
3 2 SORT (UNIQUE) (Cost=65 Card=4794 Bytes=38352)
4 3 INDEX (FAST FULL SCAN) OF 'IND_T_CREATED' (NON-UNIQUE) (Cost=4 Card=41802 Bytes=334416)
SQL> SELECT COUNT(*) FROM (SELECT CREATED FROM T GROUP BY CREATED);
COUNT(*)
----------
4794
执行计划
----------------------------------------------------------
0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=65 Card=1 Bytes=2)
1 0 SORT (AGGREGATE)
2 1 VIEW (Cost=65 Card=4794 Bytes=9588)
3 2 SORT (GROUP BY) (Cost=65 Card=4794 Bytes=38352)
4 3 INDEX (FAST FULL SCAN) OF 'IND_T_CREATED' (NON-UNIQUE) (Cost=4 Card=41802 Bytes=334416)
从执行计划上看，DISTINCT的操作是SORT (UNIQUE)，而GROUP BY是SORT (GROUP BY)。DISTINCT操作只需要找出所有不同的值就可以了。而GROUP
BY操作还要为其他聚集函数进行准备工作。从这一点上将，GROUP BY操作做的工作应该比DISTINCT所做的工作要多一些。
除了这一点，基本上看不到DISTINCT和GROUP BY（没有聚集函数的情况）有什么区别，而且从执行效率上也看不到明显的差异。
不过从10g开始，二者的差异开始体现出来了。
SQL> CONN YANGTK/YANGTK@YTK已连接。
SQL> SET AUTOT OFF
SQL> SET TIMING OFF
SQL> CREATE TABLE T AS SELECT ROWNUM ID, A.* FROM DBA_OBJECTS A;
表已创建。
SQL> CREATE INDEX IND_T_CREATED ON T (CREATED);
索引已创建。
SQL> ALTER TABLE T MODIFY CREATED NOT NULL;
表已更改。
SQL> ALTER SESSION SET NLS_DATE_FORMAT = 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS';
会话已更改。
SQL> EXEC DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS(USER, 'T')
PL/SQL
过程已成功完成。
SQL> SET AUTOT ON
SQL> SET TIMING ON
建立好测试环境后，看一看标准分页函数中，两个操作的差异：
SQL> SELECT *
2 FROM
3 (
4 SELECT ROWNUM RN, A.*
5 FROM
6 (
7 SELECT CREATED
8 FROM T
9 GROUP BY CREATED
10 ) A
11 WHERE ROWNUM < 20
12 )
13 WHERE RN >= 10;
RN CREATED
---------- -------------------
10 2005-12-19 17:07:57
11 2005-12-19 17:07:58
12 2005-12-19 17:08:24
13 2005-12-19 17:08:25
14 2005-12-19 17:08:26
15 2005-12-19 17:08:27
16 2005-12-19 17:08:28
17 2005-12-19 17:08:29
18 2005-12-19 17:08:33
19 2005-12-19 17:08:35
已选择10行。
已用时间: 00: 00: 00.06
执行计划
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 3639065582
-------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)|
-------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 19 | 418 | 1 (0)|
|* 1 | VIEW | | 19 | 418 | 1 (0)|
|* 2 | COUNT STOPKEY | | | | |
| 3 | VIEW | | 969 | 8721 | 1 (0)|
|* 4 | SORT GROUP BY STOPKEY| | 969 | 7752 | 1 (0)|
| 5 | INDEX FULL SCAN | IND_T_CREATED | 969 | 7752 | 1 (0)|
-------------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
1 - filter("RN">=10)
2 - filter(ROWNUM<20)
4 - filter(ROWNUM<20)
统计信息
----------------------------------------------------------
1 recursive calls
0 db block gets
67 consistent gets
0 physical reads
0 redo size
642 bytes sent via SQL*Net to client
385 bytes received via SQL*Net from client
2 SQL*Net roundtrips to/from client
1 sorts (memory)
0 sorts (disk)
10 rows processed
SQL> SELECT *
2 FROM
3 (
4 SELECT ROWNUM RN, A.*
5 FROM
6 (
7 SELECT DISTINCT CREATED
8 FROM T
9 ) A
10 WHERE ROWNUM < 20
11 )
12 WHERE RN >= 10;
RN CREATED
---------- -------------------
10 2005-12-19 17:07:57
11 2005-12-19 17:07:58
12 2005-12-19 17:08:24
13 2005-12-19 17:08:25
14 2005-12-19 17:08:26
15 2005-12-19 17:08:27
16 2005-12-19 17:08:28
17 2005-12-19 17:08:29
18 2005-12-19 17:08:33
19 2005-12-19 17:08:35
已选择10行。
已用时间: 00: 00: 00.03
执行计划
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 1650124153
-------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)|
-------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 19 | 418 | 14 (36)|
|* 1 | VIEW | | 19 | 418 | 14 (36)|
|* 2 | COUNT STOPKEY | | | | |
| 3 | VIEW | | 987 | 8883 | 14 (36)|
|* 4 | SORT GROUP BY STOPKEY| | 987 | 7896 | 14 (36)|
| 5 | INDEX FAST FULL SCAN| IND_T_CREATED | 50333 | 393K| 10 (10)|
-------------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
1 - filter("RN">=10)
2 - filter(ROWNUM<20)
4 - filter(ROWNUM<20)
统计信息
----------------------------------------------------------
1 recursive calls
0 db block gets
73 consistent gets
0 physical reads
0 redo size
642 bytes sent via SQL*Net to client
385 bytes received via SQL*Net from client
2 SQL*Net roundtrips to/from client
1 sorts (memory)
0 sorts (disk)
10 rows processed
出乎意料的是，GROUP BY操作的COST更低，而且逻辑读也小，这似乎与二者的工作量成反比。仔细观察执行计划发现，问题的根源来自于GROUP BY使用INDEX FULL SCAN，而DISTINCT使用了INDEX
FAST FULL SCAN。也许有人会感到奇怪，索引的快速全扫描不是要比索引全扫描效率更高吗？对于读取所有数据的情况下，确实是索引快速全扫效率更高。但是由于这里采用了分页，只取前20条数据，而且Oracle的10g增加了GROUP BY STOPKEY这种新的执行路径，因此在这里GROUP BY操作的效率更高。
观察执行计划中的处理行数可以发现，索引全扫描由于是按照索引的顺序扫描，因此利用了STOPKEY，仅仅处理了969条记录就停了下来。而对于DISTINCT操作的快速索引全速而言，显然没有使用STOPKEY，读取了所有的50333条记录。这就是GROUP
BY和DISTINCT的性能差异原因。
在Oracle9i中：
SQL> SELECT * FROM V$VERSION;
BANNER
----------------------------------------------------------------
Oracle9i Enterprise Edition Release 9.2.0.4.0 - Production PL/SQL Release 9.2.0.4.0 - Production
CORE 9.2.0.3.0 Production
TNS for Linux: Version 9.2.0.4.0 - Production
NLSRTL Version 9.2.0.4.0 - Production
SQL> CREATE TABLE T AS SELECT ROWNUM ID, A.* FROM DBA_OBJECTS A;
表已创建。
SQL> CREATE INDEX IND_T_CREATED ON T (CREATED);
索引已创建。
SQL> ALTER TABLE T MODIFY CREATED NOT NULL;
表已更改。
SQL> ALTER SESSION SET NLS_DATE_FORMAT = 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS';
会话已更改。
SQL> EXEC DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS(USER, 'T')
PL/SQL
过程已成功完成。
SQL> SET AUTOT ON EXP
SQL> SELECT COUNT(*) FROM (SELECT DISTINCT CREATED FROM T);
COUNT(*)
----------
4794
执行计划
----------------------------------------------------------
0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=65 Card=1)
1 0 SORT (AGGREGATE)
2 1 VIEW (Cost=65 Card=4794)
3 2 SORT (UNIQUE) (Cost=65 Card=4794 Bytes=38352)
4 3 INDEX (FAST FULL SCAN) OF 'IND_T_CREATED' (NON-UNIQUE) (Cost=4 Card=41802 Bytes=334416)
SQL> SELECT COUNT(*) FROM (SELECT CREATED FROM T GROUP BY CREATED);
COUNT(*)
----------
4794
执行计划
----------------------------------------------------------
0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=65 Card=1 Bytes=2)
1 0 SORT (AGGREGATE)
2 1 VIEW (Cost=65 Card=4794 Bytes=9588)
3 2 SORT (GROUP BY) (Cost=65 Card=4794 Bytes=38352)
4 3 INDEX (FAST FULL SCAN) OF 'IND_T_CREATED' (NON-UNIQUE) (Cost=4 Card=41802 Bytes=334416)
从执行计划上看，DISTINCT的操作是SORT (UNIQUE)，而GROUP BY是SORT (GROUP BY)。DISTINCT操作只需要找出所有不同的值就可以了。而GROUP
BY操作还要为其他聚集函数进行准备工作。从这一点上将，GROUP BY操作做的工作应该比DISTINCT所做的工作要多一些。
除了这一点，基本上看不到DISTINCT和GROUP BY（没有聚集函数的情况）有什么区别，而且从执行效率上也看不到明显的差异。
不过从10g开始，二者的差异开始体现出来了。
SQL> CONN YANGTK/YANGTK@YTK已连接。
SQL> SET AUTOT OFF
SQL> SET TIMING OFF
SQL> CREATE TABLE T AS SELECT ROWNUM ID, A.* FROM DBA_OBJECTS A;
表已创建。
SQL> CREATE INDEX IND_T_CREATED ON T (CREATED);
索引已创建。
SQL> ALTER TABLE T MODIFY CREATED NOT NULL;
表已更改。
SQL> ALTER SESSION SET NLS_DATE_FORMAT = 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS';
会话已更改。
SQL> EXEC DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS(USER, 'T')
PL/SQL
过程已成功完成。
SQL> SET AUTOT ON
SQL> SET TIMING ON
建立好测试环境后，看一看标准分页函数中，两个操作的差异：
SQL> SELECT *
2 FROM
3 (
4 SELECT ROWNUM RN, A.*
5 FROM
6 (
7 SELECT CREATED
8 FROM T
9 GROUP BY CREATED
10 ) A
11 WHERE ROWNUM < 20
12 )
13 WHERE RN >= 10;
RN CREATED
---------- -------------------
10 2005-12-19 17:07:57
11 2005-12-19 17:07:58
12 2005-12-19 17:08:24
13 2005-12-19 17:08:25
14 2005-12-19 17:08:26
15 2005-12-19 17:08:27
16 2005-12-19 17:08:28
17 2005-12-19 17:08:29
18 2005-12-19 17:08:33
19 2005-12-19 17:08:35
已选择10行。
已用时间: 00: 00: 00.06
执行计划
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 3639065582
-------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)|
-------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 19 | 418 | 1 (0)|
|* 1 | VIEW | | 19 | 418 | 1 (0)|
|* 2 | COUNT STOPKEY | | | | |
| 3 | VIEW | | 969 | 8721 | 1 (0)|
|* 4 | SORT GROUP BY STOPKEY| | 969 | 7752 | 1 (0)|
| 5 | INDEX FULL SCAN | IND_T_CREATED | 969 | 7752 | 1 (0)|
-------------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
1 - filter("RN">=10)
2 - filter(ROWNUM<20)
4 - filter(ROWNUM<20)
统计信息
----------------------------------------------------------
1 recursive calls
0 db block gets
67 consistent gets
0 physical reads
0 redo size
642 bytes sent via SQL*Net to client
385 bytes received via SQL*Net from client
2 SQL*Net roundtrips to/from client
1 sorts (memory)
0 sorts (disk)
10 rows processed
SQL> SELECT *
2 FROM
3 (
4 SELECT ROWNUM RN, A.*
5 FROM
6 (
7 SELECT DISTINCT CREATED
8 FROM T
9 ) A
10 WHERE ROWNUM < 20
11 )
12 WHERE RN >= 10;
RN CREATED
---------- -------------------
10 2005-12-19 17:07:57
11 2005-12-19 17:07:58
12 2005-12-19 17:08:24
13 2005-12-19 17:08:25
14 2005-12-19 17:08:26
15 2005-12-19 17:08:27
16 2005-12-19 17:08:28
17 2005-12-19 17:08:29
18 2005-12-19 17:08:33
19 2005-12-19 17:08:35
已选择10行。
已用时间: 00: 00: 00.03
执行计划
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 1650124153
-------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)|
-------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 19 | 418 | 14 (36)|
|* 1 | VIEW | | 19 | 418 | 14 (36)|
|* 2 | COUNT STOPKEY | | | | |
| 3 | VIEW | | 987 | 8883 | 14 (36)|
|* 4 | SORT GROUP BY STOPKEY| | 987 | 7896 | 14 (36)|
| 5 | INDEX FAST FULL SCAN| IND_T_CREATED | 50333 | 393K| 10 (10)|
-------------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
1 - filter("RN">=10)
2 - filter(ROWNUM<20)
4 - filter(ROWNUM<20)
统计信息
----------------------------------------------------------
1 recursive calls
0 db block gets
73 consistent gets
0 physical reads
0 redo size
642 bytes sent via SQL*Net to client
385 bytes received via SQL*Net from client
2 SQL*Net roundtrips to/from client
1 sorts (memory)
0 sorts (disk)
10 rows processed
出乎意料的是，GROUP BY操作的COST更低，而且逻辑读也小，这似乎与二者的工作量成反比。仔细观察执行计划发现，问题的根源来自于GROUP BY使用INDEX FULL SCAN，而DISTINCT使用了INDEX
FAST FULL SCAN。也许有人会感到奇怪，索引的快速全扫描不是要比索引全扫描效率更高吗？对于读取所有数据的情况下，确实是索引快速全扫效率更高。但是由于这里采用了分页，只取前20条数据，而且Oracle的10g增加了GROUP BY STOPKEY这种新的执行路径，因此在这里GROUP BY操作的效率更高。
观察执行计划中的处理行数可以发现，索引全扫描由于是按照索引的顺序扫描，因此利用了STOPKEY，仅仅处理了969条记录就停了下来。而对于DISTINCT操作的快速索引全速而言，显然没有使用STOPKEY，读取了所有的50333条记录。这就是GROUP
BY和DISTINCT的性能差异原因。
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