优化DISTINCT查询需优先创建覆盖索引避免排序与回表，如对(col1,col2)建联合索引；避免在大字段上使用DISTINCT，可用哈希值替代；视情况用GROUP BY替换以利用松散索引扫描；通过WHERE提前过滤减少数据量；结合EXPLAIN分析执行计划，消除临时表与全表扫描，提升查询效率。
在MySQL中，DISTINCT 用于去除重复记录，返回唯一结果。但当数据量大或字段较多时，DISTINCT 查询可能变慢。优化这类查询的核心是减少扫描的数据量、提升排序与去重效率，并合理使用索引。
1. 使用合适的索引加速去重
DISTINCT 实际上会触发排序操作（通常使用 filesort），如果相关字段有索引，可以直接利用索引的有序性避免额外排序。
- 为 SELECT 中使用 DISTINCT 的字段建立联合索引。例如：
SELECT DISTINCT col1, col2 FROM table，应建立(col1, col2)联合索引。 - 覆盖索引（Covering Index）可以避免回表，直接从索引获取数据，显著提升性能。
- 注意：如果字段包含大量 NULL 值，会影响索引效率，建议对关键字段设置 NOT NULL。
2. 避免在大字段上使用 DISTINCT
对 TEXT、BLOB 或长 VARCHAR 字段使用 DISTINCT 会导致临时表和 filesort 性能下降。
- 尽量只对主键、外键或短字符串字段去重。
- 若必须对长字段去重，可考虑使用哈希值（如 MD5）代替原始字段存储，并对哈希列建索引。
- 例如：添加一个
content_hash字段，存储内容的 MD5，在查询时使用DISTINCT content_hash。
3. 用 GROUP BY 替代 DISTINCT（视情况而定）
在某些场景下，GROUP BY 比 DISTINCT 更灵活且执行计划更优，尤其当你需要配合聚合函数时。
- MySQL 内部有时会将 DISTINCT 转换为 GROUP BY，所以两者执行方式接近。
- 但 GROUP BY 可以指定排序规则或使用松散索引扫描（Loose Index Scan），在特定条件下更快。
- 测试两种写法的执行计划（EXPLAIN），选择成本更低的方式。
4. 减少结果集规模
提前过滤无效数据，缩小 DISTINCT 处理的数据量。
- 在 WHERE 条件中尽可能精确地筛选数据。
- 避免在没有 WHERE 条件的情况下对全表去重。
- 必要时分页处理，结合 LIMIT 降低单次查询压力。
5. 检查执行计划（EXPLAIN）
使用 EXPLAIN 分析查询是否使用了索引、是否出现临时表或 filesort。
- 关注
type是否为 index 或 range，避免 ALL 扫描。 - 查看
Extra字段是否有 Using temporary; Using filesort，这些通常是性能瓶颈。 - 尝试调整索引或重写查询来消除这些问题。
基本上就这些。DISTINCT 查询的优化关键在于索引设计和数据过滤。只要让 MySQL 能快速访问有序且覆盖所需字段的索引，就能大幅提升去重效率。不复杂但容易忽略。
