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x在传统关系型数据库中，group by与count(distinct)都是很常见的操作。count(distinct colA)就是将colA中所有出现过的不同值取出来，相信只要接触过数据库的同学都能明白什么意思。
count(distinct colA)的操作也可以用group by的方式完成，具体代码如下：
select count(distinct colA) from table1;
select count(1) from (select colA from table1 group by colA)alias_1;
这两者最后得出的结果是一致的，但是具体的实现方式，有什么不同呢？
上面两种方式本质就是时间与空间的权衡。
distinct需要将colA中的所有内容都加载到内存中，大致可以理解为一个hash结构，key自然就是colA的所有值。因为是hash结构，那运算速度自然就快。最后计算hash中有多少key就是最终的结果。
那么问题来了，在现在的海量数据环境下，需要将所有不同的值都存起来，这个内存消耗，是可想而知的。所以如果数据量特别大，可能会out of memory。。。
group by的实现方式是先将colA排序。排序大家都不陌生，拿最见得快排来说，时间复杂度为 O ( n l o g n ) O(nlogn) O(nlogn),而空间复杂度只有 O ( 1 ) O(1) O(1)。这样一来，即使数据量再大一些，group by基本也能hold住。但是因为需要做一次 O ( n l o g n ) O(nlogn) O(nlogn) 的排序，时间自然会稍微慢点。。。
总结起来就是，count(distinct)吃内存，查询快；group by空间复杂度小，在时间复杂度允许的情况下，可以发挥他的空间复杂度优势。
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