SQL 中的 Distinct 关键字：如何过滤重复数据？

当我们从一张包含大量数据的表中取出某些字段时，经常会遇到一种问题：重复的数据太多，导致结果集不够精确。这时，SQL 中的 Distinct 关键字就非常有用了。本文将介绍 Distinct 的基本语法、应用场景和实例。

Distinct 的基本语法

Distinct 是 SQL 中的一个关键字，用于去除重复的行。其基本语法如下：

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

其中，“column1, column2...”表示要查询的字段，“table_name”表示要从哪张表中查询，“condition”表示查询时的条件。Distinct 关键字会对查询所得的结果集中的每一列进行去重，仅返回不重复的结果。

应用场景

Distinct 关键字通常用于以下情况：

1. 查询某张表中的不同列的数据

当我们需要查询一张表中某些列的不同数据时，就可以使用 Distinct。比如，在一个博客网站中，每篇文章都有一个作者和一个分类，为了统计每位作者发表了多少篇文章，就需要查询不同的作者和分类。这时，可以使用如下的 SQL 语句：

SELECT DISTINCT author, category FROM articles WHERE publish_time >= '2022-01-01';

这样，就可以得到所有不重复的作者和分类的组合。

2. 查询某张表中特定字段的不同数据

有时候，我们只需要查询某张表中某个字段的不同数据，就可以使用 Distinct。比如，在一张订单表中，我们想要知道有哪些用户购买了商品，可以使用如下的 SQL 语句：

SELECT DISTINCT user_name FROM orders WHERE order_time >= '2022-01-01';

这样，就可以得到所有购买商品的不重复用户列表。

3. 在子查询中使用 Distinct

当我们需要在子查询中使用 Distinct 时，可以将其放在 SELECT 关键字之前。比如，在一个电商网站中，为了筛选出不同商品的销售额，可以使用如下的 SQL 语句：

SELECT product_id, (SELECT DISTINCT SUM(price*quantity) FROM sales WHERE sales.product_id = products.product_id) AS sales_amount FROM products;

这样，就可以得到不同商品的销售额列表。

实例演示

下面，我们通过一个简单的实例来演示 Distinct 关键字的用法。

在本例中，我们有一张名为“sales”的表，记录了我们每个月的销售额情况。我们想要查询每月的销售总额，但是由于一些原因，有些月份的数据重复。这时，我们可以使用 Distinct 关键字来去除重复数据。

首先，我们创建一张名为“sales”的表，并插入一些样本数据：

CREATE TABLE sales (id INT PRIMARY KEY, month VARCHAR(20), amount DECIMAL(10, 2));

INSERT INTO sales (id, month, amount) VALUES (1, '2022-01', 100), (2, '2022-01', 200), (3, '2022-02', 150), (4, '2022-02', 150), (5, '2022-03', 300), (6, '2022-04', 250), (7, '2022-04', 250);

这样，就创建了一张包含了 7 个记录的表，其中有两个月份的数据是重复的。

接下来，我们就可以使用 Distinct 关键字来查询每个月份的销售总额：

SELECT DISTINCT month, SUM(amount) AS total_amount FROM sales GROUP BY month;

该语句的执行结果如下：

month |total_amount

---------|-----------

2022-01 |300.00

2022-02 |300.00

2022-03 |300.00

2022-04 |500.00

可以看到，我们成功地去除了重复数据，并得到了每个月份的准确销售总额。

结论

在实际的 SQL 操作中，Distinct 关键字是非常常用的，如果我们不慎忽略它，会导致查询结果的准确性大打折扣。在本文中，我们详细介绍了 Distinct 的基本语法、应用场景和实例演示，希望能够帮助读者更好地应用 Distinct 关键字，提高数据查询的准确性。