COUNT(DISTINCT column)是唯一可靠去重统计方式，语义清晰、NULL安全、优化充分；多列去重需写为COUNT(DISTINCT col1, col2)，WHERE条件须置于外层，性能问题优先查执行计划。
COUNT(DISTINCT column) 是唯一可靠去重统计方式
直接用 COUNT(DISTINCT column)，别试图用 GROUP BY + 外层 COUNT(*) 包裹，那不是“去重统计”，是绕路且易错。数据库执行计划里，DISTINCT 由聚合引擎原生支持，语义清晰、优化充分；手写子查询反而可能漏掉 NULL 处理或引发临时表膨胀。
常见错误现象：SELECT COUNT(*) FROM (SELECT DISTINCT col FROM t) AS tmp 看似等价，但当 col 允许为 NULL 时，两种写法结果一致（DISTINCT 自动过滤 NULL），可读性和维护性却差一截；更糟的是，有人误写成 COUNT(DISTINCT *)——语法直接报错，DISTINCT 后必须跟具体列或表达式。
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COUNT(DISTINCT col)对NULL安全：自动忽略NULL值，不参与计数 - 多列去重需写成
COUNT(DISTINCT col1, col2)，不是COUNT(DISTINCT (col1, col2)) - MySQL 5.7+ 和 PostgreSQL 支持多列
DISTINCT；SQLite 支持；SQL Server 2019+ 才支持，旧版只能拼接字符串模拟（不推荐）
遇到 COUNT(DISTINCT) 性能差，先查执行计划再动手
慢不是语法问题，是索引或数据分布问题。COUNT(DISTINCT) 在无索引列上会强制扫描全表并建哈希表，尤其在千万级表中可能秒变分钟级。别急着加索引或改写 SQL，先看 EXPLAIN 输出里有没有 Using temporary 或 Using filesort。
使用场景判断：
- 如果只是偶尔查、且结果缓存可用（比如报表后台），加个应用层缓存比优化 SQL 更快
- 如果该列基数低（如状态码只有 3–5 个值），建普通 B-Tree 索引即可显著提速
- 如果基数高（如用户邮箱），考虑是否真需要实时精确值——有些场景用 HyperLogLog 近似算法（PostgreSQL 的
HLL扩展、Redis 的PFCOUNT）更合适
WHERE 条件必须写在 COUNT(DISTINCT) 外层，不能塞进括号里
COUNT(DISTINCT column WHERE condition) 是无效语法，所有主流 SQL 方言都不支持这种“条件去重”。正确做法是把过滤逻辑提前到 WHERE 子句，或用 CASE WHEN 构造中间值。
例如：统计“已支付订单中不同用户的数量”，不能写 COUNT(DISTINCT user_id WHERE status = 'paid')。正确写法有两种：
- 推荐：加前置过滤
SELECT COUNT(DISTINCT user_id) FROM orders WHERE status = 'paid' - 需要复用同一张表做多维度统计时，用条件表达式：
COUNT(DISTINCT CASE WHEN status = 'paid' THEN user_id END)—— 注意这里END后没有ELSE，让非匹配行返回NULL，自然被DISTINCT忽略
容易踩的坑：有人写 COUNT(DISTINCT CASE WHEN ... THEN user_id ELSE 0 END)，结果把所有 ELSE 分支的 0 当作一个有效值计入，导致总数虚高。
嵌套聚合时 COUNT(DISTINCT) 不能直接出现在 GROUP BY 子句中
比如想按日期统计“每日去重用户数”，写成 SELECT date, COUNT(DISTINCT user_id) FROM t GROUP BY date 是合法且高效的；但若想进一步“统计每周去重用户数超过 100 的周数”，就不能写 SELECT COUNT(*) FROM (SELECT week, COUNT(DISTINCT user_id) cnt FROM t GROUP BY week) WHERE cnt > 100 —— 这本身没错，但要注意子查询里没加 WHERE 过滤原始数据，可能导致中间结果爆炸。
性能关键点：
- 外层聚合前，务必确认内层已尽可能过滤数据（比如加时间范围限制）
- 某些场景下，
APPROX_COUNT_DISTINCT()（BigQuery / SQL Server）或approx_count_distinct()（Spark SQL）能换得数量级性能提升，误差率通常 - MySQL 用户注意：
COUNT(DISTINCT)在GROUP BY中若涉及大字段（如长文本），可能触发tmp_table_size限制，报错ERROR 1105 (HY000): Unknown error，此时需调大配置或改用哈希截断预处理
NULL 的隐式行为和多列 DISTINCT 的括号陷阱——写完记得用小数据集验证结果是否符合预期，尤其当列可能为空或组合键含空值时。 
