答案是通过索引优化、减少去重字段、结合WHERE过滤、用GROUP BY替代等方法提升DISTINCT性能。具体包括：为DISTINCT字段建立覆盖索引；只保留必要去重字段；优先使用WHERE缩小数据范围；考虑用GROUP BY实现相同效果；避免大结果集实时去重；通过EXPLAIN分析执行计划，确保索引生效，避免临时表和文件排序，从而提升查询效率。

1. 确保相关字段有合适的索引

DISTINCT 会对指定字段进行去重，如果这些字段没有索引，MySQL 就必须进行全表扫描并使用临时表和 filesort，效率很低。

• 为 DISTINCT 涉及的列建立联合索引。例如：
  

  SELECT DISTINCT col1, col2 FROM table WHERE ...

  
  建议创建索引：

  KEY idx_col1_col2 (col1, col2)

• 覆盖索引（Covering Index）可以让 MySQL 直接从索引中获取数据，无需回表，大幅提升性能。

2. 减少 DISTINCT 的字段数量

只在真正需要去重的字段上使用 DISTINCT。如果多列组合导致大量唯一值，可能反而降低性能。

• 检查是否真的需要多个字段的组合去重，有时单字段 DISTINCT 更高效。
• 考虑业务逻辑能否用 GROUP BY 替代，便于进一步聚合控制。

3. 结合 WHERE 条件缩小数据范围

尽早通过 WHERE 过滤无效数据，能显著减少参与 DISTINCT 计算的数据量。

• 确保 WHERE 中的过滤字段也包含在索引中，最好与 DISTINCT 字段组成复合索引。
• 避免在 WHERE 中使用函数或表达式，防止索引失效。

4. 考虑用 GROUP BY 替代 DISTINCT

在某些情况下，GROUP BY 执行计划更可控，且可以利用松散索引扫描（Loose Index Scan）。

• 语法上 GROUP BY 可以实现与 DISTINCT 相同的效果：
  

  SELECT col1, col2 FROM table GROUP BY col1, col2

• 在有合适索引时，MySQL 对 GROUP BY 的优化更好，尤其是大表场景。

5. 避免在大结果集上使用 DISTINCT

当表数据量极大时，DISTINCT 容易引发临时表和磁盘排序，拖慢查询。

• 考虑是否可以通过应用层缓存去重结果，比如使用 Redis Set 结构。
• 定期预计算去重结果，写入汇总表，避免实时计算。

6. 分析执行计划（EXPLAIN）

使用 EXPLAIN 查看查询执行路径，重点关注：

• type 是否为 index 或 range，避免 ALL（全表扫描）
• key 是否命中预期索引
• Extra 是否出现 Using temporary; Using filesort —— 这意味着性能瓶颈

通过调整索引或改写 SQL 消除这些问题。