Sql 使用不同的方法在DolphinDB中选择不同的列

我一直在研究一个DolphinDB查询，其目的是在分区表中选择列的不同值。我尝试了三种不同的方法，它们表现出不同的性能。我想知道为什么会这样

具体来说，我需要选择非分区列的不同值。我将给出一个简单的示例和我的三个实现

为了简单起见，我定义了一个内存分区表，它只包含两列和10个分区。我在其中插入了100000000行随机数据

partitionNum = 10
db = database("", VALUE, 0..(partitionNum - 1))
t = db.createPartitionedTable(table(1000:0, `id`val, [INT,INT]), `t, `id)

n = 100000000
insert into t values(rand(partitionNum, n), rand(10000000, n))

然后，我使用以下三种方法获得不同的值：

天真地检索不同的值

首先检索所需的列，并对结果应用

distinct

将

分组依据

关键字与

第一个

聚合函数结合使用

我用定时器来测量经过的时间：

timer {
    distinctVal = select distinct(val) from t
}
// Time elapsed: 14761.95 ms

timer {
    val = exec val from t
    distinctVal = distinct(val)
}
// Time elapsed: 8269.531 ms

timer {
    distinctVal = select first(val) from t group by val
}
// Time elapsed: 3481.814 ms

我想了解为什么它们的性能如此不同，以及是否应该在类似的场景中始终使用最快的

groupby

实现

val = exec val from t
distinctVal = distinct(val)

distinctVal = select first(val) from t group by val

timer {
    distinctVal = select distinct(val) from t
}
// Time elapsed: 14761.95 ms

timer {
    val = exec val from t
    distinctVal = distinct(val)
}
// Time elapsed: 8269.531 ms

timer {
    distinctVal = select first(val) from t group by val
}
// Time elapsed: 3481.814 ms