开始
在MySQL中，去除重复数据的方式有两种：分别是DISTINCT和GROUP BY，虽然两者的去重效率都不高，但是GROUP BY的执行效率要比DISTINCT高，有图为证：
图样，并没有图，这里只把道理说清楚，图不重要。
GROUP BY
使用GROUP BY去重，是直接把每一行记录分到对应的组里，第一条入组的记录会成为组代表，SELECT字段值就是选取该条记录的字段值。
DISTINCT
而使用DISTINCT去重，是真正意义上的去重，对于每一条记录，都会先查询一下是否已经存在（慢在这里），不存在就选上，存在就跳过。
索引
如果对需要去重的关键字段加上索引，去重效率会有大幅度提升，而且使用DISTINCT去重的执行效率，和使用GROUP BY去重的差不多。
其实索引就像是GROUP BY的缓存，对于关键字段的相同的记录，它们的索引是一样的，就像是分到了同一组里。有了索引，就好像已经分好了组，去重的速度自然就变快了；而DISTINCT会按照GROUP BY的方式去重，彼此的效率自然也就差不多了。
子查询
讨论数据去重问题怎么会扯上子查询呢？我们先来探讨一下重复数据是怎么产生的。
JOIN + GROUP BY
一般来说，单表里面很少会有重复数据，但是连接（JOIN）上一对多关系或者多对多关系的其他表时，总的记录数量就有可能增加。
然而我们更关注主表的内容，总是希望主表的记录能保持唯一，副表的某些内容用GROUP_ CONCAT()串联起来作为一个字段值附在主表上就好了，这时我们通常会用GROUP BY（不用效率低的DISTINCT）主表的主键来去重。
主表的主键当然有索引，但是这个索引只能用在主表里面使用，JOIN上其他表后，索引就没什么用了(当然，)，这时候再用GROUP BY，效率不但没有提高，还可能变得更低（因为记录数量增加了）。
解决数据重复问题，可以考虑如何去除重复，但更应该考虑的是：如何阻止重复数据的产生（问题的根源）
Subquery VS JOIN
普遍的，大家总是推崇使用JOIN，而避免使用子查询。因为大多情况下，JOIN可以替代子查询，并且效率更高。
反过来说，就是子查询也能替代
JOIN
所以，子查询跟数据去重问题扯上了！JOIN，特别是OUTER JOIN可能会产生数据重复，正是问题的根源。
如果不考虑去重，那么自然选择JOIN，而不用子查询；但是如果在JOIN后又要用GROUP BY去重，那么还不如选择子查询。合适地使用子查询，执行效率会比JOIN+GROUP BY要更高。
最后说一句
不要整天的JOIN、JOIN、JOIN；
有的还整天LEFT JOIN、LEFT JOIN、LEFT JOIN……