Klauzula DISTINCT w języku SQL służy do eliminacji zduplikowanych wierszy w wynikach zapytania. Umożliwia to uzyskanie unikalnych wartości z określonej kolumny lub zestawu kolumn, co jest niezwykle przydatne, gdy chcemy analizować dane, unikając powtórzeń, które mogą zniekształcić wyniki. Na przykład, jeżeli posiadamy tabelę 'Pracownicy' z kolumną 'Miasto', a chcemy otrzymać listę unikalnych miast, w których pracownicy są zatrudnieni, możemy użyć zapytania: SELECT DISTINCT Miasto FROM Pracownicy. Warto zaznaczyć, że stosowanie DISTINCT może wpływać na wydajność zapytania, szczególnie w przypadku dużych zbiorów danych, dlatego należy używać tej klauzuli z rozwagą. Dobrą praktyką jest również łączenie DISTINCT z innymi klauzulami, takimi jak WHERE, aby jeszcze bardziej precyzyjnie określić kryteria wyszukiwania. Używanie DISTINCT pomaga utrzymać integralność danych oraz poprawia jakość analiz, co jest zgodne z najlepszymi praktykami w zakresie zarządzania danymi.
Użycie klauzuli LIMIT, UNIQUE i ORDER BY w kontekście eliminowania powtarzających się wierszy w zapytaniach SQL wprowadza pewne nieporozumienia. LIMIT jest używane do ograniczenia liczby zwracanych wierszy w wynikach zapytania, co nie ma nic wspólnego z eliminowaniem duplikatów. Funkcjonalność ta jest często mylona z potrzebą ograniczenia ilości danych, ale LIMIT nie ma możliwości analizowania, czy wiersze są unikalne, więc nie może być używane w tym celu. Z kolei klauzula UNIQUE jest terminem używanym głównie w kontekście definiowania ograniczeń na kolumnach w tabeli, aby zapewnić, że wartości w danej kolumnie są unikalne, ale sama w sobie nie jest klauzulą, która mogłaby być stosowana w zapytaniach SELECT, co powoduje, że nie jest odpowiednia w tym kontekście. Podobnie, ORDER BY służy do sortowania wyników zapytania, ale także nie ma związku z eliminacją powtarzających się wierszy. Często, w dążeniu do uzyskania unikalnych danych, użytkownicy mogą błędnie przyjąć, że sortowanie wyników pomoże w eliminacji duplikatów, co jest mylnym założeniem. Ważne jest, aby przy pracy z danymi rozumieć odpowiednie zastosowanie poszczególnych klauzul i ich wpływ na wyniki zapytań, aby wspierać jakość analizy danych i ich integralność.