经实际测试，同等条件下，5千万条数据，Distinct比Group by效率高，但是，这是有条件的，这五千万条数据中不重复的仅仅有三十多万条，这意味着，五千万条中基本都是重复数据。
为了验证，重复数据是否对其有影响，本人针对80万条数据进行测试：
下面是对CustomerId去重，CustomerId的重复项及其多，80万条中仅仅50条不重复的。可以看到，Distinct快一点。
用例1：
用例2：
下面是对Id去重，Id基本唯一，80万条中没有重复的。可以看到，Group By更快。
综上所述，其他条件一定时，数据重复项越多，distinct效率越高，反之，数据越唯一，group by效率越高。（测试用例较少，时间差距其实不明显，受电脑影响，数据有时不准。所以具体数据具体试验，不要盲目使用，人云亦云。）
原因：
distinct需要将列中的全部内容都存储在一个内存中，可以理解为一个hash结构，key为列的值，最后计算hash结构中有多少个key即可得到结果。
很明显，需要将所有不同的值都存起来，因此重复数据越多，需要存储的不同项也越少。但这种方式内存消耗可能较大，看你电脑。
而group by的方式是先将列排序。而数据库中的group一般使用sort的方法，即数据库会先对列进行排序。而排序的基本理论是，时间复杂为nlogn，空间为1.，然后只要单纯的计数就可以了。优点是空间复杂度小，缺点是要进行一次排序，执行时间会较长。
两中方法各有优劣，在使用的时候，我们需要根据实际情况进行取舍，不要一刀切。