Mysql如何去重

MySQL对数据去重的方法

 

在使用 MySQL 存储数据的时候,经常会遇到 table 中存在重复数据的情况,这个时候,我们就对 table 进行去重,我这里对常用的 MySQL 去重方法做一个简单的总结。

distinct

select distinct key from table

select distinct key1, key2 from table

语法非常简单,就是针对 table 进行去重操作,统计出所有不同的 key ,并将结果返回;如果传入两个 key 的时候,除去的仅仅是两个 key 都相同的部分。而且这条 sql 并不会对 table 产生修改,只会返回目标数据key(其他字段的数据也不会返回)

利用 group 进行去重

select key from table group by key having count(*)>1

查询单个字段重复数据

select * from table t where(t.key1,t.key2)in(select key1,key2 from table group by key1,key2 having count(*)>1);

查询多个字段的重复数据,并将结果的所有字段信息返回

 

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delete from table where key in(

            select t.key from(

                elect key from table group by key having count(*)>1

            )

        )and id not in(

            select t.id from(

                select max(id) as id from table group by id having count(*)>1

            )

        )

删除 table 中重复数据,其实这个思路很简单,对 table 按 key 进行分组统计并计数,将 count 大于 1 的组,仅保留 id 最大的那条数据,其余全部删除。id 一般是主键。

### MySQL 方法及其实现 在 MySQL 数据库中,是一个常见需求,可以通过多种方式实现。以下是几种主要的方法及其具体实现: #### 使用 `DISTINCT` 关键字 `DISTINCT` 是一种简单而有效的方式,用于返回唯一的不同值组合。它可以直接应用于列或者多个列上以复项。 ```sql SELECT DISTINCT column_name FROM table_name; ``` 这种方法适用于简单的场景,当只需要获取某一列或多列中的不复记录时非常有用[^1]。 #### 利用 `GROUP BY` 子句 除了 `DISTINCT` 外,还可以使用 `GROUP BY` 来达到相同的效果。这种方式不仅可以复数据,还能配合聚合函数一起使用,比如计算每组的数量或其他统计数据。 ```sql SELECT column_name FROM table_name GROUP BY column_name; ``` 需要注意的是,在性能方面,对于大规模数据集来说,`GROUP BY` 的执行速度可能不如 `DISTINCT` 高效[^3]。 #### 应用窗口函数 `ROW_NUMBER()` 进行复杂 随着版本更新至8.0及以上之后,MySQL 开始支持窗口函数,这使得我们可以更加灵活地处理复杂的业务逻辑问题。例如下面的例子展示了如何利用 `ROW_NUMBER()` 函数标记每一行并保留第一条作为代表来进行更精细控制下的删除动作。 ```sql WITH CTE AS ( SELECT *, ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY duplicate_column ORDER BY some_ordering_field) as row_num FROM your_table ) DELETE FROM your_table WHERE id IN (SELECT id FROM CTE WHERE row_num > 1); ``` 此脚本首先创建了一个公共表达式(CTE),其中包含了原始表格加上额外的一列row_num表示该分区内按指定顺序排列后的序号;接着再基于这个结果集中找出那些不是第一个实例的所有行予以移除[^4]。 #### 统计不同维度上的数量 有时候我们不仅仅关心如何掉冗余的信息本身,还希望了解到底存在多少种独特的组合形式以及它们各自对应的频次分布情况等等附加信息,则可以采用如下所示的形式完成相应任务目标设定: ```sql SELECT SUM(c) total_count FROM( SELECT COUNT(DISTINCT col_a,col_b) c FROM tbl_x UNION ALL SELECT COUNT(DISTINCT col_c,col_d) c FROM tbl_y )AS subquery_alias ; ``` 上述代码片段演示了跨两个独立关系型结构之间分别实施差异化考量后再累加得到最终总数的过程[^5]。 ### 性能对比与适用场合分析 不同的手段各有优劣之处,实际应用过程中应根据具体情况选择最合适的方案: - 如果只是单纯想查看某几字段联合起来是否存在多条完全一致的情况那么优先考虑distinct; - 当涉及到进一步加工运算诸如求平均值之类的操作则推荐选用groupby; - 而针对一些特殊定制化的需求像只保存最新版之类的要求就不得不借助于高级特性如window function来满足预期效果了。 总之,理解这些技术背后的原理有助于开发者做出明智决策从而优化整体解决方案的质量水平。
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