sql数据库对重复记录的处理

本文提供了一系列SQL语句,用于查找、过滤、删除及保留数据库中的重复记录。包括针对单个字段或多字段的重复数据处理方法。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

数据库产生重复数据记录是经常发生的事情,现在NowaMagic总结下各种重复的情况,每一种情况该如何写SQL语句处理。

查找所有重复标题的记录:

1 SELECT *
2 FROM t_info a
3 WHERE ((SELECT COUNT(*)
4           FROM t_info
5           WHERE Title = a.Title) > 1)
6 ORDER BY Title DESC

查找全部重复记录:

1 Select From 表 Where 重复字段 In (Select 重复字段 From 表 Group By 重复字段 Having Count(*)>1)

过滤重复记录(只显示一条):

1 Select From HZT Where ID In (Select Max(ID) From HZT Group By Title)

注:此处显示ID最大一条记录。

删除全部重复记录(慎用):

1 Delete 表 Where 重复字段 In (Select 重复字段 From 表 Group By 重复字段 Having Count(*)>1)

保留一条(这个应该是大多数人所需要的 ^_^):

1 Delete HZT Where ID Not In (Select Max(ID) From HZT Group By Title)

注:此处保留ID最大一条记录。

查找表中多余的重复记录,重复记录是根据单个字段(peopleId)来判断:

1 select from people
2 where peopleId in (select   peopleId from   people group by   peopleId having count(peopleId) > 1)

删除表中多余的重复记录,重复记录是根据单个字段(peopleId)来判断,只留有rowid最小的记录:

1 delete from people
2 where peopleId in (select   peopleId from people group by   peopleId   having count(peopleId) > 1)
3 and rowid not in (select min(rowid) from   people group by peopleId having count(peopleId )>1)

查找表中多余的重复记录(多个字段):

1 select from vitae a
2 where (a.peopleId,a.seq) in   (select peopleId,seq from vitae group by peopleId,seq havingcount(*) > 1)

删除表中多余的重复记录(多个字段),只留有rowid最小的记录:

1 delete from vitae a
2 where (a.peopleId,a.seq) in   (select peopleId,seq from vitae group by peopleId,seq havingcount(*) > 1)
3 and rowid not in (select min(rowid) from vitae group by peopleId,seq having count(*)>1)

查找表中多余的重复记录(多个字段),不包含rowid最小的记录:

1 select from vitae a
2 where (a.peopleId,a.seq) in   (select peopleId,seq from vitae group by peopleId,seq havingcount(*) > 1)
3 and rowid not in (select min(rowid) from vitae group by peopleId,seq having count(*)>1)

有两个以上的重复记录,一是完全重复的记录,也即所有字段均重复的记录,二是部分关键字段重复的记录,比如Name字段重复,而其他字段不一定重复或都重复可以忽略。

对于第一种重复,比较容易解决,使用:

1 select distinct from tableName

就可以得到无重复记录的结果集。

如果该表需要删除重复的记录(重复记录保留1条),可以按以下方法删除:

1 select distinct into #Tmp from tableName
2 drop table tableName
3 select into tableName from #Tmp
4 drop table #Tmp

发生这种重复的原因是表设计不周产生的,增加唯一索引列即可解决。

第二类重复问题通常要求保留重复记录中的第一条记录,操作方法如下:

假设有重复的字段为Name,Address,要求得到这两个字段唯一的结果集

1 select identity(int,1,1) as autoID, * into #Tmp from tableName
2 select min(autoID) as autoID into #Tmp2 from #Tmp group by Name,autoID
3 select from #Tmp where autoID in(select autoID from #tmp2)

内容概要:本文系统介绍了基于C#(VS2022+.NET Core)与HALCON 24.11的工业视觉测量拟合技术,涵盖边缘提取、几何拟合、精度优化及工业部署全流程。文中详细解析了亚像素边缘提取、Tukey抗噪算法、SVD平面拟合等核心技术,并提供了汽车零件孔径测量、PCB焊点共面性检测等典型应用场景的完整代码示例。通过GPU加速、EtherCAT同步等优化策略,实现了±0.01mm级测量精度,满足ISO 1101标准。此外,文章还探讨了深度学习、量子启发式算法等前沿技术的应用前景。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉C#和HALCON的工程师或研究人员,以及从事工业视觉测量与自动化检测领域的技术人员。 使用场景及目标:①学习如何使用C#和HALCON实现高精度工业视觉测量系统的开发;②掌握边缘提取、抗差拟合、3D点云处理等核心技术的具体实现方法;③了解工业部署中的关键技术,如GPU加速、EtherCAT同步控制、实数据看板等;④探索基于深度学习和量子计算的前沿技术在工业视觉中的应用。 其他说明:本文不仅提供了详细的理论分析和技术实现,还附有完整的代码示例和实验数据,帮助读者更好地理解和实践。同,文中提到的硬件选型、校准方法、精度验证等内容,为实际项目实施提供了重要参考。文章最后还给出了未来的技术演进方向和开发者行动建议,如量子-经典混合计算、自监督学习等,以及参与HALCON官方认证和开源社区的建议。
内容概要:本文介绍了基于WOA-GRU-Attention模型的序数据分类预测项目,旨在提升序数据分类准确率,实现智能优化,并提供强泛化能力的分类框架。项目背景指出传统机器学习方法难以处理序数据的复杂特性,而GRU、注意力机制和WOA的结合能有效应对这些问题。文章详细描述了项目的目标与意义,包括提升分类准确率、实现智能优化、推动元启发式算法的应用等。同,文中列出了项目面临的挑战及解决方案,如高维数据特征复杂、超参数调优难度大等。项目模型架构由WOA、GRU和注意力机制三部分组成,通过Python代码示例展示了模型的具体实现,包括模型定义、训练过程和WOA优化算法的核心步骤。; 适合人群:具备一定编程基础,尤其是对深度学习、序数据分析感兴趣的开发者和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升序数据分类准确率,特别是在金融、医疗、智能制造等领域;② 实现模型训练过程的智能优化,避免传统调参的局限;③ 提供具备强泛化能力的序数据分类框架,支持多行业多场景应用;④ 推动高性能序模型的工业应用落地,提高智能系统的响应速度和决策质量。; 其他说明:项目不仅实现了工程应用,还在理论层面对GRU结构与注意力机制的融合进行了系统分析,结合WOA优化过程对模型训练动力学展开研究,促进了深度学习与优化算法交叉研究领域的发展。读者可以通过提供的代码示例和链接进一步了解项目的具体实现和应用场景。
内容概要:本文详细介绍了如何使用PyQt5创建一个功能全面的桌面备忘录应用程序,涵盖从环境准备、数据库设计、界面设计到主程序结构及高级功能实现的全过程。首先,介绍了所需安装的Python库,包括PyQt5、sqlite3等。接着,详细描述了SQLite数据库的设计,创建任务表和类别表,并插入默认类别。然后,使用Qt Designer设计UI界面,包括主窗口、任务列表、工具栏、过滤器和日历控件等。主程序结构部分,展示了如何初始化UI、加载数据库数据、显示任务列表以及连接信号与槽。任务管理功能方面,实现了添加、编辑、删除、标记完成等操作。高级功能包括类别管理、数据导入导出、优先级视觉标识、到期日提醒、状态管理和智能筛选等。最后,提供了应用启动与主函数的代码,并展望了扩展方向,如多用户支持、云同步、提醒通知等。 适合人群:零基础或初学者,对Python和桌面应用程序开发感兴趣的开发者。 使用场景及目标:①学习PyQt5的基本使用方法,包括界面设计、信号与槽机制;②掌握SQLite数据库的基本操作,如创建表、插入数据、查询等;③实现一个完整的桌面应用程序,具备增删改查和数据持久化功能;④了解如何为应用程序添加高级特性,如类别管理、数据导入导出、到期日提醒等。 阅读建议:此资源不仅适用于零基础的学习者,也适合有一定编程经验的开发者深入理解PyQt5的应用开发。建议读者跟随教程逐步实践,结合实际操作来理解和掌握每个步骤,同可以尝试实现扩展功能,进一步提升自己的开发技能。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值