【数据库】SQL查询多条不重复记录值简要解析

本文介绍在Oracle环境下使用SQL查询去除重复记录的方法,包括利用DISTINCT、GROUP BY等关键字实现单字段或多字段的去重,并提供删除重复记录的具体SQL语句。

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SQL查询多条不重复记录值简要解析2008-02-28 11:36 以下内容在Oracle 10g下测试

由于设计需要,需要查询不重复的记录值,同类问题,想必大家都遇到过,于是乎马上GOOGLE一下,发现此类问题还挺多,解决方案也不少,仔细看看。
例如有如下表结构和值
table
fid   name sex
1     a      男
2     b      男
3     c      女
4     d      女
5     a      男
6     b      男
方案一:distinct
select distinct name from table
得到结果:
name
a
b
c
d
实现效果,那如果要同时打开其它记录呢?再试试
select distinct name,id from table
测试没什么效果,查下得知,这样实际是要name和id字段都重复才被筛选。继续查找可得如下方法:
方案二:group by
select *, count(distinct name) from table group by name

Oracle下测试失败,据说MYSQL下通过,不管,继续思考....
翻翻书,试试
select min(fid),name,sex from table group by name
成功,现实如下结果:
fid   name sex
1     a      男
2     b      男
3     c      女
4     d      女
继续思考,如果要打开所有记录,不指定字段用(*),貌似这方法就不行了!
select * from table where fid in(Select min(fid) FROM table group by name)
测试成功
fid   name sex
1     a      男
2     b      男
3     c      女
4     d      女
方案三:
本来已经完了,突然想起前几天在网上查了查询数据中所有某字段重复的记录
select   *   from   table   where   name in(select   name   from   table   group   by   name     having   count(name)=2) 
得到如下结果:
fid   name sex
1     a      男
2     b      男
5     a      男
6     b      男
以此类推:
select   *   from   table   where   name in(select   name   from   table   group   by   name     having   count(name)=1)
按道理说没问题,大家试试~~
再多的字段都全部现实。哎,原来如此简单!回顾网上方法distinct,Inner   Join等等,麻烦,而且有很大局限性.
总结如下:
select distinct name from table打开重复记录的单个字段
select * from table where fid in(Select min(fid) FROM table group by name)打开重复记录的所有字段值
select   *   from   table   where   name in(select   name   from   table   group   by   name     having   count(name)=1)打开重复任意次数的所有记录

在几千条记录里,存在着些相同的记录,如何能用SQL语句,删除掉重复的呢?谢谢!
1、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
select * from people
where peopleId in (select   peopleId   from   people   group   by   peopleId   having   count(peopleId) > 1)

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

3、查找表中多余的重复记录(多个字段) 
select * from vitae a
where (a.peopleId,a.seq) in   (select peopleId,seq from vitae group by peopleId,seq   having count(*) > 1)

4、删除表中多余的重复记录(多个字段),只留有rowid最小的记录
delete from vitae a
where (a.peopleId,a.seq) in   (select peopleId,seq from vitae group by peopleId,seq having count(*) > 1)
and rowid not in (select min(rowid) from vitae group by peopleId,seq having count(*)>1)

5、查找表中多余的重复记录(多个字段),不包含rowid最小的记录
select * from vitae a
where (a.peopleId,a.seq) in   (select peopleId,seq from vitae group by peopleId,seq having count(*) > 1)
and rowid not in (select min(rowid) from vitae group by peopleId,seq having count(*)>1)

比方说在A表中存在一个字段“name”,而且不同记录之间的“name”值有可能会相同,
现在就是需要查询出在该表中的各记录之间,“name”值存在重复的项;
Select Name,Count(*) From A Group By Name Having Count(*) > 1

<think>好的,用户问“数据库可以多人修改吗”,我需要详细分析这个问题。首先,我得确认用户的需求是什么。可能他们是在考虑多人协作的场景,比如团队项目或者企业应用,想知道数据库是否能支持多人同时修改数据,而出现冲突或数据一致的问题。 接下来,回顾之前的历史对话,用户之前询问了数据库的基本使用方法,包括安装、连接、CRUD操作、事务处理等。现在这个问题更偏向于数据库的并发控制和多用户支持,属于进阶内容。需要结合之前的回答,进一步深入讲解。 首先,我需要明确回答:是的,数据库支持多人同时修改,但需要合理的机制来管理并发操作,防止数据冲突。然后,详细说明数据库是如何实现这一点的。可能需要提到的技术包括事务隔离级别、锁机制、乐观锁、悲观锁,以及MVCC(多版本并发控制)等。 然后,用户可能想知道在实际应用中如何配置和管理这些机制,或者常见的并发问题有哪些,比如脏读、可重复读、幻读,以及如何避免这些问题。需要举例说明,比如使用事务来保证操作的原子性,或者通过版本号控制实现乐观锁。 另外,用户可能对具体的数据库系统如何处理并发感兴趣,比如MySQL的InnoDB引擎使用MVCC,而PostgreSQL也有类似的机制。可能需要简要比较数据库的处理方式,但以之前提到的MySQL为例更合适,因为用户之前的问题是以MySQL为例的。 还要考虑用户可能的误区,比如认为多人同时修改会导致数据直接覆盖或丢失,需要解释数据库如何通过锁和事务来避免这种情况。比如,当两个用户同时修改同一条记录时,数据库会通过行锁或乐观锁机制来确保顺序执行,或者提示冲突让用户处理。 另外,可能需要提到实际应用中的最佳实践,比如合理设计事务的粒度,避免长事务导致性能问题,使用重试机制处理乐观锁冲突等。这些内容能帮助用户更好地在实际项目中应用这些概念。 最后,总结一下,强调数据库支持多人修改,但需要正确使用事务和并发控制机制来确保数据的一致性和完整性。同时,提供学习路径,引导用户进一步学习相关的高级主题,如分布式数据库的并发处理,以应对更大规模的并发需求。 在回答时,要保持结构清晰,分点说明,使用用户易懂的语言,避免过于技术化的术语,必要时举例说明。同时,结合之前的回答内容,保持连贯性,确保用户能够逐步深入理解数据库的并发控制机制。</think>以下是关于 **数据库多人修改能力** 的详细解析,涵盖实现原理、潜在问题和解决方案: --- ### 一、核心结论 **是的,数据库支持多人同时修改**,但需通过 **并发控制机制** 确保数据一致性和完整性。典型场景如: - 电商系统(多人抢购同一商品库存) - 协作编辑(如在线文档多人同时修改) - 银行转账(多账户并发交易) --- ### 二、数据库如何实现多人修改? #### 1. **事务隔离与锁机制** - **锁类型**: - **行级锁**:锁定单条记录(如 MySQL InnoDB) ```sql SELECT * FROM products WHERE id = 1 FOR UPDATE; -- 显式加锁 ``` - **表级锁**:锁定整张表(如 MyISAM 引擎) - **隔离级别**(以 SQL 标准为例): | 级别 | 脏读 | 可重复读 | 幻读 | |---------------------|------|------------|------| | READ UNCOMMITTED | ✔️ | ✔️ | ✔️ | | READ COMMITTED | ✖️ | ✔️ | ✔️ | | REPEATABLE READ (MySQL 默认) | ✖️ | ✖️ | ✔️ | | SERIALIZABLE | ✖️ | ✖️ | ✖️ | #### 2. **冲突解决方案** - **悲观锁**(Pessimistic Locking): - 假设冲突频繁,提前锁定资源 - 示例:使用 `SELECT ... FOR UPDATE` 在事务中锁定记录 ```sql BEGIN; SELECT stock FROM products WHERE id = 1 FOR UPDATE; -- 加锁 UPDATE products SET stock = stock - 1 WHERE id = 1; -- 修改库存 COMMIT; ``` - **乐观锁**(Optimistic Locking): - 假设冲突较少,通过版本号校验解决冲突 - 示例:在表中添加 `version` 字段 ```sql UPDATE products SET stock = stock - 1, version = version + 1 WHERE id = 1 AND version = 3; -- 仅当版本号匹配时更新 ``` #### 3. **多版本并发控制(MVCC)** - **原理**:为每条数据维护多个版本,读写操作互阻塞(如 PostgreSQL、MySQL InnoDB) - 优势:高并发场景下减少锁竞争,提升性能 --- ### 三、多人修改的典型问题与应对 #### 1. **数据覆盖** - **场景**:两人同时修改同一条记录的同一字段 - **解决**: - 使用 **乐观锁**(版本号或时间戳校验) - 业务逻辑合并(如增量操作 `UPDATE ... SET count = count + 1`) #### 2. **死锁** - **场景**:事务 A 锁记录 1 后请求记录 2,事务 B 锁记录 2 后请求记录 1 - **解决**: - 设置锁超时时间(如 MySQL 的 `innodb_lock_wait_timeout`) - 按固定顺序访问资源 #### 3. **性能下降** - **场景**:高频并发导致锁竞争激烈 - **解决**: - 减少事务粒度(避免长事务) - 使用读写分离架构(主库写,从库读) --- ### 四、实践建议 1. **设计阶段**: - 根据业务需求选择隔离级别(默认 `REPEATABLE READ` 适合多数场景) - 为高频更新字段添加索引(减少锁范围) 2. **编码阶段**: - 事务尽量简短,避免持有锁过久 - 使用重试机制处理乐观锁冲突 3. **监控与调优**: - 监控数据库死锁日志(如 MySQL 的 `SHOW ENGINE INNODB STATUS`) - 分析慢查询,优化 SQL 和索引 --- ### 五、扩展:分布式数据库的挑战 在分布式系统(如 TiDB、Cassandra)中,多人修改还需解决: - **跨节点事务一致性**(CAP 定理权衡) - **时钟同步问题**(使用向量时钟或 TrueTime) - **冲突解决策略**(最后写入优先、业务自定义合并逻辑) --- 掌握这些机制后,即可在保证数据安全的前提下,高效支持多人协作场景!
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