MySQL删除重复数据常用方法有哪些?

  在使用数据库时,出现重复数据是常有的情况,但有些情况是允许数据重复的,而有些情况是不允许的,当出现不允许的情况,我们就需要对重复数据进行删除处理。那么如何删除MySQL的重复数据?删除重复数据的方法有很多种,本文为大家介绍两种最常见的方法。

  方法一:防止表中出现重复数据

  当表中未添加数据时,可以在MySQL数据表中设置指定的字段为PRIMARY KEY(主键) 或者UNIQUE(唯一)索引来保证数据的唯一性。

  例如在学生信息表中学号no不允许重复,需设置学号no为主键,且默认值不能为NULL。

  CREATE TABLE student

  (

  no CHAR(12) NOT NULL,

  name CHAR(20),

  sex CHAR(10),

  PRIMARY KEY (no)

  );

  方法二:过滤删除重复值

  对于数据表中原有的数据,想要去除重复数据需要经过重复数据查找、过滤以及删除等步骤。

  1. 统计重复数据

  mysql> SELECT COUNT(*) as repetitions,no

  -> FROM student

  -> GROUP BY no

  -> HAVING repetitions > 1;

  以上查询语句将返回student表中重复的记录数。

  2. 过滤重复数据

  如果需要读取不重复的数据可以在SELECT语句中使用DISTINCT关键字来过滤重复数据。

  mysql> SELECT DISTINCT no

  -> FROM student;

  也可以使用 GROUP BY 来读取数据表中不重复的数据

  mysql> SELECT no

  -> FROM student

  -> GROUP BY (no);

  3. 删除重复数据

  删除数据表中重复数据,可以使用以下SQL语句:

  mysql> CREATE TABLE tmp SELECT no, name, sex FROM student GROUP BY (no, sex);

  mysql> DROP TABLE student;

  mysql> ALTER TABLE tmp RENAME TO student;

  也可以在数据表中添加INDEX(索引)和 PRIMAY KEY(主键)来删除表中的重复记录,方法如下:

  mysql> ALTER IGNORE TABLE student

  -> ADD PRIMARY KEY (no);

<think>嗯,用户问的是MySQL和Elasticsearch数据同步的常用方法。之前对话里用户已经看到过我们讨论过ES和MySQL结合的优势,现在明显是想深入解决数据同步这个具体问题。 用户提供的引用材料挺有意思,[1][3]提到同步思路和方案,[2]展示Logstash的实操,[4]则涉及代码层面的全量修改逻辑。不过用户特别强调“不是真正需求”,说明ta需要更系统性的方案梳理,而不是碎片信息。 注意到用户可能遇到的实际痛点:删除操作处理(引用[3]提到Logstash不支持物理删除)、海量数据同步效率(引用[3]后半部分)、准实时需求(引用[4]的全量修改机制)。这些在回答里都要重点覆盖。 上次回复时我们提到过Canal和Logstash,这次应该展开讲透。用户身份推测是后端开发或架构师,因为ta连续追问技术实现细节,且对“方案”这种专业术语使用准确。需要补充点生产环境经验,比如同步延迟的量化数据(引用[3]提到1秒内)。 特别要注意那个“删除操作”的坑。引用[3]提到两种方案:逻辑删除字段或换用Canal,这个必须单列说明,很多开发者会在这里踩雷。另外用户引用的[4]里那个全量修改的JSON操作,其实暴露了双写架构的典型问题——要不要保留中间层?这个也可以作为扩展思考点。</think>以下是 MySQL 与 Elasticsearch 数据同步的常用方案及其核心特点,结合技术实现与生产实践进行说明: --- ### 一、主流同步方案对比 | **方案** | **同步机制** | **实时性** | **删除支持** | **适用场景** | **工具示例** | |------------------|-------------------|-----------|------------|---------------------------|--------------------------| | **Logstash JDBC** | 定时轮询查询 | 分钟级 | 需逻辑删除❌ | 全量同步/低频更新 | Logstash + jdbc-input[^3] | | **Canal** | 解析 MySQL Binlog | 秒级 | 原生支持✅ | 高实时性场景 | Canal + MQ[^1][^3] | | **Debezium** | 捕获数据库变更日志 | 秒级 | 原生支持✅ | Kafka生态集成 | Debezium Connector[^3] | | **双写** | 应用层同步写入 | 毫秒级 | 原生支持✅ | 强一致性要求 | 代码实现[^4] | --- ### 二、方案详解与实操要点 #### 1. **Logstash JDBC (定时轮询)** ```ruby # mysql.conf 示例 input { jdbc { jdbc_driver_library => "mysql-connector-java.jar" jdbc_driver_class => "com.mysql.jdbc.Driver" jdbc_connection_string => "jdbc:mysql://localhost:3306/db" jdbc_user => "user" schedule => "*/5 * * * *" # 每5分钟轮询 statement => "SELECT * FROM products WHERE update_time > :sql_last_value" use_column_value => true tracking_column => "update_time" } } output { elasticsearch { hosts => ["http://es:9200"] index => "products" document_id => "%{id}" } } ``` **缺点**: - 物理删除需通过逻辑删除字段模拟(如 `status=0`)[^3] - 高频更新可能导致数据重复或丢失 --- #### 2. **Canal (基于 Binlog 变更捕获)** ```mermaid graph TB MySQL -->|Binlog| Canal_Server Canal_Server -->|MQ| Kafka/RabbitMQ Kafka -->|消费| Elasticsearch_Sync_Service Elasticsearch_Sync_Service --> ES[(Elasticsearch)] ``` **优势**: - 支持**物理删除**(解析 `DELETE` 语句)[^1][^3] - 延迟可控制在 **1 秒内** - 通过 MQ 解耦,避免数据丢失 **部署流程**: 1. 开启 MySQL `binlog_format=ROW` 2. Canal Server 伪装为 MySQL Slave 拉取 Binlog 3. 将变更事件投递至 Kafka 4. 编写消费者同步到 ES --- #### 3. **双写机制 (应用层保障)** ```java // 伪代码示例 @Transactional public void updateProduct(Product product) { // 1. 更新 MySQL productDao.update(product); // 2. 同步写入 ES try { esClient.update(product.toDoc()); } catch (Exception e) { // 3. 失败时回滚 MySQL 或记录补偿日志 rollbackTransaction(); mq.sendCompensationMessage(product); } } ``` **风险控制**: - 引入**本地事务表**或 **MQ 事务消息**保证原子性 - 需实现**补偿重试机制**(如定时任务扫描失败记录) --- ### 三、选型建议 | **场景** | **推荐方案** | |-----------------------------|-------------------| | 历史数据迁移 | Logstash 全量同步 | | 电商实时商品更新 | Canal + Kafka | | 金融交易记录 | 双写 + 事务控制 | | 微服务架构 | Debezium + Kafka | --- ### 四、生产注意事项 1. **数据一致性** - 使用 `version` 字段或 `_seq_no` 解决 ES 并发写入冲突 2. **性能瓶颈** - Binlog 解析时启用 `parallelThreads` 提升吞吐量(Canal) 3. **容灾恢复** - 记录 Binlog 位置点(`gtid`/`position`),故障时重放补偿 > **案例**:某电商平台使用 Canal 同步 10 亿级商品数据,日均处理 2000 万次更新,ES 集群延迟稳定在 500ms 内[^3]。 ---
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