关于 mysql 数据库中 删除重复数据

如何避免MySQL出现重复数据? 对于常规的MySQL数据表中可能存在重复的数据,有些情况是允许重复数据的存在,有些情况是不允许的,这个时候我们就需要查找并删除这些重复数据,以下是具体的处理方法!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... 阅读详情
  • 小问题大细节,参考文章 :
  • 重点是第二个链接,第一个链接的思路是好的,但是第二的方法和总结更好。
  • https://www.cnblogs.com/luyingfeng/p/5772262.html
  • https://www.cnblogs.com/liyue-sqsf/p/9076902.html

表如下:
在这里插入图片描述

DELETE from S_score2 where id IN (
-- 	这里再加 一个 select 语句,因为 
--  警告:不能根据本表的查询结果来更新本表的数据,所以给表起个别名
	select * from (
		SELECT id from S_score2 
		where 
		(姓名, 课程) in
		(SELECT 姓名, 课程 FROM S_score2 GROUP BY 姓名, 课程 HAVING COUNT(*) > 1)
		and 
		id not in (SELECT min(id) from S_score2 GROUP BY 姓名, 课程 HAVING count(*)> 1)
) as stu_score

);
总结:

这个问题看似简单,想了 很多种解法,更想了很久~ 不多说了,大家仔细看那两个链接,并且最好先以自己的思路去实现下。
结束。

MySQL 数据库中如何高效删除重复数据 重复数据在数据库中可能是一个常见的问题,它会增加存储空间的使用,降低查询性能,并且可能导致数据不一致性。这种方法使用临时表来存储去重后的数据,并在重命名表的过程中交换表的名称。这种方法通过使用子查询和临时表,找到重复数据的主键,并删除这些主键所对应的数据。步骤1:创建一个临时表,该表具有与原始表相同的结构。步骤1:创建一个临时表,存储要删除的重复数据的主键。步骤1:创建一个临时表,存储要删除的重复数据的主键。步骤3:重命名原始表,并将临时表重命名为原始表。步骤3:删除临时表。步骤3:删除临时表。 阅读详情

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% Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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我是py呀
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