Oracle四种去重方式

文章介绍了在SQL中进行数据去重的四种常见方法:使用DISTINCT关键字,通过GROUPBY聚合,利用ROWID伪列结合子查询,以及应用窗口函数row_number()over()。每种方法都有其适用场景,例如在不同的去重需求和排序条件下选择相应的方法。

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去重

1.distinct去重

select distinct name,age from test

2.group by 去重

select name,age from test group by name,age;

3.rowid(伪列去重)如果 step_id 也要要求去重就把条件加上去,如果不需要去重则不加

select sfc_no,step_id from AAA_HC t1
where t1.rowid in (select min(rowid) from AAA_HC t2 where t1.sfc_no=t2.sfc_no

--and t1.step_id=t2.step_id

);

4.窗口函数row_number () over() 去重  如果 step_id 也要要求去重就把条件加上去,如果不需要去重则不加

select t.sfc_no ,t.step_id from
(select row_number() over(partition by sfc_no
--,step_id
order by step_id) rank,AAA_HC.* from AAA_HC)t
where t.rank = 1;

row_number()  over(partition by SFC_NO order by CREATE_DATE desc) rn
为新增一个名为rn的排名的列,partition by 列名(需要分组的列) order by 列名(需要排名的列)
结果

SFC_NO    CREATE_DATE   rn
aaa          2022-09-22        1
aaa          2022-09-21        2
aaa          2022-09-20        3
bbb          2022-09-22        1
bbb          2022-09-21        2
bbb          2022-09-20        3

<think>好的,我现在需要帮助用户解决Oracle数据库的问题。用户提到了DISTINCT和GROUP BY,还可能有其他方法。首先,我得回顾之前提供的引用内容,看看有哪些的方法已经提到过。比如引用1中提到了使用GROUP BY和ROWID来删除复记录,保留最小或最大的ROWID。引用2提到了用DISTINCT结合临时表的方法。还有引用4提到使用GROUP BY取最大值,并结合子查询和连接。 用户现在明确询问Oracle SQL的解决方案或语法,特别是DISTINCT和GROUP BY。我需要先整理这些方法,同时可能还需要补充其他方法,比如使用ROW_NUMBER()窗口函数,这在之前的引用中没有提到,但常见的方法之一。 接下来,我需要考虑用户可能的场景。用户可能是遇到了数据复的问题,需要保留一条记录,删除其他复项。或者他们可能需要查询时复数据,而不实际删除。根据引用1中的DELETE语句,用户可能对删除复数据感兴趣,但这次的问题更偏向于查询时的,即如何编写SELECT语句来。 需要区分不同的情况:完全复(所有字段相同)和部分复(某些字段相同)。引用2提到了这两种情况,所以应该分别说明。对于完全复,DISTINCT或GROUP BY都可以,而部分复可能需要更复杂的处理,比如使用ROW_NUMBER()按某个字段排序,保留需要的记录。 另外,用户可能对Oracle和MySQL的区别有疑问,比如引用3中提到GROUP BY在Oracle中的限制,即查询的字段必须包含在GROUP BY子句或聚合函数中。这点需要注意,因为在Oracle中使用GROUP BY时,必须确保选择的列要么在GROUP BY中,要么使用聚合函数。 现在需要组织回答的结构。首先介绍基本方法,如DISTINCT和GROUP BY,然后介绍处理部分复的高级方法,比如ROW_NUMBER(),接着给出删除复数据的示例,最后注意事项和对比不同方法的应用场景。同时,要引用之前提供的引用内容,比如引用1中的DELETE语句,引用2的临时表方法,引用4的子查询方法。 需要确保语法正确,尤其是Oracle特有的写法,比如ROWID的使用。例如,在删除复数据时,使用ROWID和子查询来保留最小或最大的ROWID,这是Oracle中常用的方法,如引用1所示。 另外,用户可能需要知道不同方法的性能差异。比如,使用ROW_NUMBER()可能在处理大数据量时效率如何,或者GROUP BY和DISTINCT哪个更高效。虽然用户没有直接问,但作为补充信息可能会有帮助。 最后,生成相关问题,引导用户进一步思考,比如询问如何选择方法,或者处理复杂复情况的例子。这些问题需要基于回答内容,帮助用户深入理解。</think>### Oracle SQL解决方案详解 --- #### **一、基础方法** 1. **$DISTINCT$关键字** 适用于**完全复数据**(所有字段值相同)的: ```sql -- 单字段 SELECT DISTINCT column_name FROM table_name; -- 多字段组合 SELECT DISTINCT col1, col2 FROM table_name; ``` **注意**:$DISTINCT$作用于所有查询字段的组合,且会**降低查询性能**(全表扫描)[^2]。 2. **$GROUP BY$分组** 适用于**按指定字段分组**,可结合聚合函数: ```sql SELECT col1, MAX(col2) -- 取col2最大值 FROM table_name GROUP BY col1; -- 按col1分组 ``` **Oracle限制**:查询字段必须包含在$GROUP BY$子句或聚合函数中,否则报错[^3]。 --- #### **二、处理部分复的高级方法** 当数据**部分字段复**(如主键不同但业务字段复)时,需通过**唯一标识过滤**: 1. **使用$ROW_NUMBER()$窗口函数** 按复规则排序后保留第一条: ```sql SELECT * FROM ( SELECT t.*, ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY col1, col2 ORDER BY create_time DESC) rn FROM table_name t ) WHERE rn = 1; -- 保留每个分组的最新记录 ``` 2. **利用$ROWID$删除复数据** 保留最小$ROWID$的记录(物理存储地址): ```sql DELETE FROM table_name WHERE ROWID NOT IN ( SELECT MIN(ROWID) FROM table_name GROUP BY col1, col2 -- 定义复判定字段 ); ``` **应用场景**:需要**物理删除复数据**时使用[^1]。 --- #### **三、综合对比与选择建议** | 方法 | 适用场景 | 性能影响 | 数据操作类型 | |---------------------|----------------------------|---------------|-----------------| | `DISTINCT` | 快速查询 | 高(全表扫描) | 查询结果 | | `GROUP BY` | 分组统计+ | 中(索引优化) | 查询结果 | | `ROW_NUMBER()` | 保留特定顺序的复记录 | 中高 | 查询结果 | | `ROWID`删除 | 物理删除复数据 | 高(需事务管理)| 数据永久删除 | --- #### **四、实际案例演示** **场景**:表`orders`中存在复订单(相同`order_no`但不同`create_time`),需保留最新记录。 ```sql -- 方法1:ROW_NUMBER() SELECT order_id, order_no, amount FROM ( SELECT t.*, ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY order_no ORDER BY create_time DESC) rn FROM orders t ) WHERE rn = 1; -- 方法2:GROUP BY + MAX SELECT MAX(order_id) AS order_id, order_no, MAX(amount) KEEP (DENSE_RANK LAST ORDER BY create_time) AS amount FROM orders GROUP BY order_no; ``` --- #### **五、关键注意事项** 1. **索引优化**:对$GROUP BY$或$PARTITION BY$的字段建立索引可提升性能[^1]。 2. **逻辑验证**:需明确业务层面的复定义(如是否包含NULL值)。 3. **事务控制**:执行删除操作前建议开启事务(`BEGIN TRANSACTION;`)并备份数据。 --- ### 相关问题 1. 如何通过分析执行计划优化Oracle查询的性能? 2. 在Oracle中使用`ROW_NUMBER()`时,如何避免全表排序带来的性能问题? 3. 当表中存在大量复数据时,哪种方法更适合保证事务效率?
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