获取唯一的或是删除重复的记录

本文通过具体示例介绍如何在SQL中识别并删除重复的数据记录,确保数据表中记录的唯一性。

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在某一数据表中,数据有冗余了,我们需要获取唯一的记录。

同这样的问题,使用例子来说时,最简单了。
创建一张数据表:

 

 CREATE TABLE dbo.Data
( 
    [ID] int IDENTITY(1,1) NOT NULL, 
    [Item] varchar(55) NULL,      
    [Designation] varchar(20) NULL,
    [Qty] decimal(10, 2) NULL
 ) 
 GO
Source Code


为这张表,添加一些数据,注意一些数据已经重复了:

 

 INSERT INTO [dbo].[Data]
 ([Item],[Designation],[Qty])  VALUES
  (N'A001',N'DES',1),
  (N'A001',N'DES',1),
  (N'A003',N'TSG',12), 
  (N'A015',N'MTT',6), 
  (N'A360',N'OSS',7), 
  (N'A360',N'OSS',7),
  (N'A360',N'OSS',7),  
  (N'A521',N'FPP',4), 
  (N'A015',N'MTT',6),
  (N'A741',N'BBS',9), 
  (N'A741',N'BBS',9), 
  (N'A003',N'TSG',12),
  (N'A015',N'MTT',6)

  GO
Source Code



如果数据是较高的一些版本,接下来使用ROW_NUMBER()来过滤数据:

WITH TempData ([Item],[Designation],[Qty],[DuplicateCount])
AS
(
    SELECT [Item],[Designation],[Qty],ROW_NUMBER() OVER(PARTITION by [Item],[Designation],[Qty] ORDER BY [Item],[Designation],[Qty]) 
    AS [DuplicateCount]
    FROM [dbo].[Data]
)
SELECT * FROM TempData
Source Code


上面只是知道哪些数据是在重复的。现在我们需要对上面的SQL语句稍改一下,把重复的记录删除:


WITH TempData ([Item],[Designation],[Qty],[DuplicateCount])
AS
(
    SELECT [Item],[Designation],[Qty],ROW_NUMBER() OVER(PARTITION by [Item],[Designation],[Qty] ORDER BY [Item],[Designation],[Qty]) 
    AS [DuplicateCount]
    FROM [dbo].[Data]
)
--SELECT * FROM TempData
DELETE FROM TempData WHERE [DuplicateCount] > 1 
GO

SELECT [Item],[Designation],[Qty] FROM [dbo].[Data]
GO
Source Code

 

内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,该项目运用遗传算法(GA)优化支持向量回归(SVR)和支持向量机(SVM)模型的超参数及特征选择。项目旨在解决电力系统调度、发电计划、需求侧响应等多个应用场景中的关键问题,特别是在应对高比例可再生能源接入带来的非线性、非平稳负荷预测挑战。文中涵盖了从数据接入、特征工程、模型训练到部署上线的全流程,包括详细的代码示例和GUI设计,确保方案的可复现性和实用性。 适用人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB语言和机器学习算法的研发人员;从事电力系统调度、电力市场交易、新能源消纳等相关领域的工程师和技术专家。 使用场景及目标:①通过构建面向小时级别的滚动预测,输出高分辨率负荷轨迹,为日内与日前滚动调度提供边际成本最小化的依据;②在负荷高峰和供给紧张时,通过价格信号或直接负荷控制实施需求侧响应,提升削峰效率并抑制反弹;③为灵活性资源(调峰机组、储能、可中断负荷)提供更清晰的出清路径,降低弃风弃光率,提升系统整体清洁度;④帮助市场主体更准确地评估边际出清价格变化,提高报价成功率与收益稳定性,同时降低由预测偏差带来的风险敞口;⑤在运维与审计场景中,对预测产生的原因进行说明,保障业务侧与监管侧的可追溯性。 阅读建议:此资源不仅提供了完整的代码实现和GUI设计,更注重于理解GA优化过程中涉及到的数据处理、特征构造、模型选择及评估等核心步骤。因此,在学习过程中,建议结合实际案例进行实践,并深入研究每个阶段的具体实现细节,特别是适应度函数的设计、超参数空间的定义以及多样性维护机制的应用。此外,关注项目中关于数据对齐、缺失值处理、特征标准化等方面的最佳实践,有助于提高模型的鲁棒性和泛化能力。
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