SQL 取重复数据中ID号最小的数据

本文介绍如何优化SQL查询,包括避免使用IN子句的方法,通过具体示例展示了如何选取最大ID和处理重复记录,以提高数据库操作效率。

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数据库操作中尽量不要使用条件“IN”语句

 

 

 

CREATE TABLE `zhoz_mst` (
`id` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY ,
`title` VARCHAR( 66 ) NOT NULL ,
`kana` VARCHAR( 66 ) ,
`zz` VARCHAR( 66 ) NOT NULL
) ENGINE = MYISAM ;

插入测试数据:
INSERT INTO `zhoz0428`.`zhoz_mst` (`id` ,`title` ,`kana` ,`zz` )VALUES (NULL , 'aaa', 'bbb', 'ccc');
INSERT INTO `zhoz0428`.`zhoz_mst` (`id` ,`title` ,`kana` ,`zz` )VALUES (NULL , 'aaa', 'bbb2', '2');
INSERT INTO `zhoz0428`.`zhoz_mst` (`id` ,`title` ,`kana` ,`zz` )VALUES (NULL , 'aaa', 'bbb', '3');
INSERT INTO `zhoz0428`.`zhoz_mst` (`id` ,`title` ,`kana` ,`zz` )VALUES (NULL , 'aaa', 'bbb', '4');
INSERT INTO `zhoz0428`.`zhoz_mst` (`id` ,`title` ,`kana` ,`zz` )VALUES (NULL , 'a', 'b', '5');
INSERT INTO `zhoz0428`.`zhoz_mst` (`id` ,`title` ,`kana` ,`zz` )VALUES (NULL , 'a', NULL, '6');
INSERT INTO `zhoz0428`.`zhoz_mst` (`id` ,`title` ,`kana` ,`zz` )VALUES (NULL , 'a', NULL, '7');
INSERT INTO `zhoz0428`.`zhoz_mst` (`id` ,`title` ,`kana` ,`zz` )VALUES (NULL , 'a', 'b', '8');

      1 aaa bbb ccc
      2 aaa bbb2 2
      3 aaa bbb 3
      4 aaa bbb 4
      5 a b 5
      6 a NULL 6
      7 a NULL 7


删除保存最小ID:
select a.id, a.title, a.kana from zhoz_mst a
  where (a.title,a.kana) in  (select title,kana from zhoz_mst group by title,kana having count(*) > 1)
  and id not in (select min(id) from zhoz_mst group by title,kana having count(*)>1)

取出两字段完全相同:
select a.id, a.title, a.kana from zhoz_mst a
  where (a.title,a.kana) in  (select title,kana from zhoz_mst group by title,kana having count(*) > 1)
----------------------
      1 aaa bbb
      3 aaa bbb
      4 aaa bbb
      5 a b
      8 a b

 

 

取最大ID号

select  * from prn a
where a.flowid in(select max(flowid) from prn where tm>'2009-7-1' group by stcd  )

 

取最大ID号语句优化

 

select  * from prn a  (select max(flowid) flowid from prn where tm>'2010-1-28'group by stcd  ) b
where a.flowid=b.flowid

 

 

### SQL多源报表中数据重复的原因 在处理来自多个不同源头的数据时,可能会因为以下几个因素导致数据重复: - **键字段不一致**:当从不同的数据源获数据并试图将其合并成一份完整的报告时,如果各个表之间的主键或唯一标识符定义不统一,则可能导致相同记录被多次加载[^4]。 - **ETL过程中的错误**:提(Extract),转换(Transform),装载(Load)过程中可能出现逻辑失误或是配置不当的情况,比如未能正确设置去重条件等操作也会造成最终结果集中存在冗余条目[^3]。 - **并发写入冲突**:对于实时更新的应用场景而言,在高并发环境下执行插入/删除命令而缺乏必要的同步机制同样容易引发此类现象[^2]。 ### 解决方案概述 为了有效应对上述挑战,建议采如下措施来确保所生成的报表能够准确反映业务实际情况而不受多余副本的影响: #### 数据清洗与预处理 ```sql WITH cleaned_data AS ( SELECT DISTINCT * FROM source_table_1 t1 UNION ALL SELECT DISTINCT * FROM source_table_2 t2 ) SELECT * FROM cleaned_data; ``` 此方法适用于两个独立的关系型数据库作为输入源的情形下先去除各自内部存在的任何潜在重复项后再做进一步整合工作。注意这里使用`UNION ALL`而非简单的`UNION`是因为后者默认会对组合后的集合再次实施一次全表扫描式的过滤从而影响性能表现。 #### 维护全局唯一的ID映射表 创建一张专门用于存储跨平台实体对应关系的新表格,并在此基础上建立外键约束以强制保持参照完整性。每当新增加一条记录之前都需查询该字典确认是否存在匹配项;若有则直接沿用现有id否则分配新编完成注册流程。 ```sql CREATE TABLE IF NOT EXISTS global_id_mapping( local_id VARCHAR PRIMARY KEY, system_name ENUM('db1', 'api_service'), mapped_global_id SERIAL UNIQUE ); INSERT INTO target_report (global_id, ...) VALUES ((SELECT COALESCE(mapped_global_id, nextval('seq')) FROM global_id_mapping gm WHERE gm.local_id = ? AND gm.system_name=?), ...); ``` 这段伪代码展示了如何利用序列(`SERIAL`)特性自动生成连续整数值充当全局唯一识别码的同时兼顾了对已知对象实例的身份验证需求。 #### 实施严格的事务管理策略 针对频繁发生变更的操作类型(如增删改),应当遵循ACID原则精心设计相应的控制结构防止因意外中断或其他异常状况引起的脏读、幻读等问题的发生。具体实现方式可参考以下模板: ```java try { connection.setAutoCommit(false); // 开启手动提交模式 statement.executeUpdate("DELETE FROM table WHERE condition"); // 执行其他相关联的任务... connection.commit(); // 成功后正式生效 } catch (SQLException e) { try {connection.rollback(); }catch(Exception ex){} throw new RuntimeException(e.getMessage()); } finally{ try{if(connection != null){connection.close();}}catch(SQLException se){} } ``` 以上Java片段强调了围绕JDBC API构建可靠持久层的重要性,特别是在面对复杂业务逻辑时更应如此行事以免破坏整体一致性[^1]。
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