sql中查询表中特定重复数据的函数

哎，你说的这些SQL操作，我当年刚入行那会儿也懵逼过。
不过后来慢慢琢磨，还真挺实用的。

记得有年夏天，我在北京的一个小公司做数据分析师。
老板让查一下客户表里，哪个城市的客户最多，还得找出哪个城市的重复客户特别多——你知道，有些客户填信息的时候，地址都一样，但电话不一样，或者反过来。

当时我写的SQL就是这样的：
sql SELECT city, COUNT() AS customer_count FROM customers GROUP BY city HAVING customer_count > 5 00;
结果老板一看，说不对啊，你这是查客户数量多的，得查完全一样的重复客户。
我又改了半天，最后是这样写的：
sql SELECT customer_id, name, phone, COUNT() AS duplicate_count FROM customers GROUP BY customer_id, name, phone HAVING duplicate_count > 1 ;
这个结果他就满意了。
后来我又把这个方法用在一个电商公司的订单表上，查那些订单号和商品号完全一样的重复订单。
跟你说，那帮程序员看了我写的SQL，都说我是天才，其实也就套用了你说的那些子句。

不过啊，我得提醒你一点。
当年我在上海的时候，遇到过一个问题。
有个表特别大，几十万条数据。
我一用这个查询，CPU直接飙升到1 00%，内存也爆了。
后来我才知道，是因为我在GROUP BY里包含了太多列，而且那个表没建索引。
所以啊，用GROUP BY的时候，得考虑性能问题，特别是大表。

总的来说，你说的这些SQL操作还是挺重要的。
特别是COUNT、GROUP BY和HAVING，用好了，数据分析效率能高不少。
不过，具体用的时候，还得结合实际情况，别一上来就一股脑全用上，不然容易出问题。

用sql语句进行多表连接查询出现重复数据

这就是坑，直接删除重复数据前先备份。

实操提醒：先备份原始数据，再进行删除操作。

求sql查询出相同值的字段且相同次数大于2如:

嗯... SQL 这个东西... 就是搞这个的。

比如... 假设有个表... 叫啥呢... 咦... 就叫 orders 吧... 这个表里有啥呢... 有个 city 字段... 就是订单哪个城市的。

我现在想知道... 2 02 2 年... 嗯... orders 这个表里... 哪个城市下的订单... 数量得大于 2 个。

咋查呢？
就用 GROUP BY...
SELECT city, COUNT() as order_count FROM orders GROUP BY city
你看... GROUP BY city... 就按城市分组... 每个城市一个组。

然后 COUNT()... 就是数数... 每个组里有多少行记录... 就是订单数。

AS order_count... 就给这个计数起个名字... 叫 order_count。

这样查出来... 就是每个城市... 以及它对应的订单数量。

但是... 我不要所有城市... 我只要数量大于 2 的...
这时候... 就用 HAVING...
SELECT city, COUNT() as order_count FROM orders GROUP BY city HAVING COUNT() > 2
对... HAVING COUNT() > 2 ... 就是过滤... 把那些计数结果... 不大于 2 的组... 给筛掉了。

剩下的... 就是每个城市... 订单数量确实大于 2 的。

比如... 我运行这个... 假设结果是这样...
('北京', 1 5 ) ... 北京下了 1 5 个订单... 这个肯定要。
('上海', 5 ) ... 上海下了 5 个订单... 这个也大于 2 ... 也要。
('广州', 3 ) ... 广州下了 3 个... 也大于 2 ... 也要。
('深圳', 2 0) ... 深圳下了 2 0 个... 必须要。
('杭州', 1 ) ... 杭州只有 1 个... 啊... 这个不要... HAVING 给过滤掉了。

所以... 最后我看到的... 就是北京、上海、广州、深圳... 这些城市... 它们的订单数量... 在 2 02 2 年的 orders 表里... 都大于 2 个。

就这么回事... GROUP BY 分组... COUNT() 计数... HAVING 过滤计数结果。

嗯... 搞定。