掌握 SQL DISTINCT：删除重复项变得简单

是的，DISTINCT 会执行此操作并删除重复数据。

简单来说：选择不同的就可以了。
例如，如果您想查看不同的部门，请选择“部门”。

如果多个列不同，请输入完整的列名称，例如B. 客户 ID 和产品 ID。

但这家伙不擅长大钟，他很慢。

必须谨慎使用，否则查询会极其缓慢。

还有其他的方法，比如：B.GROUPBY，比较灵活。

怎么删除表格中重复的内容

这个 SQL 查询小技巧需要仔细解释。
让我们首先练习在计算机的数据库中创建一个用户表，并有意将重复数据放入其中。
我记得第一次听说这个是在 2 01 9 年夏天，当时我在一家软件公司做一个项目。

然后编写SQL语句“selectfromuserwherenamein(selectnamefromusergroupbynamehavingcount(name)>1 )”。
这有点有趣。
当时我不明白如何检测重复的名称。
当我运行结果时，哇，有一堆重复的名字。

接下来，我们需要删除重复数据。
我编写了另一个名为“deletefromuserwhere namein(selectnamefromusergroupbynamehavingcount(name)>1 )”的 SQL 语句。
这次有点意思了。
该语句的含义是删除用户表中重名的数据。
运行一下看看效果。

不过说实话，这个方法有点麻烦。
后来我尝试了更简单的方法，直接使用“selectdistinctnamefromuser”语句。
这次成功了，重复的名称被简单地删除了。
我还清楚地记得2 02 0年农历新年，我在家无聊，就自学。

那么如果我想删除重复的类该怎么办呢？重写了“selectdistinctclassfromuser”，这次也删除了重复的类。
我当时很自豪，觉得自己很聪明。

我最后想知道是否可以同时删除重复的名称和类。
我再次尝试“selectdistinctname，classfromuser”，它实际上删除了两个字段中的重复数据。
当时我很高兴，感觉自己对SQL有了新的认识。
brHi，这个小技巧用起来其实还蛮有趣的。
但说实话，每次你写这样的SQL语句时，你都要仔细想想是否会出错。
但这些经历也教会了我很多。

数据库去重的几种方法

我们来谈谈数据库重复数据删除。
有几种方法可以讨论这个问题。
我多年来一直参加问答论坛，在这个数据库中谈论这个问题对我来说真的很难。
然而，如果你了解了这些技术，你就掌握了解决数据重复问题的关键。

我们先来说一下这个rowid方法。
这个东西是Oracle数据库完全独有的。
如果你想一想，数据库中的每一行都有一个唯一的行 ID，就像每个学生的学号一样。
如果你想知道表1 和表2 中相同命名的数据，这个rowid方法可以派上用场。
例如，如果要在两个表中查找名为张三的数据，可以这样写：
从表 1 a 中选择 其中 rowid != (从 table2 b 中选择 max(rowid) 其中 a.name1 = b.name1 且 a.name2 = b.name2 ...)
该SQL语句的要点是从表1 a中选择那些rowid不等于表2 b中同名记录的最大rowid的记录。

还有一种方法是分组，常用于统计分组。
例如，如果你想找出学生表中哪些数字是重复的，你可以使用groupby。
这个东西经常与 count 和 max 等聚合函数结合使用。
例如，如果你想知道每个房间有多少人，你可以这样写：
从学生中选择数量（数量）、最大数量（姓名）。
按数字分组
那么如果想使用groupby去除重复数据的话，需要这样写：
从学生中删除 按编号分组 计数(num) > 1
最后说一下单独的方法。
该方法主要用于处理小表。
它的功能是过滤掉重复的条目并仅返回唯一的条目。
比如你想找出学生列表中不同的名字，可以这样写：
选择学生的个人姓名
说实话，当时我不太明白这三个方法怎么用，但现在掌握了原理之后，似乎就很简单了。
这三种方法各有其适用范围，具体使用哪一种则根据实际情况而定。
总之，你应该掌握这三种数据库重复数据删除方法。

如何处理SQL查询中的重复数据？通过去重和索引优化查询效率

我之前在 SQL 中的重复数据删除方面遇到过问题。
我记得当时是2 01 8 年，我们公司的数据库里有一张巨大的表，里面的数据都是重复的，直到有上百万的重复。
当时我的头就大了。

首先我们来说一下重复数据删除的方法。
我当时用的是DISTINCT，简单粗暴。
但麻烦来了。
数据量是巨大的。
导致运行时CPU和I/O压力爆炸，效率很低。
然后，我切换到 GROUP BY，它在某些数据库中比 DISTINCT 表现更好，尤其是需要聚合时。
但缺点是你需要知道你想要聚合什么，否则你可能会得到一些意想不到的结果。

然后，我使用ROW_NUMBER()，它非常灵活。
您可以定义重复条件并过滤所需的记录。
然而，这种语法相当复杂，必须与 CTE（常规表表达式）结合使用。
如果你很好地使用这些东西，消除复杂性和重复不是问题。

然后是索引优化。
我在重复数据删除列上创建了复合索引，以便查询速度更快。
还有一个收盘指数。
如果查询列都在索引中，数据库将继续从索引中检索数据，而不访问表数据。
效率的提升是相当明显的。

对于方法选择和性能权衡，这取决于数据量。
对于少量数据，请使用 DISTINCT；对于大量数据，请选择 GROUP BY 或 ROW_NUMBER()。
如果重复定义很复杂，请使用 ROW_NUMBER()。
如果需要统计，请使用 GROUP BY。
如果不需要统计，直接使用DISTINCT即可。
而且，无论使用什么方法，合理的索引是提高性能的关键。

最后，我还学习了一些高级技术，例如 ROW_NUMBER() 来维护多条记录或物理删除重复数据。
这东西用起来还是蛮有趣的。

总结一下，在处理重复的SQL数据时，必须充分考虑数据量、重复定义的复杂程度以及业务需求。
只需使用 DISTINCT 或 GROUP BY，对于复杂的情况，请使用 ROW_NUMBER()。
性能优化取决于索引。
这个需要慢慢探索，没有一刀切的解决方案。