SQL中的三种去重方式：DISTINCT，GROUP BY与ROW_NUMBER()

处理SQL数据时，重复数据删除是确保统计结果准确性的常见要求。
本文将详细介绍三种分解方法：不同的关键字，groupby Operator和row_number（）函数。
首先，一个出色的关键字是最基本的潜水方式。
通过选择运算符中的不同的操作员，您可以轻松地在Table_name表中获取column_name列的唯一值。
例如：selectDistinctcolunm_namefromtable_name;此外，GroupBy运算符与组合列的聚合函数结合使用，并可以实现重复数据删除。
如果所有列未分组，则效果与不同的列相同。
例如：function selectColumn_namefromtable_nameGroupByColumn_Name; row_number（）用作窗口函数，用于在每个column_name组中的行中分配一个唯一的行号以删除行重复。
例如，对于每个comname_name中的潜水和选择最新数据，您可以使用以下sql：select*from（selectColunm_name，create_time，row_number（row_number（）），row_number（row_number（partitionbycolumn_name orderbreate_timede_timedes））asrnfromtable_name）tweern = 1 ;因此，对于SQL重复数据删除，扩散提供了一个简单而直接的路径，GroupBy适用于分组后重复数据删除，而Row_number（）在选择特定规则以选择唯一的线时起着作用。
掌握这些方法将帮助您更准确地处理重复数据。
本文分享了SQL重复数据删除的三种策略，希望它对您的工作有用。
谢谢您的阅读！

SQL中去重的三种方法

本文将在SQL中介绍三种扣除方法，以帮助您在数据分析中更有效地处理重复数据。
在SQL查询中，通常有必要在表中处理重复值，例如需要扣除操作的独立访问者数量（UV）的计算。
通常，MySQL是使用关键字“独特”或GroupBy子句实现的。
在支持窗口功能的SQL中（例如HivesQL，Oracle等），可以使用“ Row_number”窗口的功能进行更灵活的扣除。
首先，我们使用一个示例来了解扣除操作。
假设有一个名为“任务”的表记录与活动和顺序有关的信息。
活动ID可能不是唯一的，并且必须立即计数任务的总数。
**方法1 ：使用关键字是不同的``独特''通常用于计算扣除数字，但效率低下，不适合查看特定的重复值。
在“不同”之后，我们选择要推导的字段。
例如，如果表“任务”具有两个字段'task_id“和order_id”，则独特的操作将处理所有具有相同task_id`的记录，但``独特的''将不会以相同的task_id`为order_id”来处理记录。
**方法2 ：使用``groupby''**``groupby''组数据组获取扣除。
通过指定要分组的字段，例如`task_id'，可以计算每个组中的task_id` univoco的数量。
此方法适用于更多的字段查询方案，其中必须明确指定要分组的字段。
**方法3 ：`row_number` **'row_number`Alo'窗口的功能是该窗口的一种函数，用于订购查询结果并分配唯一的行号。
在SQL中，使用`row_number（）函数与'partitionBy'Sordyby`使用，以获得最大的推论和更有限的系统操作。
`partitionby调用分组条件，`'Orderby'定义了系统群，`row_number'为每行分配了一个增量线号，从而有助于识别和过滤重复的记录。
为了进一步了解，我们使用一个示例来说明使用“不同”，“ groupby”和“ row_number”的情况。
假设我们有一个表“任务”和一个表表，该表用于帮助了解上述方法中的差异。
通过实用和比较，您可以对如何在不同方案中灵活这些扣除方法灵活地灵活地具有更直观的理解，从而提高了数据分析的效率和准确性。

SQL去重是用DISTINCT好，还是GROUP BY好？

重复数据删除是SQL操作中的常见要求，并且所使用的关键字通常是不同的或组的。
那么，在执行重复数据删除时，这两个关键字的效率有什么变化？以下将通过实验探索。
第一个特殊确定，我们使用包含重复数据的表进行实验。
实验结果表明，当使用特定单词的奉献精神时，执行时间与数据的大小无关，并且分析时间大大减少。
这表明当数据复制很高时，不同的使用可以有效提高问题的效率。
然后，我们将实验数据增加到1 9 4 万，并取消了Salesorderdetailid的自我increment属性。
实验结果表明，在这种情况下，使用特殊重复数据删除的执行时间与以前相比略有增加，但总体效率仍然很高。
使用Dewuplication Groupby vs Special，GroupBy还具有重复数据删除功能。
在具有不同数据重复的情况下，他们的执行效率显示出某些变化。
当数据重复大大时，使用组的重复数据删除的执行时间通常略低于使用独特的执行时间。
这是因为组在分组后起作用，这减少了不必要的数据处理。
但是，当数据重复量较低时，使用不同的重复数据删除的效率可能更高。
这是因为过滤器与直接复制的数据不同，而GroupBy则在组基础上过滤，这可以提出其他处理步骤。
总结，是否使用单独或组进行重复数据删除，必须根据当前数据的重复量来判断。
在重复数据量高的情况下，通常更有效。
如果数据重复量低，则更有效。
在优化SQL问题的效率时，这有助于做出正确的选择。
通过实验比较，我们对在重复数据删除SQL操作中的选择和应用有了更直观的了解。
在实际应用中，基于数据特征的灵活选择适当的方法可以有效地改善问题的性能。

SQL中去除重复数据的几种方法，我一次性都告你​

在SQL数据处理中，有许多方法可以删除重复数据。
以下是三种常见的重复删除策略：1 独特：这是基本方法，适用于单个字段或多局重复数据删除。
但是，请注意，所有查询字段都标准化了不同的语句。
如果扣除多个字段，请确保最重要的专用字段位于前面，以避免混乱。
例如，从表中删除了“ selectDistinct guest ID”的重复访客-ID和浏览日期 - commincation； 2 . Groupby：此方法通过对特定字段（例如访客ID和浏览时间）进行分组来消除重复。
例如，“选择访问者ID，冲浪时间，从tablegroupby访问者ID，浏览时间告诉（*）；”，每个组中只保留了每个组中的第一项。
3 窗口功能：此方法有点复杂。
IT组和分类的字段而不更改原始数据速率的数量。
For example, you can use the window function "Row_number ()" to get a unique overview of each visitors to each browser date, such as "Select*from (select Visitor ID, browsing time, ROW_NUMBER () OVER (Partitionby Visitors ID, Surfing Time Orderby Surfing Time) Asrow_NOPRABLETEMPLETE THE TWER DEPOSE DEA. Surfer information in sales reports for e-commerce.

SQL去重的三种方法汇总

处理SQL数据提取时，您经常遇到需要删除重复值的情况。
例如，当我们需要获取独立访问者的数量（UV）时，我们必须确定数据。
在MySQL数据库中，通常使用不同的或组子句实现重复数据删除。
在支持窗口函数的SQL数据库中（例如HivesQL，Oracle等），ROW_NUMBER窗口函数也可以用于重复数据删除。
这是一个示例，假设我们有一个名为“任务”的表：注意：注意：任务对应多个订单。
我们必须计算任务总数。
由于Task_ID的字段不是唯一的，因此必须确定数据。
不同的关键字通常效率较低。
它通常不用于指示重复数据删除后的特定值，而是与计数函数结合使用以计算寄存器的数量。
使用特定单词时，必须在选择语句之后放置它以均匀地推断出所有后续区域的值。
例如，如果他们有两个字段，则数据1 、1 和1 、2 不是复制的值。
row_number是窗口的函数，其语法如下：row_number（）Over（分区）可以留在分区部分。
以下是从博客csdn.net/xienan_ds上发布到文章/详细信息/1 03 8 6 9 04 8 的独特使用和组使用的示例。