作者个人研发的在高并发场景下，提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架，具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来，已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案，经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益，现给出开源框架地址：
SELECT * FROM t_info a WHERE ((SELECT COUNT(*) FROM t_info WHERE Title = a.Title) > 1) ORDER BY Title DESC
本篇文章重点为大家讲解一下sql查询重复记录、删除重复记录具体方法，有需要的小伙伴可以参考一下。
where peopleId in (select peopleId from people group by peopleId having count(peopleId) > 1)
删除表中多余的重复记录，重复记录是根据单个字段（peopleId）来判断，只留有rowid最小的记录
如果是小表,随便怎么折腾都行; 如果是大表(至少1千万条记录以上,或者占用10G以上空间), 我们可能需要想办法加快这个速度 , 这时可以参考下面方法:
在n条记录里,存在着些相同的记录,如何能用SQL语句,删除掉重复并保留一条呢？方法如下：
2、删除表中多余的重复记录，重复记录是根据单个字段（Id）来判断，只留有rowid最小的记录
平时工作中可能会遇到这种情况，当试图对表中的某一列或几列创建唯一索引时，系统提示ORA-01452 ：不能创建唯一索引，发现重复记录。这个时候只能创建普通索引或者删除重复记录后再创建唯一索引。
--创建测试表 if object_id('test') is not null drop table test create table test ( id int identity(1,1) primary key, name varchar(50) ) --插入几条测试数据 insert into test select 'a' union all select 'a' union all select 'a' union all select 'a' union all select 'a
1、查找表中的多余的重复记录，重复记录是根据单个字段（empID）来判断 ---- select * from Employee where EmpID in (select EmpID from Employee group by EmpID having count(EmpID)>1 ) 2、删除表中多余的重复记录，重复记录是根据单个字段（empID）来判断，， ---- select * from Employee where EmpID in (select EmpID from Employe
上一篇我们介绍了在有主键的表中删除重复数据，今天就介绍如何删除没有主键的表的重复数据。
今天需要使用Django查询一列的字段（不含重复），搞了一上午，发现这样的事情：如图：
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/105915.html原文链接：https://javaforall.cn
有些 MySQL 数据表中可能存在重复的记录，有些情况我们允许重复数据的存在，但有时候我们也需要删除这些重复的数据。
ERROR 1025 (HY000): Error on rename of ‘./test/#sql-27c_2308’ to ‘./test/student’ (errno: 150) 更改类型编码类型时 出现此错误一般为有外键约束 解决方法 暂时停止外键检查 set foreign_key_checks=0; 4.6
删除表中多余的重复记录，重复记录是根据单个字段（id）来判断，只留有rowid最小的记录
今天还是数据分析的学习，如果你觉得文章太长太没意思，欢迎拉到底部直接看大纲总结，一秒学会（学不会我也不负责，让你不看全文）。
大家在项目开发过程中，数据库几乎是每一个后端开发者必备的技能，并且经常会遇到对于数据表重复数据的处理，一般需要去除重复保留最新的记录。今天这里给大家分享两种种方案，希望对大家日常开发能够提供一些帮助！
查询出所有重复记录 select 字段名,字段名 from 表名 where 重复字段名 in (select 重复字段名 from 表名 group by 重复字段名 having count(1) >= 2) ORDER BY 重复字段名 查询出所有重复记录并且删除多余的只保留一条 delete from 表名 where 重复字段名 in ( SELECT a.重复字段名from( select 重复字段名 from 表名 group by 重复字段名 having count(1
在某些情况下，重复确实会导致问题，并且它们常常由于隐式动作或MariaDB命令的宽松策略而出现。 有多种方法可以控制此问题，查找重复项，删除重复项，并防止重复创建。
通常情况下，当访问某张表的时候，读取者首先必须获取该表的锁，如果有写入操作到达，那么写入者一直等待读取者完成操作（查询开始之后就不能中断，因此允许读取者完成操作）。当读取者完成对表的操作的时候，锁就会被解除。如果写入者正在等待的时候，另一个读取操作到达了，该读取操作也会被阻塞（block），因为默认的调度策略是写入者优先于读取者。当第一个读取者完成操作并解放锁后，写入者开始操作，并且直到该写入者完成操作，第二个读取者才开始操作。因此：要提高MySQL的更新/插入效率，应首先考虑降低锁的竞争，减少写操作的等待时间。 （本专题在后面会讨论表设计的优化）本篇，要讲的优化是增删改。
上述语句看着是不是应该正常能执行删除掉用户名和手机号都相同的重复记录只保留id最小的那一条。实际执行会报如下错误：
--注意上面表中ID为自增长，如果User表中没有ID自增长，可以虚拟一个ID自增长列。
declare 游标名 cursor [LOCAL | GLOBAL][FORWARD_ONLY | SCROLL][STATIC | KEYSET | DYNAMIC ] [READ_ONLY | SCROLL_LOCKS]
下面的嵌入式SQL示例创建一个新表SQLUser.MyKids。下面的示例使用INSERT用数据填充此表。在插入示例之后，提供了一个删除SQLUser.MyKids的示例。
最近在极客时间看丁奇大佬的《MySQL45讲》，真心觉得讲的不错，把其中获得的一些MySQL方向的经验整理整理分享给大家，有兴趣同学可以购买相关课程进行学习。
1、转换是转换里面的第四个分类。转换属于ETL的T，T就是Transform清洗、转换。ETL三个部分中，T花费时间最长,是一般情况下这部分工作量是整个ETL的2/3。
Oracle 数据库，作为成功的商业数据库，其用户量之大，众所周知。数据库的规模也越来越大。而作为终端用户 对数据的使用要求越来越高。数据量大和快捷的使用方式。这对开发者提出越来越高的要求。
1.数据采集。它是我们的原材料，也是最 “接地气” 的部分，因为任何分析都要有 数据源。
唯一约束用于保证数据表中字段的唯一性，即表中字段的值不能重复出现。唯一约束是通过unique定义的。语法如下：
SQL如何删除重复数据 在使用数据库时，如何删除重复数据？ 如图所示：用户表（user）数据 1、输入查询语句（查询name重复数据） select * from user where name in (select name from user group by name having count(name) > 1) 查询后，可以看到name叫“张三”的有3条数据。 可以使用distinct去重（返回不重复的用户名） select distinct name from user 查询后，
经常有朋友遇到ogg数据不一致或者遇到ogg replicate进程abend，比如1403错误之类，然后排除原因，大部分出现问题都是配置问题(少数情况下是bug)，会造成业务统计数据不准或者涉及金额更麻烦(大库就比较麻烦，尤其报表库，主库数据都删除，报表数据不准了，最后pk吧),ogg虽然入门相对简单，使用这些参数之前，一定了解作用以及什么场景下适合使用。另外hanlecollisions与allownoopdates配合使用时候，allownoopdates作用失效.
虽然Android提供了数据库帮助器，但是开发者在进行数据库编程时仍有诸多不便，比如每次增加一张新表，开发者都得手工实现以下代码逻辑： 1、重写数据库帮助器的onCreate方法，添加该表的建表语句； 2、在插入记录之时，必须将数据实例的属性值逐一赋给该表的各字段； 3、在查询记录之时，必须遍历结果集游标，把各字段值逐一赋给数据实例； 4、每次读写操作之前，都要先开启数据库连接；读写操作之后，又要关闭数据库连接； 上述的处理操作无疑存在不少重复劳动，数年来引得开发者叫苦连连。为此各类数据库处理框架纷纷涌现，包括GreenDao、OrmLite、Realm等等，可谓百花齐放。眼见SQLite渐渐乏人问津，谷歌公司干脆整了个自己的数据库框架名叫Room，该框架同样基于SQLite，但通过注解技术极大简化了数据库操作，减少了原来相当一部分编码工作量。 由于Room并未集成到SDK中，而是作为第三方框架提供，因此首先要修改模块的build.gradle文件，往dependencies节点添加下面两行配置，表示导入指定版本的Room库：
数据操作语言：去除重复记录 结果集中的重复记录 假如我们要查询员工表有多少种职业，写出来的 SQL 语句如下： 去除重复记录 如果我们需要去除重复的数据，可以使用 DISTINCT 关键字来实现 SELECT DISTINCT 字段 FROM ......; SELECT job FROM t_emp; SELECT DISTINCT job FROM t_emp; 注意事项 使用 DISTINCT 的 SELECT 子句中只能查询一列数据，如果查询多列，去除重复记录就会失效。 DISTIN
数据清洗(Data Cleaning)是把数据记录中的错误数据辨认识别出来，然后将其去除，是对数据重新进行检查和校验的过程。数据清洗的目标是去除重复记录，消除异常数据，修正错误数据，确保数据一致性，并提高数据质量。数据仓库是关于特定主题的数据集合，数据来自不同类型的业务系统，并包含历史性数据，这样，在数据仓库中就会出现错误数据或者冲突数据的情况，将这类数据称为“脏数据”。根据确切的清洗规则和算法“洗掉”“脏数据”，这就是数据清洗。
Mysql触发器 1.创建触发器 注意:触发器只能创建在永久表上,不能对临时表创建触发器,语法如下: CREATE TRIGGER trigger_name trigger_time trigger_event ON table_name FOR EACH ROW trigger_stmt trigger_time:触发器触发的时间,可以使before或者after,before是指的在检查约束前触发,而after是检查约 束后触发. trigger_event:触发器触发的事件
注意：若数据表中含有主键，而主键具有唯一性，所以在数据复制时还要考虑主键冲突的问题
sql语句通过DISTINCT关键字去重， 用于返回唯一不同的值。DISTINCT关键字需要搭配SELECT 语句使用，语法为SELECT DISTINCT 列名称 FROM 表名称。如果指定了 SELECT DISTINCT，那么 ORDER BY 子句中的项就必须出现在选择列表中，否则会出现错误。
在SQL（结构化查询语言）中，UNION和UNION ALL是用于合并查询结果集的两个关键字。它们在数据库查询中非常常用，但它们之间有一些重要的区别。在本文中，我们将深入探讨UNION和UNION ALL的含义、用法以及它们之间的区别。
Apache Hudi 最初由Uber于 2016 年开发，旨在实现一个交易型数据湖，该数据湖可以快速可靠地支持更新，以支持公司拼车平台的大规模增长。Apache Hudi 现在被业内许多人广泛用于构建一些非常大规模的数据湖。Apache Hudi 为快速变化的环境中管理数据提供了一个有前途的解决方案。
截止当前最新版本 8.0.19，MySQL 尚未支持 Full Join（全外连接），但我们可以使用其它方式实现 Full Join 的效果。
今天上班的时候，业务方问了我这样一个问题：我有一个表，需要添加一个唯一的字段，但是目前这个字段存在一些重复值，有没有好的解决办法。
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