当表设计不规范或者应用程序的校验不够严谨时，就容易导致业务表产生重复数据。因此，学会高效地删除重复就显得尤为重要。
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。
0写在前面 web前端在越来越多的Hmtl5游戏 web App的复杂的web运用中需要更多有针对的压缩方案。 本文抛砖引玉，聊一下基于前端javascript以及Html5线上有损图像压缩，无损数据压缩方案等运用。 web项目需求中有很多资源压缩优化有很多不错的方案 比如针对文本js的compress 以及服务器gzip，比如sprite雪碧图+png压图。 在越来越多的Hmtl5游戏 webApp的复杂的web运用中需要更多有针对的压缩方案。 本文抛砖引玉，聊一下基于前端javascript以及H
工作中，发现Oracle数据库表中有许多重复的数据，而这个时候老板需要统计表中有多少条数据时（不包含重复数据），只想说一句MMP，库中好几十万数据，肿么办，无奈只能自己在网上找语句，最终成功解救，下面是我一个实验，很好理解。
在企业环境中，对磁盘空间的需求是惊人的。数据备份、文件服务器、软件镜像、虚拟磁盘等都需要占据大量的空间。对此，微软在Windows Server 2012中引入了重复数据删除技术。 重复数据删除技术通过将文件分割成小的 (32-128 KB) 且可变大小的区块、确定重复的区块，然后保持每个区块一个副本，区块的冗余副本由对单个副本的引用所取代。这样，文件不再作为独立的数据流进行存储，而是替换为指向存储在通用存储位置的数据块的存根。因此，我们可以在更小的空间中存储更多的数据。此外，该项技术还会对区块进行压缩以便进一步优化空间。 根据微软官方的介绍，该项技术有四大好处： 一、容量优化：“重复数据删除”使得 Windows Server 2012 能够在更少的物理空间中存储更多的数据，并获得比以前版本的 Windows 操作系统明显更高的存储效率。以前版本的 Windows 操作系统使用单实例存储 (SIS) 或 NTFS 文件系统压缩。“重复数据删除”使用可变分块大小和压缩，常规文件服务器的优化率为 2:1，而虚拟数据的优化率最高可达 20:1。 二、伸缩性和性能： Windows Server 2012 中的“重复数据删除”具有高度的可伸缩性，能够有效利用资源，并且不会产生干扰。它可以同时对多个大容量主数据运行，而不会影响服务器上的其他工作负载。通过控制 CPU 和内存资源的消耗，保持对服务器工作负载的较低影响。此外，用户可以灵活设置何时应该运行“重复数据删除”、指定用于消除重复的资源并为“重复数据删除”创建有关文件选择的策略。 三、可靠性和数据完整性：在对数据应用“重复数据删除”时，保持数据的完整性。Windows Server 2012 利用校验和值、一致性和身份验证来确保数据的完整性。此外，Windows Server 2012 中的“重复数据删除”会为所有元数据和最常引用的数据保持冗余，以确保这些数据可以在发生损坏时进行恢复。 四、与 BranchCache 相结合提高带宽效率：通过与 BranchCache 进行集成，同样的优化技术还可应用于通过 WAN 传输到分支机构的数据。这会缩短文件下载时间和降低带宽占用。 作为系统管理员，有那么好的技术，自然是要来尝试一下。 首先要为系统添加Data Deduplication角色
加班原因是上线，解决线上数据库存在重复数据的问题，发现了程序的bug，很好解决，有点问题的是，修正线上的重复数据。
大家注意：因为微信改了推送机制，会有小伙伴刷不到当天的文章，一些比较实用的知识和信息，错过了就是错过了。所以建议大家加个星标
最近再解决线上数据库存在重复数据的问题，发现了程序的bug，很好解决，有点问题的是，修正线上的重复数据。
哈喽，我是狗哥。最近都在加班有点忙，一直没时间写文章。加班原因是上线，解决线上数据库存在重复数据的问题，发现了程序的 bug，很好解决，有点问题的是，修正线上的重复数据。
遗传力 (Heritability) 又称遗传率，指遗传方差在总方差（表型方差）中所占的比值。遗传力表明某一性状受到遗传控制的程度。它介于0到1之间，当遗传力为1时，表型变异完全由遗传因素决定，当遗传力为0时表型变异由环境因素决定。
线上库有6个表存在重复数据，其中2个表比较大，一个96万+、一个30万+，因为之前处理过相同的问题，就直接拿来了上次的Python去重脚本，脚本很简单，就是连接数据库，查出来重复数据，循环删除。
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。
在网上看过一些解决方法 我在此给出的方法适用于无唯一ID的情形 表：TB_MACVideoAndPicture 字段只有2个：mac,content mac作为ID，正常情况下mac数据是唯一的，由于操作失误导致数据插入多次，导致出现多个mac,content重复数据，现在只保留一条，删除多余的 大体思想是给重复数据一个自增ID，过滤出每组里面最小ID，删除原数据中所有重复数据再将最小ID插入 --查询出所有重复数据,并给定递增id SELECT IDENTITY( INT,1,1 ) AS id ,
我们可能会出现这种情况，某个表原来设计不周全，导致表里面的数据数据重复，那么，如何对重复的数据进行删除呢？ 重复的数据可能有这样两种情况，第一种时表中只有某些字段一样，第二种是两行记录完全一样。 一、对于部分字段重复数据的删除 先来谈谈如何查询重复的数据吧。 下面语句可以查询出那些数据是重复的： select 字段1,字段2,count(*) from 表名 group by 字段1,字段2 having count(*) > 1 将上面的>号改为=号就可以查询出没有重复的数据了。 想要删除这些重复的数据，可以使用下面语句进行删除 delete from 表名 a where 字段1,字段2 in (select 字段1,字段2,count(*) from 表名 group by 字段1,字段2 having count(*) > 1) 上面的语句非常简单，就是将查询到的数据删除掉。不过这种删除执行的效率非常低，对于大数据量来说，可能会将数据库吊死。所以我建议先将查询到的重复的数据插入到一个临时表中，然后对进行删除，这样，执行删除的时候就不用再进行一次查询了。如下： CREATE TABLE 临时表 AS (select 字段1,字段2,count(*) from 表名 group by 字段1,字段2 having count(*) > 1) 上面这句话就是建立了临时表，并将查询到的数据插入其中。 下面就可以进行这样的删除操作了： delete from 表名 a where 字段1,字段2 in (select 字段1，字段2 from 临时表); 这种先建临时表再进行删除的操作要比直接用一条语句进行删除要高效得多。 这个时候，大家可能会跳出来说，什么？你叫我们执行这种语句，那不是把所有重复的全都删除吗？而我们想保留重复数据中最新的一条记录啊！大家不要急，下面我就讲一下如何进行这种操作。 在oracle中，有个隐藏了自动rowid，里面给每条记录一个唯一的rowid，我们如果想保留最新的一条记录， 我们就可以利用这个字段，保留重复数据中rowid最大的一条记录就可以了。 下面是查询重复数据的一个例子： select a.rowid,a.* from 表名 a where a.rowid != ( select max(b.rowid) from 表名 b where a.字段1 = b.字段1 and a.字段2 = b.字段2 ) 下面我就来讲解一下，上面括号中的语句是查询出重复数据中rowid最大的一条记录。 而外面就是查询出除了rowid最大之外的其他重复的数据了。 由此，我们要删除重复数据，只保留最新的一条数据，就可以这样写了： delete from 表名 a where a.rowid != ( select max(b.rowid) from 表名 b where a.字段1 = b.字段1 and a.字段2 = b.字段2 ) 随便说一下，上面语句的执行效率是很低的，可以考虑建立临时表，讲需要判断重复的字段、rowid插入临时表中，然后删除的时候在进行比较。 create table 临时表 as select a.字段1,a.字段2,MAX(a.ROWID) dataid from 正式表 a GROUP BY a.字段1,a.字段2; delete from 表名 a where a.rowid != ( select b.dataid from 临时表 b where a.字段1 = b.字段1 and a.字段2 = b.字段2 ); commit; 二、对于完全重复记录的删除 对于表中两行记录完全一样的情况，可以用下面语句获取到去掉重复数据后的记录： select distinct * from 表名 可以将查询的记录放到临时表中，然后再将原来的表记录删除，最后将临时表的数据导回原来的表中。如下： CREATE TABLE 临时表 AS (select distinct * from 表名); truncate table 正式表; --注：原先由于笔误写成了drop table 正式表;，现在已经改正过来 insert into 正式表 (select * from 临时表); drop table 临时表;
row_number是通过标记排号方式去重，如果有2条或以上的重复数据，直接筛选删除即可。
数据库版本 Server version: 5.1.41-community-log MySQL Community Server (GPL)
我们知道DISTINCT可以去掉重复数据，GROUP BY在分组后也会去掉重复数据，那这两个关键字在去掉重复数据时的效率，究竟谁会更高一点？
ReplacingMergeTree是另外一个常用的表引擎，ReplacingMergeTree和MergeTree的不同之处在于它会删除排序键值相同的重复项。
今天有一个需求，有一些学生成绩的数据，里面包含一些重复信息，需要从数组对象中过滤掉重复的数据。
重复数据删除往往是指消除冗余子文件。不同于压缩，重复数据删除对于数据本身并没有改变，只是消除了相同的数据占用的存储容量。重复数据删除在减少存储、降低网络带宽方面有着显著的优势，并对扩展性有所帮助。
subset考虑重复发生在哪一列，默认考虑所有列，就是在任何一列上出现重复都算作是重复数据
读取不重复的数据可以在 SELECT 语句中使用 DISTINCT 关键字来过滤重复数据。
大概意思是说已经有一个一模一样的数据块了。另外ck没有事务概念，但是为了保证重复插入的insert的幂等性，会检测重复，如果重复则跳过。 本地测验重复数据会部分保留在数据库，部分被删除。
sql DISTINCT去掉重复的数据统计方法(2009-01-13 15:05:43)转载 标签：sqldistinct杂谈 分类：sql
在 Twitter 上，我们每天都要实时处理大约 4000 亿个事件，生成 PB 级的数据。我们使用的数据的事件源多种多样，来自不同的平台和存储系统，例如 Hadoop、Vertica、Manhattan 分布式数据库、Kafka、Twitter Eventbus、GCS、BigQuery 和 PubSub。
其中，月消费为0表明该月没有产生费用。第一行数据含义：电话号码（64262631）在月份（2017年11月）产生的月消费（30.6元的话费）。
为了解决MergeTree相同主键无法去重的问题，ClickHouse提供了ReplacingMergeTree引擎，用来对主键重复的数据进行去重。
本文通过Excel的新功能Power Query结合数据有效性功能，实现最简单实用的去掉重复数据并在表格中下拉显示的效果。
我们可以看到，在上面的代码充分估计到了空值的现象（nvl），并对可能的多条记录只取记录最新的列表，但依然可能报错
导入的数据存在缺失是经常发生的，最简单的处理方式是删除缺失的数据行。使用 pandas 中的 .dropna() 删除含有缺失值的行或列，也可以 对特定的列进行缺失值删除处理 。
[Err] 1093 - You can't specify target table 'dept' for update in FROM clause 原因：更新这个表的同时又查询了这个表，查询这个表的同时又去更新了这个表，可以理解为死锁。mysql不支持这种更新查询同一张表的操作。所以我们用生成临时表去操作，上面的语句就是这么写的。复制即可。
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，
LinkedHashSet是在一个ArrayList删除重复数据的最佳方法。LinkedHashSet在内部完成两件事：
本次分享一个交通行业实战项目，这个项目是对出租车GPS数据进行分析，具体内容包括了数据理解、业务场景、数据处理、可视化等。
在进行数据分析和建模之前，数据清洗是一个必要的步骤。数据清洗是通过处理和转换原始数据，使其变得更加规范、准确和可用于分析的过程。Python提供了丰富的库和工具，使数据清洗变得更加高效和便捷。本文将详细介绍数据清洗的概念、常见的数据质量问题以及如何使用Python进行数据清洗。
一般来说，我们在拟合一个机器学习模型或是统计模型之前，总是要进行数据清理的工作。因为没有一个模型能用一些杂乱无章的数据来产生对项目有意义的结果。
有同时反馈，直接通过如下的sql进行分页查询，分页会出现重复数据，于是乎我专门查了相关了资料，整理了一下。
开发时，经常会有清理数据库中重复数据的需求，比如下面这张表report_apply ：
实际工作中，没多少场景会用到 List 去重。但是在面试中，问到你，估计也没多少人能回答出这五种方法。
数据库中表存在重复数据，需要清理重复数据，清理后保留其中一条的情况是比较常见的需求，如何通过1条SQL准确的删除数据呢？
来源 | csdn.net/qq_37939251/article/details/90713643
接口幂等性问题，对于开发人员来说，是一个跟语言无关的公共问题。本文分享了一些解决这类问题非常实用的办法，绝大部分内容我在项目中实践过的，给有需要的小伙伴一个参考。
Python按照某些列去重，可用drop_duplicates函数轻松处理。本文致力用简洁的语言介绍该函数。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
实时音视频
