去重 在MySQL中需要查询表中不重复的记录时，可以使用distinct关键字过滤重复记录。 语法： select distinct [,......,] from ; 数据表如下： mysql> select * from emp; +-------+--------+------------+------+--------...NULL | 10 | +-------+--------+------------+------+------------+------+------+--------+ 示例1：单个字段去重...clerk | | salesman | | manager | | analyst | | persident | +------------+ 示例2：多个字段去重...10 | persident | | 30 | clerk | | 10 | clerk | +--------+------------+ 多个字段去重时
从excel中导入了一部分数据到mysql中，有很多数据是重复的，而且没有主键，需要按照其中已经存在某一列对数据进行去重。...去重 添加玩递增的id字段后，就可以对数据根据某个字段进行去重操作，策略就是保存id最小的那条数据。...DELETE FROM `table` WHERE `去重字段名` IN ( SELECT x FROM ( SELECT `去重字段名` AS x FROM...`table` GROUP BY `去重字段名` HAVING COUNT(`去重字段名`) > 1 ) tmp0 ) AND `递增主键名` NOT IN...` HAVING COUNT(`去重字段名`) > 1 ) tmp1 )
直接了当上SQL SELECT a.字段1, a.字段2, b.字段1, COUNT(DISTINCT a.字段1),COUNT(DISTINCT b.字段1) //这行为去重...xs_highway_transport_log a LEFT JOIN b表 b ON b.id = a.main GROUP BY a.字段1 ,b.字段1 // 这行为分组 直接这样 即可实现 多字段去重情况...同时可以配合having过滤分组，也可以在 分组前 GROUP BY 前添加WHERE 条件 [GROUP BY 字段][HAVING ] 上效果图 注：要放在COUNT
合并两个整型切片，返回没有重复元素的切片，有两种去重策略 1....通过双重循环来过滤重复元素（时间换空间） // 通过两重循环过滤重复元素 func RemoveRepByLoop(slc []int) []int { result := []int{} /...效率第一，如果节省计算时间，则可以采用如下方式 // 元素去重 func RemoveRep(slc []int) []int{ if len(slc) < 1024 { //
IN(‘1001′,’1002′,’1003’)// where id in(xxxx) 可以用查询的某个字段直接 where id in (select id from xxxx) 3：根据某个字段去重复...在查询结果中加入COUNT (DISTINCT 想要根据去重的字段)//select name ,age,sex ,count(distinct name ) from xxx where xxx...,’:’,’女’)-》“小明：女” 5：日期格式 DATE_FORMAT(date,’%Y-%m-%d’)// 20130806 ->2013-08-06 6：调用存储过程 CALL xxxxx 7：条件判断
在 MySQL 中，最常见的去重方法有两个：使用 distinct 或使用 group by，那它们有什么区别呢？接下来我们一起来看。...我们先用 distinct 实现单列去重，根据 aid（文章 ID）去重，具体实现如下： 2.2 多列去重 除了单列去重之外，distinct 还支持多列（两列及以上）去重，我们根据 aid（文章...ID）和 uid（用户 ID）联合去重，具体实现如下： 2.3 聚合函数+去重 使用 distinct + 聚合函数去重，计算 aid 去重之后的总条数，具体实现如下： 3.group by...by 排序可以查询一个或多个字段，如下图所示： 区别2：使用业务场景不同 统计去重之后的总数量需要使用 distinct，而统计分组明细，或在分组明细的基础上添加查询条件时，就得使用 group...by 和 distinct 都可以使用索引，此情况它们的性能是相同的；而当去重的字段没有索引时，distinct 的性能就会高于 group by，因为在 MySQL 8.0 之前，group by
无论使用哪种写法，要查重都需要对created_time和item_name字段进行排序，因此很自然地想到，如果在这两个字段上建立联合索引，利用索引本身有序的特性消除额外排序，从而提高查询性能。...无需distinct二次查重。 变量判断与赋值只出现在where子句中。 利用索引消除了filesort。 在MySQL 8之前，该语句是单线程去重的最佳解决方案。...二、利用窗口函数 MySQL 8中新增的窗口函数使得原来麻烦的去重操作变得很简单。...从执行计划看，窗口函数去重语句似乎没有消除嵌套查询的变量去重好，但此方法实际执行是最快的。...三、多线程并行执行 前面已经将单条查重语句调整到最优，但还是以单线程方式执行。能否利用多处理器，让去重操作多线程并行执行，从而进一步提高速度呢？
问题 当下互联网技术成熟，越来越多的趋向去中心化、分布式、流计算，使得很多以前在数据库侧做的事情放到了Java端。今天有人问道，如果数据库字段没有索引，那么应该如何根据该字段去重？...你需要知道HashSet如何帮我做到去重了。换个思路，不用HashSet可以去重吗？最简单，最直接的办法不就是每次都拿着和历史数据比较，都不相同则插入队尾。而HashSet只是加速了这个过程而已。...，那么是如何去重的呢？...那么如何根据这两个做到的呢？没有看过源码的人是无法继续的，面试也就到此结束了。...这下就彻底打通了，想用HashSet就必须看好自己的这两个方法。 在本题目中，要根据id去重，那么，我们的比较依据就是id了。
public static void main(String[] args){
HyperLogLog算法 也就是基数估计统计算法，预估一个集合中不同数据的个数，也就是我们常说的去重统计，在redis中也存在hyperloglog 类型的结构，能够使用12k的内存，允许误差在0.81%...www.jianshu.com/p/55defda6dcd2里面做了详细的介绍，其算法实现在开源java流式计算库stream-lib提供了其具体实现代码，由于代码比较长就不贴出来(可以后台回复hll ,获取flink使用hll去重的完整代码...getValue(HyperLogLog accumulator) { return accumulator.cardinality(); } } 定义的返回类型是long 也就是去重的结果
利用两个for循环和push方法 思路：利用两个for循环.遍历数组中的每一项，对每一项又遍历这项后面的每一项。...arra = [1,2,3,4,4,1,1,2,1,1,1]; console.log(distinct(arra)); //返回[3,4,2,1] 利用两个
去重： 以id进行分组，然后取出每组的第一个 select * from (select *,row_number() over (partition by id) num from t_link) t...*,row_number() over (partition by id order by create_time desc) num from t_link) t where t.num=1; 将去重后的数据重新存储...,row_number() over (partition by id order by crt_time desc) num from t_link ) t where t.num=1; 去重之后与其他表
break } if k == len(x)-1 { x = append(x, i) } } } } return x } 3.GO语言字符串数组去重...、去空 package main import( "fmt" "sort" ) func RemoveDuplicatesAndEmpty(a []string) (ret []
布隆滤波器是利用很小的错误率代价完美实现了海量数据规模下的去重和判断问题，在平时的大数据研究和开发中，不要总为完美的解决方案而费尽心血，尝试多使用近似的替代方案。
“Python”, “C++”, “Java”}; test1(arrStr); test2(arrStr); test3(arrStr); test4(arrStr); } //方法1：通过List去重...newArrStr = list.toArray(new String[1]); //System.out.println(Arrays.toString(newArrStr)); } //方法2：通过Map去重...; for (String str : arrStr) { map.put(str, str); } System.out.println(map.keySet()); } //方法3：通过Set去重...HashSet(); for (String str : arrStr) { set.add(str); } System.out.println(set); } //方法4：通过lambda去重
数据库去重有很多方法，下面列出目前理解与使用的方法 第一种 通过group by分组，然后将分组后的数据写入临时表然后再写入另外的表,对于没有出现再group by后面的field可以用函数max,min...提取，效率较高 –适合情况：这种情况适合重复率非常高的情况，一般来说重复率超过5成则可以考虑用这个方法 –优点：对于重复率高的数据集的去重，十分推荐用这种方法 –缺点：uuid不能用max或min提取，...如果需要去重的数据集中包含uuid则十分尴尬 create temp table tmp_data1 as select [field1],[field2]…,max(field_special),min
去重计算应该是数据分析业务里面常见的指标计算，例如网站一天的访问用户数、广告的点击用户数等等，离线计算是一个全量、一次性计算的过程通常可以通过distinct的方式得到去重结果，而实时计算是一种增量、...此篇介绍如何通过编码方式实现精确去重，以一个实际场景为例：计算每个广告每小时的点击用户数，广告点击日志包含：广告位ID、用户设备ID(idfa/imei/cookie)、点击时间。...去重逻辑 自定义Distinct1ProcessFunction 继承了KeyedProcessFunction， 方便起见使用输出类型使用Void,这里直接使用打印控制台方式查看结果，在实际中可输出到下游做一个批量的处理然后在输出...； 定义两个状态：MapState，key表示devId, value表示一个随意的值只是为了标识，该状态表示一个广告位在某个小时的设备数据，如果我们使用rocksdb作为statebackend, 那么会将
Flink去重第一弹:MapState去重 Flink去重第二弹：SQL方式 Flink去重第三弹：HyperLogLog去重 关于hyperloglog去重优化 不得不掌握的三种BitMap 在前面提到的精确去重方案都是会保存全量的数据...，但是这种方式是以牺牲存储为代价的，而hyperloglog方式虽然减少了存储但是损失了精度，那么如何能够做到精确去重又能不消耗太多的存储呢，这篇主要讲解如何使用bitmap做精确去重。...ID-mapping 在使用bitmap去重需要将去重的id转换为一串数字，但是我们去重的通常是一串包含字符的字符串例如设备ID，那么第一步需要将字符串转换为数字，首先可能想到对字符串做hash，但是hash...getNewstmp() { return System.currentTimeMillis(); } } snowflake算法的实现是与机器码以及时间有关的，为了保证其高可用做了两个机器码不同的对外提供的服务...关于去重系列就写到这里，如果您有不同的意见或者看法，欢迎私信。 —END—
同事提了个需求，如下测试表，有code、cdate和ctotal三列，select * from tt;现在要得到code的唯一值，但同时带着cdate和ctotal两个字段。...distinct支持单列去重和多列去重，如果是单列去重，简明易懂，即相同值只保留1个，如下所示，select distinct code from tt;多列去重则是根据指定的去重列信息进行，即只有所有指定的列信息都相同...除了distinct，group by子句也可以去重，从需求的理解上，如果按照code做group by，应该就可以得到唯一的code了，但是实际执行，提示这个错误，select code, cdate...MySQL不同版本sql_mode默认值可能是不同的，因此在数据库升级配合的应用迁移过程中，尤其要注意像only_full_group_by这种校验规则的改变，很可能是个坑。...本文关键字：#SQL# #去重#
https://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/53895786 一、需求 一个字段有多行记录，查询结果为去重排序的一行记录，例如记录值为：
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