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。
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。
最近在做一个批量数据导入到MySQL数据库的功能,从批量导入就可以知道,这样的数据在插入数据库之前是不会进行重复判断的,因此只有在全部数据导入进去以后在执行一条语句进行删除,保证数据唯一性。
在MySQL中,有时候我们需要从表中检索唯一的、不重复的数据。这时,我们可以使用DISTINCT关键字来过滤掉重复的数据行。在本文中,我们将深入探讨MySQL中DISTINCT的用法以及如何在查询中使用它来得到不重复的结果集。
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。
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
1.下面三种方式,在多数情况下效率是基本相同的,但问题在于,很多情况下,我们数据库可能有脏数据,比如重复数据,或者某条数据重要字段是null的,那下面的这几种,会把这种脏数据也统计上,本质都是统计满足条件的行数的:
MySQL 事务主要用于处理操作量大,复杂度高的数据。比如说,在人员管理系统中,你删除一个人员,你既需要删除人员的基本资料,也要删除和该人员相关的信息,如信箱,文章等等,这样,这些数据库操作语句就构成一个事务,详细了解可以看一下这篇【常识与进阶】!
正文之前 昨天终于把我苦命的毕业设计审批表送出去了。结果暑假的生产实习开始对账,我这儿又开始忙活了,还要签字,我有时候都在想要不全班代签一遍算了。不然真的揪心啊!mmp,就学校这些东西破事多!!虽然合
📷 查询出不重复数据有多少条 SELECT distinct phone time FROM 数据.new_table; select phone,time from 数据.new_table group by phone; Error Code: 1290. The MySQL server is running with the --secure-file-priv option so it cannot execute this statement 解决方法:将CSV文件放到mysql的安全目录up
数据库中有有一张表专门存储用户的维度数据,由于随着时间的推移,用户的维度数据也可能发生变化,故每一次查看都会保存一次记录。 现在需要对数据按用户分析,但当中有大量的重复数据,仅用数据库的等值去重明显不可行。
业务很简单:需要批量插入一些数据,数据来源可能是其他数据库的表,也可能是一个外部excel的导入
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,
正文部分 SAP HANA处理大量数据速度快的机制理解 1:HANA使用列存储的数据管理优化数据存取 从列去读取数据库表,其他忽略 2:对于内存和CPU之间的访问速度差异,增加内核,压缩数据 3:使用列存储技术高效利用CPU的缓存。 行存储数据的读取方式容易造成内存的数据读取及高速缓存的丢失 4:利用新型CPU预读取的技术夹克数据的读取 就是读取一个缓存数据的同时,预读另一个缓存数据。 HANA采用了行列混合的存储模式 即在单一数据库系统中,能支持两种不同的数据存储模式。 传统意义上数据库表是一个二维表,由
这两个是可以生成随机数的函数 应用范围并不广 如果你是个彩票迷,可能会用它来确定你今天想要的数字 如果你需要随机数字测试,可能也会用到它 如果你想做一个抽奖Excel,可能会用到它 但是它没办法去重 所以很多做不重复抽奖的都转而求向VBA帮助 Rand() 这个函数是不需要参数的 没错,括号里面不需要输入任何内容 类似的零参数函数还有Today,Now 它的作用是生成[0,1)之间的任何数 注意,含0但是不含1 也就是你永远取不到1 📷 如果你要无限近似的取不重复数 这个函数比RandBetween更适合
常用数据结构 string 最常用的,包含 incr自增 、decr自减、setnx 等 512M的容量 GetSet: 设置新值,返回旧值 应用场景 统计功能如粉丝数 分布式锁 共享Session 也可用于生成全局唯一的id set set集合 能放2^32-1个元素 用来做不重复元素保存 list 是一个双向链表,支持双向的Pop/Push ,江湖规矩一般从左端Push,右端Pop——LPush/RPop,配合lpush lpop rpush rpop 等可以组成栈或者队列 消息队列 栈
InfluxDB 3.0(以前称为 InfluxDB IOx)是一个(云)可扩展数据库,为数据加载和查询提供高性能,并专注于时间序列用例。本文介绍了数据库的系统架构。
来源:http://www.telami.cn/2018/when-mysql-batch-inserts-and-how-to-not-insert-duplicate-data/
业务很简单:需要批量插入一些数据,数据来源可能是其他数据库的表,也可能是一个外部excel的导入。
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。
ClickHouse应用于OLAP(在线分析处理)领域,具体来说满足如下特点使用此技术比较合适:
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)。
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[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。
昨天有个网友在公众号留言问我~ 统计符合B列条件的A列不重复的计数(多个重复算一个) 我读了两边,领悟了他的问题,就是统计符合条件的另外一列的不重复单元格个数! 这个问题有三个关键点 1、符合条件
数据库版本 Server version: 5.1.41-community-log MySQL Community Server (GPL)
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。
普通索引(INDEX):最基本的索引,没有任何限制 唯一索引(UNIQUE):与”普通索引”类似,不同的就是:索引列的值必须唯一,但允许有空值。 主键索引(PRIMARY):它 是一种特殊的唯一索引,不允许有空值。 全文索引(FULLTEXT ):可用于 MyISAM 表,mysql5.6之后也可用于innodb表, 用于在一篇文章中,检索文本信息的, 针对较大的数据,生成全文索引很耗时和空间。 联合(组合)索引:为了更多的提高mysql效率可建立组合索引,遵循”最左前缀“原则。
此题主要考察的是分组思想。将演员和导演合作的数据作为分组,只要分组出现的次数超过 2 次,即是符合条件的数据。
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。
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。
insert ignore会忽略数据库中已经存在的数据(根据主键或者唯一索引判断),如果数据库没有数据,就插入新的数据,如果有数据的话就跳过这条数据.
RLE压缩算法(下简称RLE算法)的基本思路是把数据按照线性序列分成两种情况:一种是连续的重复数据块,另一种是连续的不重复数据块。RLE算法的原理就是用一个表示块数的属性加上一个数据块代表原来连续的若干块数据,从而达到节省存储空间的目的。一般RLE算法都选择数据块的长度为1字节,表示块数的属性也用1字节表示,对于颜色数小于256色的图像文件或文本文件,块长度选择1字节是比较合适的。
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。
Pandas是数据处理中非常常用的一个库,是数据分析师、AI的工程师们必用的一个库,对这个库是否能够熟练的应用,直接关系到我们是否能够把数据处理成我们想要的样子。Pandas是基于NumPy构建的,让以NumPy为中心的应用变得更加的简单,它专注于数据处理,这个库可以帮助数据分析、数据挖掘、算法等工程师岗位的人员轻松快速的解决处理预处理的问题。比如说数据类型的转换,缺失值的处理、描述性统计分析、数据汇总等等功能。 它不仅仅包含各种数据处理的方法,也包含了从多种数据源中读取数据的方法,比如Excel、CSV等,这些我们后边会讲到,让我们首先从Pandas的数据类型开始学起。 Pandas一共包含了两种数据类型,分别是Series和DataFrame,我们先来学习一下Series类型。 Series类型就类似于一维数组对象,它是由一组数据以及一组与之相关的数据索引组成的,代码示例如下:
PHP uniqid()函数可用于生成不重复的唯一标识符,该函数基于微秒级当前时间戳。在高并发或者间隔时长极短(如循环代码)的情况下,会出现大量重复数据。即使使用了第二个参数,也会重复,最好的方案是结合 md5 函数来生成唯一 ID。
在SQL(Structured Query Language)中,DISTINCT关键字是一个强大的工具,用于查询去重。它允许我们从数据库中获取唯一(不重复)的记录,而不考虑其他列的值。本文将深入探讨SQL中的DISTINCT关键字,包括其语法、用途和示例。
前段时间我踩过一个坑:在mysql8的一张innodb引擎的表中,加了唯一索引,但最后发现数据竟然还是重复了。
写在前文,首先声明博主对数据分析领域也在不断学习当中,文章中难免可能会出现一些错误,欢迎大家及时指正,博主在此之前也曾对不同量级、不同领域的数据进行过分析,但是在过程中总是感觉有许多困惑,即自己也会问自己?自己分析的是否全面,是否有价值,从哪些方面出发?对于这些问题博主做了思考。归根到底还是在理论上,在阅读了相关的专业书籍和材料的基础上总结出本文,希望能给大家带来收获,同时由于内容过多,计划分三次完成全部内容,同时如果大家感觉对自己有帮助的话,记得收藏,博主会不断完善本文的缺陷和不足,希望真正能给大家带来收获!
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。
消息重复和幂等问题是很常见的问题,这俩问题基本可以放在一起。 既然是消费消息,那肯定要考虑考虑会不会重复消费?能不能避免重复消费?或者重复消费了也别造成系统异常可以吗?这个是MQ领域的基本问题,其实本质上还是问你使用消息队列如何保证幂等性,这个是你架构里要考虑的一个问题即实际生产上的系统设计问题。
–3、 –先去除重复,去除后的数据将重新插入新表中,即就得到了没有重复后的数据了—-
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