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    面试突击63:MySQL 中如何去重?

    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...区别1:查询结果集不同 当使用 distinct 去重时,查询结果集中只有去重列信息,如下图所示: 当你试图添加非去重字段(查询)时,SQL 会报错如下图所示: 而使用 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

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    将MySQL去重操作优化到极致

    要把去重后的50万数据写入到目标表。 重复created_time和item_name的多条数据,可以保留任意一条,不做规则限制。...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?

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    Java中对List去重, Stream去重

    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?...在本题目中,要根据id去重,那么,我们的比较依据就是id了。...回到最初的问题,之所以提这个问题是因为想要将数据库侧去重拿到Java端,那么数据量可能比较大,比如10w条。

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    MySQL多列字段去重的案例实践

    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...错误 [1064] [42000]: You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL...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#

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    Flink去重第一弹:MapState去重

    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

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    Flink去重第四弹:bitmap精确去重

    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...UDF化 为了方便提供业务方使用,同样需要将其封装成为UDF, 由于snowflake算法得到的是一个长整型,因此选择了Roaring64NavgabelMap作为存储对象,由于去重是按照维度来计算,...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—

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