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。
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 [,......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...,]) from ; 示例： mysql> select count(distinct deptno,job) from emp; +----------------------
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。...添加一个新的字段id，对id中的值进行递增操作，然后再设置为主键。...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。...`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 )
简单说明问题出现的原因： MySQL left join 语句格式为： A LEFT JOIN B ON 条件表达式 left join 是以A表为基础，A表即左表，B表即右表。...所以解决办法 都是从一个出发点出发，使A表与B表所显示的记录数为 1:1对应关系。...select * from a left join(select id from b group by id) as b on a.id=b.aid 拿出b表的一条数据关联 使A表与B表所显示的记录数为 1:1对应关系...作用是起了的，不过他同时作用了两个字段，也就是必须得id与name都相同的才会被排除 采用唯一键去关联做链接查询 left join的关键字（字段）在product表不唯一，所以这部分不唯一的数据就产生了笛卡尔积...可以用唯一键（不一定要主键，只要唯一就行）去关联做链接查询就可以了。 我会阅读所有的评论，所以无论你有什么想要说的，或者是想要分享的，甚至是问题之类的，都可以在下面留言。
tempList.add(object); } } return tempList; } 方式二，使用Set去重代码片段如下...// 利用set集合唯一性去重 Set set = new HashSet(originalList); List tempList = new ArrayList(set...List oldList = Arrays.asList(mainRisk.getParentId()); //根据id查找对应的code并去重
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 FROM 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 { //
, {dict2} ] B = [ {dict3}, {dict2} ] C = [ {dict3}, {dict4} ] M = [A,B,C] X = [] 将M去重后的字典放入列表...X中,得到X = [{dict1}, {dict2},{dict3}, {dict4}] 难点 字典列表 大家可能一开始会想到使用set()函数转化为集合，自动去重。...但是集合是使用hash来计算并去重的，但是字典类型无法使用Hash计算。虽然可以使用类class或者命名元组namedtupe来替换字典，但是这次的场景是无法变更列表的产生源的。...性能差 data = set([json.dumps(d) for d in data]) data = [json.loads(d) for d in data] # 这种方式只能对ABC生效，对M...lambda relation: to_echarts(link=relation), relationship_list) # 为什么要用set而不是list来转化map对象: # 1.去重
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
问题就是对一个list中的新闻id进行去重，去重之后要保证顺序不变。
这篇文章讲讲如何对一个有序数组去重，先看下题目： ?...再简单扩展一下，如果给你一个有序链表，如何去重呢？其实和数组是一模一样的，唯一的区别是把数组赋值操作变成操作指针而已： ? 对于链表去重，算法执行的过程是这样的： ?
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...，使用 group by 和 distinct 加 count 的查询语义是完全不同的，distinct + count 统计的是去重之后的总数量，而 group by + count 统计的是分组之后的每组数据的总数...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
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？
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。
怎么快速的对列表进行去重呢，去重之后原来的顺序会不会改变呢？...1.以下的几种情况结果是一样的，去重之后顺序会改变: ids = [1,2,3,3,4,2,3,4,5,6,1] news_ids = [] for id in ids: if id not in...去列表去重，不改变原来的顺序，还可以使用一个空列表把原列表里面不重复的数据”装起来”，例如： list2 = [] list1 = [1,2,3,2,2,2,4,6,5] for i in list1:...if i not in list2: list2.append(i) list2 [1, 2, 3, 4, 6, 5] 或者使用删除元素索引的方法对列表去重，并且不改变原列表的顺序
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...join算匹配数 select count(*) as cnt from ( select * from table1 where pt='2017-06-01') t1
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 []
pybloom import ScalableBloomFilter sbf = ScalableBloomFilter(mode=ScalableBloomFilter.SMALL_SET_GROWTH) count...= 10000 for i in range(0, count): sbf.add(i) print((1.0 - (len(sbf) / float(count))) <= sbf.error_rate...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。
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