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
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。
通过程序化的脚本处理，可以实现自动批量处理任务，例如任务的下发、任务的状态查询、任务的完成、业绩和产能交付的统计和结算等。通过集合 触动精灵+API接口 就可以快速实现自己想要的效果。做到自己控制自己的客户端、自己管理自己的数据，既快速又更安全。
让我们设计一个网络爬虫，它将系统地浏览和下载万维网。网状物爬虫也被称为网络蜘蛛、机器人、蠕虫、步行者和机器人。
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;
许多面向用户的互联网业务都会在系统后端维护一份用户数据，快应用中心业务也同样做了这件事。快应用中心允许用户对快应用进行收藏，并在服务端记录了用户的收藏列表，通过用户账号标识OpenID来关联收藏的快应用包名。
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。
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
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。
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）。
概要 了解数据 分析数据问题 清洗数据 整合代码 了解数据 在处理任何数据之前，我们的第一任务是理解数据以及数据是干什么用的。我们尝试去理解数据的列/行、记录、数据格式、语义错误、缺失的条目以及错误的格式，这样我们就可以大概了解数据分析之前要做哪些“清理”工作。 本次我们需要一个 patient_heart_rate.csv （链接：https://pan.baidu.com/s/1geX8oYf 密码：odj0）的数据文件，这个数据很小，可以让我们一目了然。这个数据是 csv 格式。数据是描述不同个体在不
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】！
最近测试给我提了一个bug，说我之前提供的一个批量复制商品的接口，产生了重复的商品数据。
在我们的用例中1-10% 是对历史记录的更新。当记录更新时，我们需要从之前的 updated_date 分区中删除之前的条目，并将条目添加到最新的分区中，在没有删除和更新功能的情况下，我们必须重新读取整个历史表分区 -> 去重数据 -> 用新的去重数据覆盖整个表分区
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。
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。
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。
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。
最近在看Apache pulsar这个被誉为下一代消息队列的相关的，我之前其实已经写过很多kafka,rocketmq相关的文章，本来以为消息队列的技术大体花样都差不多，但是当我看到了pulsar的确被他的一些设计给惊艳到了。这篇文章是我看pulsar的时候觉得不错的一篇英文文章，在网上找了一下译文，直接转载给大家看。
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。
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
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 。
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？
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。
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。
摘要：使用 update_one() 而不是 insert_one() 方法存储数据。
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。
ZFS文件系统的英文名称为Zettabyte File System,也叫动态文件系统（Dynamic File System）,是第一个128位文件系统。最初是由Sun公司为Solaris 10操作系统开发的文件系统。作为OpenSolaris开源计划的一部分，ZFS于2005年11月发布，被Sun称为是终极文件系统，经历了 10 年的活跃开发。而最新的开发将全面开放，并重新命名为 OpenZFS。
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。
近期正在探索前端、后端、系统端各类常用组件与工具，对其一些常见的组件进行再次整理一下，形成标准化组件专题，后续该专题将包含各类语言中的一些常用组件。欢迎大家进行持续关注。
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
我们在使用pandas读取文件数据时，可以设定初始的索引。 这里我用之前 爬取过的 拉勾网产品经理岗位数据进行演示如下：
最常见的方式就是为字段设置主键或唯一索引，当插入重复数据时，抛出错误，程序终止，但这会给后续处理带来麻烦，因此需要对插入语句做特殊处理，尽量避开或忽略异常，下面我简单介绍一下，感兴趣的朋友可以尝试一下：
对于没有采用磁带存储的组织来说实施云备份要容易得多。在基于云计算的系统中，启用重复数据删除和压缩后，数据存储就不再是一个难题。
平时工作中可能会遇到这种情况，当试图对表中的某一列或几列创建唯一索引时，系统提示ORA-01452 ：不能创建唯一索引，发现重复记录。这个时候只能创建普通索引或者删除重复记录后再创建唯一索引。
ReadMore:https://blog.sekun.dev/posts/create-static-binaries-and-docker-images-with-nix/#problem-3-static-assets
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：
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。
今天遇到一个问题。相同的数据在同一张表里出现了多次。我的需求是删除多余的数据，但要保留其中一条。 定义 表明 table_a ,判断唯一的两个字段 c_1,c_2，无关字段data 表中原始数据如下
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。
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