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
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。
Python按照某些列去重,可用drop_duplicates函数轻松处理。本文致力用简洁的语言介绍该函数。
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。
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。
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 。
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。
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。
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。
本文通过Excel的新功能Power Query结合数据有效性功能,实现最简单实用的去掉重复数据并在表格中下拉显示的效果。
如果靠人眼来一个个的对比excel的两列数据来去重的话,数据量少还能勉强对比一下,如果几千、几万条数据肯定就需要进行程式化处理,excel对于这个问题给我们提供了很方便的解决方案,这里主要用到excel的“条件格式”这个功能来筛选对比两列数据中心的重复值,并将两列数据中的相同、重复的数据按规则进行排序方便选择,甚至是删除。
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
可以看到“ALLEN”和“SMITH”这两个人的数据重复了,现在要求表中name重复的数据只保留一行,其他的删除。
今天主要介绍一下Oracle、MySQL、sqlserver、pg数据库在删除重复数据时是怎么实现的。这里用实例来说明。
以上MergeTree不能对相同主键的数据进行去重,ClickHouse提供了ReplacingMergeTree引擎,可以针对同分区内相同主键的数据进行去重,它能够在合并分区时删除重复的数据。值得注意的是,ReplacingMergeTree只是在一定程度上解决了数据重复问题,由于自动分区合并机制在后台定时执行,所以并不能完全保障数据不重复。ReplacingMergeTree 适用于在后台清除重复的数据以节省空间。
语法和理论转自https://www.runoob.com/mysql/mysql-where-clause.html
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。
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
ClickHouse通过SummingMergeTree来支持对主键列进行预聚合。在后台合并时,会将主键相同的多行进行sum求和,然后使用一行数据取而代之,从而大幅度降低存储空间占用,提升聚合计算性能。
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。
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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
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。
PostgreSQL13.0于2020年9月24日正式release,13版本的PG带来很多优秀特性:比如索引的并行vacuum,增量排序,btree索引deduplication,异构分区表逻辑订阅等。在这里面最闪亮的特性非deduplication莫属。
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?
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。
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)。
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。
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。
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;
MergeTree在写入一批数据时,数据总会以数据片段的形式写入磁盘,且数据片段不可修改。为了避免片段过多,ClickHouse会通过后台线程,定期合并这些数据片段,属于相同分区的数据片段会被合成一个新的片段。
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。
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。
遗传力 (Heritability) 又称遗传率,指遗传方差在总方差(表型方差)中所占的比值。遗传力表明某一性状受到遗传控制的程度。它介于0到1之间,当遗传力为1时,表型变异完全由遗传因素决定,当遗传力为0时表型变异由环境因素决定。
在SQL数据库中,UNIQUE约束是一种用于确保数据唯一性的重要工具。本文将深入探讨UNIQUE约束的概念、应用场景以及使用方法,以帮助读者更好地理解和利用UNIQUE约束来保证数据的一致性和准确性。
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:
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。
“去重”通过字面意思不难理解,就是删除重复的数据。在一个数据集中,找出重复的数据删并将其删除,最终只保存一个唯一存在的数据项,这就是数据去重的整个过程。删除重复数据是数据分析中经常会遇到的一个问题。通过数据去重,不仅可以节省内存空间,提高写入性能,还可以提升数据集的精确度,使得数据集不受重复数据的影响。
让我们设计一个文件托管服务,比如Dropbox或Google Drive。云文件存储允许用户在远程服务器上存储数据。通常,这些服务器由云存储提供商维护,并通过网络(通常通过互联网)提供给用户。用户每月支付云数据存储费用。类似服务:OneDrive、Google Drive
尽管使用ElasticSearch冷热存储架构来存储日志,成本依旧高昂,而ElasticSearch的存储成本占用70%以上,寻找新的低成本存储方案也就成了主要解决方式。
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。
ReplacingMergeTree和SummingMergeTree是ClickHouse中两种常用的MergeTree引擎。
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。
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。
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