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 <字段名1>[,<字段名2>... 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 ，distinct关键字必须位于第一个字段前，多个字段完全一样的情况下，才会过滤。
使用java8新特性stream进行List去重 public static List<String> delRepeat(List<String> list) { List<String > myList = listAll.stream().distinct().collect(Collectors.toList()); return myList ; } 2.双重for 循环去重 (不推荐使用，速度太慢) 实际是使用list自身方法remove()方法。 不打乱顺序 A // Set去重并保持原先顺序的两种方法 public static void delRepeat(List<String> list) { //方法一 * 由于Set的无序性，不会保持原来顺序 * @param list */ public static List<Map<String, Object>> distinct
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House.objects.none() for contact in contacts: house = house | contact.house_set.all() return house.distinct () 合并出来的queryset，再去重。 比较好的做法是不使用 install_opener 去更改全局的设置，而只是直接调用 opener的open 方法代替全局的 urlopen 方法。 个人不建议使用requests模块 更详细的相关介绍 urllib 官网 urllib2 官网 以上这篇django queryset 去重 .distinct()说明就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考
, 'j'); INSERT INTO "test_dist" VALUES (7, '3', 'j'); INSERT INTO "test_dist" VALUES (8, '4', 'j'); 去重多个列 直接用distinct，后面的列都参与去重。 | b 2 | n 4 | j 1 | c 1 | a 2 | m 3 | j (7 rows) 去重指定列，保留其他列 当下遇到需求，需要将其中一个列去重 | 1 | a 2 | 4 | m 3 | 6 | j 4 | 8 | j (4 rows) 这里，根据code去重，id和name随机取出，这样可以获得code维度的数据 如果不去重，获得原始数据，code有重复。
distinct简单来说就是用来去重的，而group by的设计目的则是用来聚合统计的，两者在能够实现的功能上有些相同之处，但应该仔细区分，因为用错场景的话，效率相差可以倍计。 单纯的去重操作使用distinct，速度是快于group by的。 distinct distinct支持单列、多列的去重方式。 单列去重的方式简明易懂，即相同值只保留1个。 多列的去重则是根据指定的去重的列信息来进行，即只有所有指定的列信息都相同，才会被认为是重复的信息。 group by使用的频率相对较高，但正如其功能一样，它的目的是用来进行聚合统计的，虽然也可能实现去重的功能，但这并不是它的长项。 group by 是用来分组的，不建议用来去除重复行，distinct 用来去除重复行，不能分组。
拿了一份邮箱地址，想要对地址进行去重。 打开文件一看，好几列。 07.763000000,浙江省杭州市,qq.com,59592,1378747@qq.com,1,1,2015-04-08 15:31:07.763000000,四川省达州市,qq.com,5 命令1： #获得去重后的结果 {print $2}' | sort |uniq #只显示重复的列 cat 001.csv | awk -F ";" '{print $2}' | sort | uniq -d #多个字段作为主键，去重 cat 001.csv | awk -F ";" '{print $1"-"$2}' | sort | uniq -d 按空格区分进行去重，所以得出的是15:31:07.763000000,陕西省咸阳市
1.使用DISTINCT去掉重复数据 我们先看下面这个例子: SELECT DISTINCT UnitPrice FROM [Sales]. 与上面的UnitPrice没使用DISTINCT情况基本一致。 然后我们给SalesOrderDetailID加上DISTINCT后会怎么样呢？ 从上图可以看到，DISTINCT已经排除了1000条记录，但是在执行时花的时间比没加DISTINCT更久了。 A.重复数据量多的情况下，对UnitPrice进行去重 SELECT DISTINCT UnitPrice FROM sales.Temp_Salesorder; SELECT UnitPrice B.重复数据量少的情况下，对SalesOrderDetailID进行去重 SELECT DISTINCT SalesOrderDetailID FROM sales.Temp_Salesorder SELECT
经典例子 select distinct name, id from table 或者 select name,id from table group by name 像这样是错误的写法，distinct where条件中，取出唯一id 然后就可以获得去重之后的两个字段了 不过我这边是你需要去重一个字段，展示两个字段的情况 # 注意 有很多朋友问，group by 是可以对多字段进行去重的，但是我这里为什么还说不行呢？ 我在这里统一描述下 由于时间比较早了，我大概记得当时的场景是：对一个字段进行去重，而需要取两个字段，这样的写法如下 select A,B from table group by A 但是group _承影v的博客-CSDN博客_mysql去重 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
一、简介 最近在工作中，在写oracle统计查询的时候，遇到listagg聚合函数分组聚合之后出现很多重复数据的问题，于是研究了一下listagg去重的几种方法，以下通过实例讲解三种实现listagg去重的方法 【a】 第一种方法： 使用wm_concat() + distinct去重聚合 --第一种方法： 使用wm_concat() + distinct去重聚合 select t.department_name 【b】第二种方法：使用正则替换方式去重(仅适用于oracle字符串大小比较小的情况) --第二种方法：使用正则替换方式去重(仅适用于oracle字符串大小比较小的情况) select t.department_name class_keys from V_YDXG_TEACHER_KNSRDGL t group by t.department_key, t.department_name; 这种方式处理listagg去重问题如果拼接的字符串太长会报 t.department_name, t.class_key) s where rn = 1 group by s.department_key, s.department_name; 推荐使用这种方式，先把重复数据去重之后再进行聚合处理
DISTINCT 去重复 （运动扭伤腰。。。悲伤。。。 (▼ _ ▼) ） 首先，例如我们的表： ? 在此我们先使用如下命令： SELECT DISTINCT name1 FROM table1 发行结果如下： ? 那我们试试以下语句： SELECT DISTINCT name1,age1 FROM table1 在 DISTINCT 后面的name1,age1的作用是去除name1和age1一起 的重复，什么叫做两者一起呢 在此要注意的一件事情是，不能够如下打命令： SELECT DISTINCT name1,DISTINCT age1 FROM table1 或者 SELECT name1,DISTINCT age1 FROM table1 因为 DISTINCT 只能运行出现在开头，不能放在后面.
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 { //
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。 幸好Javadoc标注了去重标准： Returns a stream consisting of the distinct elements (according to {@link Object#equals 所以，要使用distinct来实现去重，必须重写hashcode和equals方法，除非你使用默认的。 那么，究竟为啥要这么做？点进去看一眼实现。
在使用mysql时，有时需要查询出某个字段不重复的记录，这时可以使用mysql提供的distinct这个关键字来过滤重复的记录，但是实际中我们往往用distinct来返回不重复字段的条数（count(distinct id)）,其原因是distinct只能返回他的目标字段，而无法返回其他字段，例如有如下表user: 用distinct来返回不重复的用户名：select distinct name from user ;，结果为： 这样只把不重复的用户名查询出来了，但是用户的id，并没有被查询出来：select distinct name,id from user;，这样的结果为： distinct name,id 这样的mysql 会认为要过滤掉name和id两个字段都重复的记录，如果sql这样写：select id,distinct name from user，这样mysql会报错，因为distinct必须放在要查询字段的开头 所以一般distinct用来查询不重复记录的条数。
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 测试： case class AdData(id:Int,devId:String,datatime:Long)object Distinct1 { def main(args: Array[String
public static void main(String[] args){
直到其后面没有重复的元素就push进新数组 <script type="text/javascript"> function distinct(arr){ } return result; } var arra = [1,2,3,4,4,1,1,2,1,1,1]; console.log(distinct splice方法 思路 对数组中的每一项，与该项后面的每一项比较，若相同，就删掉后面的相同项 <script type="text/javascript"> function distinct return arr; }; var a = [1,2,3,4,5,6,5,3,2,4,56,4,1,2,1,1,1,1,1,1,]; var b = distinct obj); return result; }; var a = [1,4,6,4,4,4,4,4,6,1,1] var b = distinct
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。
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 []
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
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 class Distinct1ProcessFunction extends KeyedProcessFunction[AdKey, AdData, Void] { var devIdState:
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