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...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
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。...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。...DELETE FROM `table` WHERE `去重字段名` IN ( SELECT x FROM ( SELECT `去重字段名` AS x FROM...`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 )
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 [,......,] from ; 数据表如下： mysql> select * from emp; +-------+--------+------------+------+--------...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
多表 JOIN 查询统计要记得去重 SELECT p.id projectId, ccr.commit_time changeDate, sum(ccr.line_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 { //...RemoveRepByLoop(slc) }else{ // 大于的时候，通过map来过滤 return RemoveRepByMap(slc) } } ps: 1024 这个数字不是特别精准...大约在这个数量超上，使用map方式的速度要快，小于这个数量级后，loop方式要快，而且省内存。
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
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。...3.2 多列去重 根据 aid（文章 ID）和 uid（用户 ID）联合去重，具体实现如下： 3.3 聚合函数 + group by 统计每个 aid 的总数量，SQL 实现如下： 从上述结果可以看出...by 排序可以查询一个或多个字段，如下图所示： 区别2：使用业务场景不同 统计去重之后的总数量需要使用 distinct，而统计分组明细，或在分组明细的基础上添加查询条件时，就得使用 group...使用 distinct 统计某列去重之后的总数量： 统计分组之后数量大于 2 的文章，就要使用 group by 了，如下图所示： 区别3：性能不同 如果去重的字段有索引，那么 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
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？
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%...的情况下统计2^64个数据，在这种大数据量情况下能够减少存储空间的消耗，但是前提是允许存在一定的误差。...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
public static void main(String[] args){
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。
把数据库表导出到文本文件中 mysql -h主机 -P端口 -u用户 -p密码 -A 数据库 -e "select email,domain,time from ent_login_01_000" >...ent_login_01_000.txt 总共要统计最近3个月的登陆用户 , 按月份分表,并且每月有128张表 , 全部导出到文件中 , 总共有80G ?
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。也就是将当前元素与他后面的所有元素作比较，只要碰到与当前元素相等的情况，利用j =...
Pybloomfilter构造时允许传入capacity（即n），error rate，位数组大小（m），哈希函数个数（即k）以及一个序列化的nmap文件。...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
“Python”, “C++”, “Java”}; test1(arrStr); test2(arrStr); test3(arrStr); test4(arrStr); } //方法1：通过List去重...newArrStr = list.toArray(new String[1]); //System.out.println(Arrays.toString(newArrStr)); } //方法2：通过Map去重...; for (String str : arrStr) { map.put(str, str); } System.out.println(map.keySet()); } //方法3：通过Set去重...HashSet(); for (String str : arrStr) { set.add(str); } System.out.println(set); } //方法4：通过lambda去重
数据库去重有很多方法，下面列出目前理解与使用的方法 第一种 通过group by分组，然后将分组后的数据写入临时表然后再写入另外的表,对于没有出现再group by后面的field可以用函数max,min...提取，效率较高 –适合情况：这种情况适合重复率非常高的情况，一般来说重复率超过5成则可以考虑用这个方法 –优点：对于重复率高的数据集的去重，十分推荐用这种方法 –缺点：uuid不能用max或min提取，...如果需要去重的数据集中包含uuid则十分尴尬 create temp table tmp_data1 as select [field1],[field2]…,max(field_special),min
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
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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