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
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 )
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
oracle 数据库多字段去重 方法介绍：distinct 关键字、group by 、row_number ()over(partition by 列 order by 列 desc) 我的需求是：...根据某几列去重 查询出去重后的全部信息。...我的想法：我想找出一种更简单的方法去 实现去重查询。越直接越好。...去重 select distinct id，name from test 结果：根据id和name 组合去重（类似于 id || name 这样去重） 2、group by 分组去重 select...*,row_number() over(partition by a.id,a.sex order by name) su from test a; 去重例子：根据 id和sex 去重 select
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
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 { //
MySQL数据库去重的方法 数据库最近有很多重复的数据，数据量还有点大，本想着用代码解决，后来发现用SQL就能解决，这里记录一下 看这条SQL DELETE consum_record FROM consum_record...SQL也不能拖后腿 但是在处理完成之后，数据库中的主键id不是连续的了，强迫症犯了 下面是解决办法： 我这边处理方式是：先删除主键id字段，然后再重新生成主键id字段 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献
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
目录 概述 一、Oracle数据库去重（推荐放在在第6点） 二、MySQL数据库去重 三、sqlserver数据库去重 四、pg数据库删除重复数据 ---- 概述 ---- 转发这个主要是有时会有重复数据的需求...，留一个查询方法，大家有空也可以测试一下.. ---- 一、Oracle数据库去重（推荐放在在第6点） 1、环境准备 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...数据库去重 1、环境准备 CREATE TABLE hwb( id BIGINT (4) not null, name varchar(10), PRIMARY KEY (id)...而在 MySQL 中也有一个类似的隐藏列 _rowid 来标记唯一的标识。但是需要注意 _rowid 并不是一个真实存在的列，其本质是一个 非空唯一列 的别名。..._rowid))c ); ps:还可考虑表切换完成去重步骤。 ---- 三、sqlserver数据库去重 1、环境准备 CREATE TABLE [dbo].
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...区别1：查询结果集不同 当使用 distinct 去重时，查询结果集中只有去重列信息，如下图所示： 当你试图添加非去重字段（查询）时，SQL 会报错如下图所示： 而使用 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
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。
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？
oracle数据库中有如下一张表，包含id,loginid,name,researchtime等字段，其中name字段中的数据有重复，查询数据时要重复数据只取一条，利用row_number ()over...HY_RECORDS a ) where su=1 and loginid =2572 order by researchtime desc) where rownum < 7 结果如下图 好了，oracle数据库去重查询一些简单的查询语句到此结束
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
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 =...
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
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 []
“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
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