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。
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。
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在MySQL中,有时候我们需要从表中检索唯一的、不重复的数据。这时,我们可以使用DISTINCT关键字来过滤掉重复的数据行。在本文中,我们将深入探讨MySQL中DISTINCT的用法以及如何在查询中使用它来得到不重复的结果集。
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。
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。
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。
在进行数据分析和建模之前,数据清洗是一个必要的步骤。数据清洗是通过处理和转换原始数据,使其变得更加规范、准确和可用于分析的过程。Python提供了丰富的库和工具,使数据清洗变得更加高效和便捷。本文将详细介绍数据清洗的概念、常见的数据质量问题以及如何使用Python进行数据清洗。
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
大家注意:因为微信改了推送机制,会有小伙伴刷不到当天的文章,一些比较实用的知识和信息,错过了就是错过了。所以建议大家加个星标
insert ignore会忽略数据库中已经存在的数据(根据主键或者唯一索引判断),如果数据库没有数据,就插入新的数据,如果有数据的话就跳过这条数据.
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。
[Err] 1093 - You can't specify target table 'dept' for update in FROM clause 原因:更新这个表的同时又查询了这个表,查询这个表的同时又去更新了这个表,可以理解为死锁。mysql不支持这种更新查询同一张表的操作。所以我们用生成临时表去操作,上面的语句就是这么写的。复制即可。
数据库版本 Server version: 5.1.41-community-log MySQL Community Server (GPL)
公司业务使用到Greenplun数据库,根据查询的时间戳来不断的将每个时间段之间的数据,进行数据交换,但是今天发现,mysql的时间戳没有小数点后6位,即精确度到毫秒级的,所以对于这个问题,将和Greenplum数据库的时间戳后6位保持一样。当然了最大位数是6位,也可以是1-6之间的整数。可以根据自己的业务进行设计。这样进行查询每个时间段之间的数据就不会出现丢失数据和重复数据的情况了。
爱可生 DBA 团队成员,擅长故障分析、性能优化,个人博客:https://www.jianshu.com/u/a95ec11f67a8,欢迎讨论。
难点2:同一段代码,再不加锁的情况下,可能被多个线程同时执行,这会造成很多麻烦,比如变量的赋值不正确,方法的重复调用,而如果加锁,或者通过join阻塞方式等来控制,那么又如同运行单进程,效率低下,达不到,“并发”,“高速”的效果。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
点击上方蓝色“程序猿DD”,选择“设为星标” 回复“资源”获取独家整理的学习资料! 来源:blog.csdn.net/horses/article/details/10455307 关系模型(Relational model)由 E.F.Codd 博士于 1970 年提出,以集合论中的关系概念为基础;无论是现实世界中的实体对象还是它们之间的联系都使用关系表示。我们在数据库系统中看到的关系就是二维表(Table),由行(Row)和列(Column)组成。因此,也可以说关系表是由数据行构成的集合。 关系模
0x00 前言 往往那些不起眼的功能,最能毁掉你的工作成果。 本篇分享一些和数据质量监控相关的内容。数据质量监控是一个在快速发展的业务中最容易被牺牲和忽略的功能,但是它确实至关重要的。 文章结构 数据质量监控的意义和价值就不再谈了,本文主要讨论下面三个主题: 数据质量监控要做哪些监控内容 该怎么做 数据校验 文中会涉及到数据仓库其它的一些知识点,请参考之前的文章。 0x01 什么值得你监控 我把数据质量分成三部分来理解: 监控 告警 多数据源 重点在监控,这点会展开来讲,多数据源这一块是因为在大数据场
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。
–3、 –先去除重复,去除后的数据将重新插入新表中,即就得到了没有重复后的数据了—-
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。
0x00 前言 往往那些不起眼的功能,最能毁掉你的工作成果。 本篇分享一些和数据质量监控相关的内容。数据质量监控是一个在快速发展的业务中最容易被牺牲和忽略的功能,但是它确实至关重要的。 假设你做了100个业务,一旦有其中一个业务在某个时间段出现了数据异常,这个异常还是由业务方发现的而不是你,根据我的经验是,它带来的负面影响会超过你之前做的100个业务带来的正面影响。 文章结构 数据质量监控的意义和价值就不再谈了,本文主要讨论下面两个主题: 数据质量监控要做哪些监控内容 该怎么做 文中会涉及到数据仓库其它的一
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)。
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。
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。
扯扯网上疯传的一组图片。网上流传《人工智能实验教材》的图片,为幼儿园的小朋友们量身打造的实验教材,可谓是火了。甚至有网友调侃道:python 将会从幼儿园一直陪你到考大学。活在当下,身为程序一猿,如果你不不知道 python,那就很有可能会成为新时代的“文盲”啦。
1.下面三种方式,在多数情况下效率是基本相同的,但问题在于,很多情况下,我们数据库可能有脏数据,比如重复数据,或者某条数据重要字段是null的,那下面的这几种,会把这种脏数据也统计上,本质都是统计满足条件的行数的:
有同时反馈,直接通过如下的sql进行分页查询,分页会出现重复数据,于是乎我专门查了相关了资料,整理了一下。
ClickHouse应用于OLAP(在线分析处理)领域,具体来说满足如下特点使用此技术比较合适:
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
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
https://blog.csdn.net/horses/article/details/104553075
来源:blog.csdn.net/horses/article/details/10455307
前不久在写一个分页接口的时候,在测试阶段出现了排序结果紊乱且数据不正确的问题,那个接口是按照create_time进行排序的,但是对应的表中有很多相同create_time的数据,最后发现是因为 order by 排序的时候,如果排序字段中有多行相同的列值,则排序结果是不确定的。
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