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。
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。
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。
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。
sql DISTINCT去掉重复的数据统计方法(2009-01-13 15:05:43)转载 标签:sqldistinct杂谈 分类:sql
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。
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;
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。
如题,SQL查询和删除重复值,例子是在Oracle环境下,类似写法网上很多。 1、利用distinct关键字去重 2、利用group by分组去重(这里没有实验出来就不写了) 3、利用rowid查询去重(个人推荐这个,rowid查询速度是最快的)
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。
** 1.无ORDER BY排序的写法。(效率最高) (经过测试,此方法成本最低,只嵌套一层,速度最快!即使查询的数据量再大,也几乎不受影响,速度依然!) SELECT *
这周某系统上线,有一个需求就是,为一张表修改唯一性约束,原因就是之前发现,由于唯一性约束设置不当,导致业务处理出现异常。
查询出hospitalName是xx医院和openId以2开头的所有记录,并且更新my_booking表中的payType为1.
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1683347.html
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。
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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。
简单查询的主要特征就是将一张数据表之中的全部数据行进行显示,而后可以利用 SELECT 子句来控制所需要的输出列。
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。
row_number是通过标记排号方式去重,如果有2条或以上的重复数据,直接筛选删除即可。
前天写了篇文章《表中已存重复数据的情况,如何增加唯一性约束?》,提到了存在唯一约束前提下,重复数据的问题。
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。
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。
本文使用到的是oracle数据库scott方案所带的表,scott是oracle数据库自带的方案,使用前请确保其解锁 Oracle合并查询一共有四种方式,分别使用不同的关键字:UNION、UNION
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
伪列的数据是由ORACLE进行维护和管理的,用户不能对这个列修改,只能查看。
https://blog.csdn.net/horses/article/details/104553075
来源:blog.csdn.net/horses/article/details/10455307
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
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。
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。
当源数据库不存在备份集,并且磁盘空间不足的情况下,可以通过Active Database Duplication来实现对数据库的复制。
在 Twitter 上,我们每天都要实时处理大约 4000 亿个事件,生成 PB 级的数据。我们使用的数据的事件源多种多样,来自不同的平台和存储系统,例如 Hadoop、Vertica、Manhattan 分布式数据库、Kafka、Twitter Eventbus、GCS、BigQuery 和 PubSub。
墨墨导读:在使用 LOB 的时候,可能大家都遇到过碎片和空间问题的困扰,在 20c 中,Oracle提供了对于 SecureFiles 的碎片整理功能,完善了对于大对象碎片化的处理过程。
上节讲到如何利用Python获取Oracle已使用过的索引名称,这节讲如何将他们存入MySQL数据库中
在企业环境中,对磁盘空间的需求是惊人的。数据备份、文件服务器、软件镜像、虚拟磁盘等都需要占据大量的空间。对此,微软在Windows Server 2012中引入了重复数据删除技术。 重复数据删除技术通过将文件分割成小的 (32-128 KB) 且可变大小的区块、确定重复的区块,然后保持每个区块一个副本,区块的冗余副本由对单个副本的引用所取代。这样,文件不再作为独立的数据流进行存储,而是替换为指向存储在通用存储位置的数据块的存根。因此,我们可以在更小的空间中存储更多的数据。此外,该项技术还会对区块进行压缩以便进一步优化空间。 根据微软官方的介绍,该项技术有四大好处: 一、容量优化:“重复数据删除”使得 Windows Server 2012 能够在更少的物理空间中存储更多的数据,并获得比以前版本的 Windows 操作系统明显更高的存储效率。以前版本的 Windows 操作系统使用单实例存储 (SIS) 或 NTFS 文件系统压缩。“重复数据删除”使用可变分块大小和压缩,常规文件服务器的优化率为 2:1,而虚拟数据的优化率最高可达 20:1。 二、伸缩性和性能: Windows Server 2012 中的“重复数据删除”具有高度的可伸缩性,能够有效利用资源,并且不会产生干扰。它可以同时对多个大容量主数据运行,而不会影响服务器上的其他工作负载。通过控制 CPU 和内存资源的消耗,保持对服务器工作负载的较低影响。此外,用户可以灵活设置何时应该运行“重复数据删除”、指定用于消除重复的资源并为“重复数据删除”创建有关文件选择的策略。 三、可靠性和数据完整性:在对数据应用“重复数据删除”时,保持数据的完整性。Windows Server 2012 利用校验和值、一致性和身份验证来确保数据的完整性。此外,Windows Server 2012 中的“重复数据删除”会为所有元数据和最常引用的数据保持冗余,以确保这些数据可以在发生损坏时进行恢复。 四、与 BranchCache 相结合提高带宽效率:通过与 BranchCache 进行集成,同样的优化技术还可应用于通过 WAN 传输到分支机构的数据。这会缩短文件下载时间和降低带宽占用。 作为系统管理员,有那么好的技术,自然是要来尝试一下。 首先要为系统添加Data Deduplication角色
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。
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。
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 。
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。
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(partition by 列 order by 列 desc)方法实现
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。
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。
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