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SQL去重的三种方法汇总
2021-12-10 17:11:31

来源:blog.csdn.net/xienan_ds_zj/
article/details/103869048



在使用SQL提数的时候,常会遇到表内有重复值的时候,比如我们想得到 uv (独立访客),就需要做去重。

在 MySQL 中通常是使用 distinct 或 group by子句,但在支持窗口函数的 sql(如Hive SQL、Oracle等等) 中还可以使用 row_number 窗口函数进行去重。

举个栗子,现有这样一张表 task:



备注:

  • task_id: 任务id;
  • order_id: 订单id;
  • start_time: 开始时间

注意:一个任务对应多条订单

我们需要求出任务的总数量,因为 task_id 并非的,所以需要去重:

distinct

-- 列出 task_id 的所有值(去重后的记录)
-- select distinct task_id
-- from Task;

-- 任务总数
select count(distinct task_id) task_num
from Task;

distinct 通常效率较低。它不适合用来展示去重后具体的值,一般与 count 配合用来计算条数。

distinct 使用中,放在 select 后边,对后面所有的字段的值统一进行去重。比如distinct后面有两个字段,那么 1,1 和 1,2 这两条记录不是重复值 。

推荐下自己做的 Spring Boot 的实战项目:

https://github.com/YunaiV/ruoyi-vue-pro

group by

-- 列出 task_id 的所有值(去重后的记录,null也是值)
-- select task_id
-- from Task
-- group by task_id;

-- 任务总数
select count(task_id) task_num
from (select task_id
      from Task
      group by task_id) tmp;

推荐下自己做的 Spring Cloud 的实战项目:

https://github.com/YunaiV/onemall

row_number

row_number 是窗口函数,语法如下:

row_number() over (partition by <用于分组的字段名> order by <用于组内排序的字段名>)

其中 partition by 部分可省略。

-- 在支持窗口函数的 sql 中使用
select count(case when rn=1 then task_id else null end) task_num
from (select task_id
       , row_number() over (partition by task_id order by start_time) rn
   from Task) tmp;

此外,再借助一个表 test 来理理 distinct 和 group by 在去重中的使用:





-- 下方的分号;用来分隔行
select distinct user_id
from Test;    -- 返回 1; 2

select distinct user_id, user_type
from Test;    -- 返回1, 1; 1, 2; 2, 1

select user_id
from Test
group by user_id;    -- 返回1;  2

select user_id, user_type
from Test
group by user_id, user_type;    -- 返回1, 1; 1, 2; 2, 1

select user_id, user_type
from Test
group by user_id;    
-- Hive、Oracle等会报错,mysql可以这样写。
-- 返回1, 1 或 1, 2 ; 2, 1(共两行)。只会对group by后面的字段去重,就是说后返回的记录数等于上一段sql的记录数,即2条
-- 没有放在group by 后面但是在select中放了的字段,只会返回一条记录(好像通常是条,应该是没有规律的)



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创建时间:2020-06-16 18:15:35
数据库是存放数据的仓库。它的存储空间很大,可以存放百万条、千万条、上亿条数据。但是数据库并不是随意地将数据进行存放,是有一定的规则的,否则查询的效率会很低。当今世界是一个充满着数据的互联网世界,充斥着大量的数据。即这个互联网世界就是数据世界。数据的来源有很多,比如出行记录、消费记录、浏览的网页、发送的消息等等。除了文本类型的数据,图像、音乐、声音都是数据。 [2]
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