SQL数据去重的3种方法实例详解

1、使用distinct去重

distinct用来查询不重复记录的条数，用count(distinct id)来返回不重复字段的条数。用法注意：

• distinct【查询字段】，必须放在要查询字段的开头，即放在第一个参数；
• 只能在SELECT 语句中使用，不能在 INSERT, DELETE, UPDATE 中使用；
• DISTINCT 表示对后面的所有参数的拼接取不重复的记录，即查出的参数拼接每行记录都是唯一的
• 不能与all同时使用，默认情况下，查询时返回的就是所有的结果。

distinct支持单列、多列的去重方式。

• 作用于单列

单列去重的方式简明易懂，即相同值只保留1个。

select distinct name from A //对A表的name去重然后显示

• 作用于多列

多列的去重则是根据指定的去重的列信息来进行，即只有所有指定的列信息都相同，才会被认为是重复的信息。注意，distinct作用于多列的时候只在开头加上即可，并不用每个字段都加上。distinct必须在开头，在中间是不可以的，会报错，`select id,distinct name from A //错误

select distinct id,name from A //对A表的id和name去重然后显示

• 配合count使用

select count(distinct name) from A //对A表的不同的name进行计数

按顺序去重时，order by 的列必须出现在 distinct 中

出错代码

改正后的代码

讨论：若不使用Distinct关键字，则order by后面的字段不一定要放在seletc中

mysql中使用去重distinct方法的示例详解
【Hive】数据去重

2、使用group by

GROUP BY 语句根据一个或多个列对结果集进行分组。在分组的列上我们可以使用 COUNT, SUM, AVG,等函数，形式为select 重复的字段名 from 表名 group by 重复的字段名;

group by 对age查询结果进行了分组，自动将重复的项归结为一组。

还可以使用count函数，统计重复的数据有多少个

3、使用ROW_NUMBER() OVER 或 GROUP BY 和 COLLECT_SET/COLLECT_LIST

说到要去重，自然会想到 DISTINCT，但是在 Hive SQL 里，它有两个问题：

• DISTINCT 会以 SELECT 出的全部列作为 key 进行去重。也就是说，只要有一列的数据不同，DISTINCT 就认为是不同数据而保留。
• DISTINCT 会将全部数据打到一个 reducer 上执行，造成严重的数据倾斜，耗时巨大。

3.1 ROW_NUMBER() OVER

DISTINCT 的两个问题，用 ROW_NUMBER() OVER 可解。比如，如果我们要按 key1 和 key2 两列为 key 去重，就会写出这样的代码：

WITH temp_table AS (
  SELECT
    key1,
    key2,
    [columns]...,
    ROW_NUMBER() OVER (
      PARTITION BY key1, key2
      ORDER BY column ASC
    ) AS rn
  FROM
    table
)
 
SELECT
  key1,
  key2,
  [columns]...
FROM
  temp_table
WHERE
  rn = 1;

这样，Hive 会按 key1 和 key2 为 key，将数据打到不同的 mapper 上，然后对 key1 和 key2 都相同的一组数据，按 column 升序排列，并最终在每组中保留排列后的第一条数据。借此就完成了按 key1 和 key2 两列为 key 的去重任务。注意 PARTITION BY 在此起到的作用：

• 一是按 key1 和 key2 打散数据，解决上述问题 (2)；
• 二是与 ORDER BY 和 rn = 1 的条件结合，按 key1 和 key2 对数据进行分组去重，解决上述问题 (1)。

但显然，这样做十分不优雅（not-elegant），并且不难想见其效率比较低。

row_number() OVER (PARTITION BY COL1 ORDER BY COL2) as num 表示根据 COL1分组，在分组内部根据 COL2排序，此函数计算的值num就表示每组内部排序后的顺序编号（组内连续的唯一的)

3.2 GROUP BY 和 COLLECT_SET/COLLECT_LIST

ROW_NUMBER() OVER 解法的一个核心是利用 PARTITION BY 对数据按 key 分组，同样的功能用 GROUP BY 也可以实现。但是，GROUP BY 需要与聚合函数搭配使用。我们需要考虑，什么样的聚合函数能实现或者间接实现这样的功能呢？不难想到有 COLLECT_SET 和 COLLECT_LIST。

SELECT
  key1,
  key2,
  [COLLECT_LIST(column)[1] AS column]...
FROM
  temp_table
GROUP BY
  key1, key2

对于 key1 和 key2 以外的列，我们用 COLLECT_LIST 将他们收集起来，然后输出第一个收集进来的结果。这里使用 COLLECT_LIST 而非 COLLECT_SET 的原因在于 SET 内是无序的，因此你无法保证输出的 columns 都来自同一条数据。若对于此没有要求或限制，则可以使用 COLLECT_SET，它会更节省资源。

相比前一种办法，由于省略了排序和（可能的）落盘动作，所以效率会高不少。但是因为（可能）不落盘，所以 COLLECT_LIST 中的数据都会缓存在内存当中。如果重复数量特别大，这种方法可能会触发 OOM。此时应考虑将数据进一步打散，然后再合并；或者干脆换用前一种办法。

distinct与group by的去重方面的区别

distinct简单来说就是用来去重的，而group by的设计目的则是用来聚合统计的，两者在能够实现的功能上有些相同之处，但应该仔细区分。

单纯的去重操作使用distinct，速度是快于group by的。

distinct支持单列、多列的去重方式。

单列去重的方式简明易懂，即相同值只保留1个。

多列的去重则是根据指定的去重的列信息来进行，即只有所有指定的列信息都相同，才会被认为是重复的信息。

group by使用的频率相对较高，但正如其功能一样，它的目的是用来进行聚合统计的，虽然也可能实现去重的功能，但这并不是它的长项。

区别：

1）distinct只是将重复的行从结果中出去；

group by是按指定的列分组，一般这时在select中会用到聚合函数。

2）distinct是把不同的记录显示出来。

group by是在查询时先把纪录按照类别分出来再查询。

group by 必须在查询结果中包含一个聚集函数，而distinct不用。

distinct和group by有啥区别，大概总结以下几点：

distinct适合查单个字段去重，支持单列、多列的去重方式。 单列去重的方式简明易懂，即相同值只保留1个。 
多列的去重则是根据指定的去重的列信息来进行，即只有所有指定的列信息都相同，才会被认为是重复的信息。

而 group by 可以针对要查询的全部字段中的部分字段去重，它的作用主要是：获取数据表中以分组字段为依据的其他统计数据。

补充：MySQL中distinct和group by去重性能对比

前言

• MySQL：5.7.17
• 存储引擎：InnoDB
• 实验目的：本文主要测试在某字段有无索引、各种不同值个数情况下，记录对此字段其使用DISTINCT/GROUP BY去重的查询语句执行时间，对比两者在不同场景下的去重性能，实验过程中关闭MySQL查询缓存。
• 实验表格：

实验过程

1）创建测试表

表创建语句：

DROP TABLE IF EXISTS `tab_1`;
CREATE TABLE `tab_1` (
  `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `value` int(10) unsigned NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

DROP TABLE IF EXISTS `tab_2`;
CREATE TABLE `tab_2` (
  `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `value` int(10) unsigned NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `idx_value` (`value`)

) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
DROP TABLE IF EXISTS `tab_3`;
CREATE TABLE `tab_3` LIKE `tab_1`;
DROP TABLE IF EXISTS `tab_4`;
CREATE TABLE `tab_4` LIKE `tab_2`;

2）生成测试数据

表数据插入过程：

DROP PROCEDURE IF EXISTS generateRandomData;
delimiter $$
-- tblName为插入表,field为插入字段,num为插入字段值上限,count为插入的记录数
CREATE PROCEDURE generateRandomData(IN tblName VARCHAR(30),IN field VARCHAR(30),IN num INT UNSIGNED,IN count INT UNSIGNED)

BEGIN
    -- 声明循环变量
    DECLARE i INT UNSIGNED DEFAULT 1;
    -- 循环插入随机整数1~num,共插入count条数据
    w1:WHILE i<=count DO
        set i=i+1;
        set @val = FLOOR(RAND()*num+1);
        set @statement = CONCAT('INSERT INTO ',tblName,'(`',field,'`) VALUES(',@val,')');
        PREPARE stmt FROM @statement;
        EXECUTE stmt;
    END WHILE w1;
END $$
delimiter ;

调用过程随机生成测试数据：

call generateRandomData('tab_1','value',3,100000);
INSERT INTO tab_2 SELECT * FROM tab_1;
call generateRandomData('tab_3','value',10000,100000);
INSERT INTO tab_4 SELECT * FROM tab_3;

3）执行查询语句，记录执行时间

查询语句及对应执行时间如下：

SELECT DISTINCT(`value`) FROM tab_1;
SELECT `value` FROM tab_1 GROUP BY `value`;
SELECT DISTINCT(`value`) FROM tab_2;
SELECT `value` FROM tab_2 GROUP BY `value`;
SELECT DISTINCT(`value`) FROM tab_3;
SELECT `value` FROM tab_3 GROUP BY `value`;
SELECT DISTINCT(`value`) FROM tab_4;
SELECT `value` FROM tab_4 GROUP BY `value`;

4）实验结果

实验结论

MySQL 5.7.17中使用distinct和group by进行去重时，性能相差不大

使用去重distinct方法的示例详解

一 distinct

含义：distinct用来查询不重复记录的条数,即distinct来返回不重复字段的条数（count(distinct id)）,其原因是distinct只能返回他的目标字段，而无法返回其他字段

用法注意：

1.distinct【查询字段】，必须放在要查询字段的开头，即放在第一个参数；

2.只能在SELECT 语句中使用，不能在 INSERT, DELETE, UPDATE 中使用；

3.DISTINCT 表示对后面的所有参数的拼接取 不重复的记录，即查出的参数拼接每行记录都是唯一的

4.不能与all同时使用，默认情况下，查询时返回的就是所有的结果。

1.1只对一个字段查重

对一个字段查重，表示选取该字段一列不重复的数据。

示例表：psur_list

PLAN_NUMBER字段去重，语句：

SELECT DISTINCT PLAN_NUMBER FROM psur_list;

结果如下：

1.2多个字段去重

对多个字段去重，表示选取多个字段拼接的一条记录，不重复的所有记录

示例表：psur_list

PLAN_NUMBER和PRODUCT_NAME字段去重，语句：

SELECT DISTINCT PLAN_NUMBER,PRODUCT_NAME FROM psur_list;

结果如下：

期望结果：只对第一个参数PLAN_NUMBER取唯一值

解决办法一：使用group_concat 函数

语句：

SELECT GROUP_CONCAT(DISTINCT PLAN_NUMBER) AS PLAN_NUMBER,PRODUCT_NAMEFROM psur_list GROUP BY PLAN_NUMBER

解决办法二：使用group by

语句：

SELECT PLAN_NUMBER,PRODUCT_NAME FROM psur_list GROUP BY PLAN_NUMBER

结果如下：

1.3针对null处理

distinct不会过滤掉null值，返回结果包含null值

表psur_list如下：

对COUNTRY字段去重，语句：

SELECT DISTINCT COUNTRY FROM psur_list

结果如下：

1.4与distinctrow同义

语句：

SELECT DISTINCTROW COUNTRY FROM psur_list

结果如下：

二 聚合函数中使用distinct

在聚合函数中DISTINCT 一般跟 COUNT 结合使用。count（）会过滤掉null项

语句：

SELECT COUNT(DISTINCT COUNTRY) FROM psur_list

结果如下：【实际包含null项有4个记录，执行语句后过滤null项，计算为3】

总结

到此这篇关于SQL数据去重的3种方法的文章就介绍到这了,更多相关SQL数据去重方法内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！