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