SQL查找删除重复行

来源：互联网发布：福州seo基础培训编辑：程序博客网时间：2024/06/02 10:21

转：http://blog.csdn.net/afeiqiang/article/details/8586516

本文讲述如何查找数据库里重复的行。这是初学者十分普遍遇到的问题。方法也很简单。这个问题还可以有其他演变，例如，如何查找“两字段重复的行”（#mysql IRC 频道问到的问题）

如何查找重复行

第一步是定义什么样的行才是重复行。多数情况下很简单：它们某一列具有相同的值。本文采用这一定义，或许你对“重复”的定义比这复杂，你需要对sql做些修改。
本文要用到的数据样本

[sql] view plaincopy
create table test(id int not null primary key, day date not null);  
  
insert into test(id, day) values(1, '2006-10-08');  
insert into test(id, day) values(2, '2006-10-08');  
insert into test(id, day) values(3, '2006-10-09');  
  
select * from test;  
+----+------------+  
| id | day        |  
+----+------------+  
|  1 | 2006-10-08 |  
|  2 | 2006-10-08 |  
|  3 | 2006-10-09 |  
+----+------------+  

前面两行在day字段具有相同的值，因此如何我将他们当做重复行，这里有一查询语句可以查找。查询语句使用GROUP BY子句把具有相同字段值的行归为一组，然后计算组的大小。

[sql] view plaincopy
 select day, count(*) from test GROUP BY day;  
+------------+----------+  
| day        | count(*) |  
+------------+----------+  
| 2006-10-08 |        2 |  
| 2006-10-09 |        1 |  
+------------+----------+  

重复行的组大小大于1。如何希望只显示重复行，必须使用HAVING子句，比如

[sql] view plaincopy
select day, count(*) from test group by day HAVING count(*) > 1;  
+------------+----------+  
| day        | count(*) |  
+------------+----------+  
| 2006-10-08 |        2 |  
+------------+----------+  

这是基本的技巧：根据具有相同值的字段分组，然后知显示大小大于1的组。

为什么不能使用WHERE子句？

因为WHERE子句过滤的是分组之前的行，HAVING子句过滤的是分组之后的行。

如何删除重复行

一个相关的问题是如何删除重复行。一个常见的任务是，重复行只保留一行，其他删除，然后你可以创建适当的索引，防止以后再有重复的行写入数据库。
同样，首先是弄清楚重复行的定义。你要保留的是哪一行呢？第一行，或者某个字段具有最大值的行？本文中，假设要保留的是第一行——id字段具有最小值的行，意味着你要删除其他的行。
也许最简单的方法是通过临时表。尤其对于MYSQL，有些限制是不能在一个查询语句中select的同时update一个表。在我的另一篇文章中 MySQL SELECT同时UPDATE同一张表(How to select from an update target in MySQL), 讲述了如何绕过这些限制。简单起见，这里只用到了临时表的方法。
我们的任务是：删除所有重复行，除了分组中id字段具有最小值的行。因此，需要找出大小大于1的分组，以及希望保留的行。你可以使用MIN()函数。这里的语句是创建临时表，以及查找需要用DELETE删除的行。

[sql] view plaincopy
create temporary table to_delete (day date not null, min_id int not null);  
  
insert into to_delete(day, min_id)  
   select day, MIN(id) from test group by day having count(*) > 1;  
  
select * from to_delete;  
+------------+--------+  
| day        | min_id |  
+------------+--------+  
| 2006-10-08 |      1 |  
+------------+--------+  

有了这些数据，你可以开始删除“脏数据”行了。可以有几种方法，各有优劣（详见我的文章many-to-one problems in SQL），但这里不做详细比较，只是说明在支持查询子句的关系数据库中，使用的标准方法。

[sql] view plaincopy
delete from test  
   where exists(  
      select * from to_delete  
      where to_delete.day = test.day and to_delete.min_id <> test.id  
   )  

如何查找多列上的重复行

有人最近问到这样的问题：
我的一个表上有两个字段b和c，分别关联到其他两个表的b和c字段。我想要找出在b字段或者c字段上具有重复值的行。
咋看很难明白，通过对话后我理解了：他想要对b和c分别创建unique索引。如上所述，查找在某一字段上具有重复值的行很简单，只要用group分组，然后计算组的大小。并且查找全部字段重复的行也很简单，只要把所有字段放到group子句。但如果是判断b字段重复或者c字段重复，问题困难得多。这里提问者用到的样本数据

[sql] view plaincopy
create table a_b_c(  
   a int not null primary key auto_increment,  
   b int,  
   c int  
);  
  
insert into a_b_c(b,c) values (1, 1);  
insert into a_b_c(b,c) values (1, 2);  
insert into a_b_c(b,c) values (1, 3);  
insert into a_b_c(b,c) values (2, 1);  
insert into a_b_c(b,c) values (2, 2);  
insert into a_b_c(b,c) values (2, 3);  
insert into a_b_c(b,c) values (3, 1);  
insert into a_b_c(b,c) values (3, 2);  
insert into a_b_c(b,c) values (3, 3);  

现在，你可以轻易看到表里面有一些重复的行，但找不到两行具有相同的二元组{b, c}。这就是为什么问题会变得困难了。

错误的查询语句

如果把两列放在一起分组，你会得到不同的结果，具体看如何分组和计算大小。提问者恰恰是困在了这里。有时候查询语句找到一些重复行却漏了其他的。这是他用到了查询

[sql] view plaincopy
select b, c, count(*) from a_b_c  
group by b, c  
having count(distinct b > 1)  
   or count(distinct c > 1);  

结果返回所有的行，因为CONT(*)总是1.为什么？因为 >1 写在COUNT()里面。这个错误很容易被忽略，事实上等效于

[sql] view plaincopy
select b, c, count(*) from a_b_c  
group by b, c  
having count(1)  
   or count(1);  

为什么？因为(b > 1)是一个布尔值，根本不是你想要的结果。你要的是

[sql] view plaincopy
select b, c, count(*) from a_b_c  
group by b, c  
having count(distinct b) > 1  
   or count(distinct c) > 1;  

返回空结果。很显然，因为没有重复的{b,c}。这人试了很多其他的OR和AND的组合，用来分组的是一个字段，计算大小的是另一个字段，像这样

[sql] view plaincopy
select b, count(*) from a_b_c group by b having count(distinct c) > 1;  
+------+----------+  
| b    | count(*) |  
+------+----------+  
|    1 |        3 |  
|    2 |        3 |  
|    3 |        3 |  
+------+----------+  

没有一个能够找出全部的重复行。而且最令人沮丧的是，对于某些情况，这种语句是有效的，如果错误地以为就是这么写法，然而对于另外的情况，很可能得到错误结果。

事实上，单纯用GROUP BY 是不可行的。为什么？因为当你对某一字段使用group by时，就会把另一字段的值分散到不同的分组里。对这些字段排序可以看到这些效果，正如分组做的那样。首先，对b字段排序，看看它是如何分组的

abc711812913102111221223133114321533

当你对b字段排序（分组），相同值的c被分到不同的组，因此不能用COUNT(DISTINCT c)来计算大小。COUNT()之类的内部函数只作用于同一个分组，对于不同分组的行就无能为力了。类似，如果排序的是c字段，相同值的b也会分到不同的组，无论如何是不能达到我们的目的的。

几种正确的方法

也许最简单的方法是分别对某个字段查找重复行，然后用UNION拼在一起，像这样：

[sql] view plaincopy
select b as value, count(*) as cnt, 'b' as what_col  
 from a_b_c group by b having count(*) > 1  
 union  
 select c as value, count(*) as cnt, 'c' as what_col  
 from a_b_c group by c having count(*) > 1;  
+-------+-----+----------+  
| value | cnt | what_col |  
+-------+-----+----------+  
|     1 |   3 | b        |  
|     2 |   3 | b        |  
|     3 |   3 | b        |  
|     1 |   3 | c        |  
|     2 |   3 | c        |  
|     3 |   3 | c        |  
+-------+-----+----------+  

输出what_col字段为了提示重复的是哪个字段。另一个办法是使用嵌套查询：

[sql] view plaincopy
select a, b, c from a_b_c  
 where b in (select b from a_b_c group by b having count(*) > 1)  
    or c in (select c from a_b_c group by c having count(*) > 1);  
+----+------+------+  
| a  | b    | c    |  
+----+------+------+  
|  7 |    1 |    1 |  
|  8 |    1 |    2 |  
|  9 |    1 |    3 |  
| 10 |    2 |    1 |  
| 11 |    2 |    2 |  
| 12 |    2 |    3 |  
| 13 |    3 |    1 |  
| 14 |    3 |    2 |  
| 15 |    3 |    3 |  
+----+------+------+  

这种方法的效率要比使用UNION低许多，并且显示每一重复的行，而不是重复的字段值。还有一种方法，将自己跟group的嵌套查询结果联表查询。写法比较复杂，但对于复杂的数据或者对效率有较高要求的情况，是很有必要的。

[sql] view plaincopy
select a, a_b_c.b, a_b_c.c  
from a_b_c  
   left outer join (  
      select b from a_b_c group by b having count(*) > 1  
   ) as b on a_b_c.b = b.b  
   left outer join (  
      select c from a_b_c group by c having count(*) > 1  
   ) as c on a_b_c.c = c.c  
where b.b is not null or c.c is not null  

以上方法可行，我敢肯定还有其他的方法。如果UNION能用，我想会是最简单不过的了。

原文地址 http://www.xaprb.com/blog/2006/10/09/how-to-find-duplicate-rows-with-sql/