# MySQL插入去重操作
## 引言
在MySQL数据库中，插入数据时经常需要进行去重操作，即在插入数据之前先判断数据是否已经存在，如果存在则不进行插入。本文将教会你如何实现MySQL插入去重操作。
## 实现流程
下面是整个操作的流程图：
```mermaid
graph LR
A(开始) --> B(连接数据库)
B --> C(查询数据)
C --> D(判断数据是否存在)
D --
原创
2023-10-30 14:59:24
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0.前言消除重复数据分为几种不同的情况，请参考食用1.使用DISTINCT 关键字。适用场景：返回的数据有重复的行时，会直接消除掉所有重复的行数据。例如: 下面这个表，如果我们执行下面的操作SELECT DISTINCT message_id FROM message_receive返回结果如下：可以看出，返回的数据没有任何一个重复的行。我们继续操作，执行下面的语句SELECT DISTINCT
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2022-02-01 11:06:00
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mysql 去重语句 mysql数据去重
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2019-11-30 20:47:56
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# 实现MySQL插入前触发器数据去重
## 1. 流程概述
在MySQL中，可以通过触发器实现插入前的数据去重。下面是实现这个功能的具体流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建一个触发器，设置在插入数据前触发 |
| 2 | 在触发器中编写去重逻辑 |
| 3 | 测试触发器的功能 |
## 2. 具体步骤
### 步骤1：创建触发器
首先，我
原创
2024-03-03 04:51:01
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文章目录String.replace vs StringUtils.replace什么是 JMH使用 JMH 测试 replaceJMH 基本概念源码 & 课后题String.replace vs StringUtils.replace字符串的 replace 是我们平时最常用的操作了，那么你用对了吗？我们下面就快速的比较一下 String.replace 和 StringUtils.re
在数据统计领域，去重/计数算法是一项经常使用的技术[1]，例如 UV/PV 统计，日GMV统计都需要用到这项技术。 本章我们准备从业务演进的角度，来分析各类去重技术在实际生产场景的应用。这里我们以知乎网站为例，看看它发展历程中"可能"使用了哪些去重和计数算法，该过程中很多技术方案有更好的实践，但是为了更好的给大家讲解，只能假设B乎的技术较为拙劣了。 Redis/DB计数 2007年
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2023-08-20 20:36:45
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文章目录前言一、插入测试数据二、剔除重复数据方法1.方法一：使用distinct2.方法二：使用group by3.方法三：使用开窗函数总结 前言数据库生成环境中经常会遇到表中有重复的数据，或者进行关联过程中产生重复数据，下面介绍三种剔除重复数据的方法，请针对自己的应用场景选择使用。一、插入测试数据下图测试数据中user_name为lilei、zhaofeng的用户是重复数据。二、剔除重复数据方
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2023-05-20 13:16:08
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之前在介绍INSERT INTO命令时，曾经提到，该命令在执行数据插入操作时，会在数据库中对元组的主键进行检测，若没有存在，则执行插入动作，若存在，则会报错。 而INSERT IGNORE INTO命令与其不同的是，INSERT IGNORE会忽略数据库中已经存在的记录： 如果数据库没有数据，就插入 ...
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2021-09-04 17:00:00
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2评论
我们用的数据库是mysql,偶尔会因为程序处理上的方便或者sql未优化而增加了一些重复数据，最后需要对这些重复的数据进行删除
对于数据量不大的时候我一般用not in的方式来处理，或者删全表，导出不重复的数据，然后再insert的方式，网上也提供了很多方式，但是很多都需要执行很长时间，而且资源占用很多，对于数据量大的时候被DBA否决了
比如表tb1中的结构为
id
原创
2013-04-07 18:56:55
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# 如何实现 MySQL 数据去重
## 简介
在开发中，我们经常会遇到需要对数据库中的数据进行去重的情况。MySQL 提供了多种方法来实现数据去重，本文将介绍一种常见的方法，帮助刚入行的开发者学习如何实现 MySQL 数据去重。
## 流程
下面是实现 MySQL 数据去重的流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 连接到 MySQL 数据库 |
|
原创
2023-11-23 12:40:46
18阅读
今天群内有群友提出了一个问题，就是MySql中删除重复数据的问题，然后回答了一下，发现正好接触到了之前可能没关注的一点儿小知识，在此做下简要记录(哦对，昨天晚上在试用腾讯云数据库的时候还遇到一个问题，就是腾讯云数据库的Mysql对大小写是敏感的)。OK，接下来我们进入正题，首先我按照群友的数据结构创建了一张表，填充了一部分数据，结构如下图所示：那么我们首先来确定我们删除数据的时候的所需条件，首先找
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2024-08-16 08:57:14
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在使用 MySQL SELECT 语句查询数据的时候返回的是所有匹配的行。例如，查询 tb_students_info 表中所有 age 的执行结果如下所示。 可以看到查询结果返回了 10 条记录，其中有一些重复的 age 值，有时出于对数据分析的要求，需要消除重复的记录值。这时候就需要用到 DISTINCT 关键字指示 MySQL 消除重复的记录值，语法格式为：S
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2023-06-15 17:34:01
335阅读
由于工作中需要进行数据去重，所以做一下记录，其实是很小白的问题。。。。其实对于数据去重来讲，最好的是在设计程序和数据库的时候就考虑到数据冗余问题，不插入重复的数据。但是呢，，，这个项目，如果其中的两个字段同时重复，就算冗余，但是还需要自增长的id作为主键方便查询。。。。so。。。算了，我写完数据自己去重吧。。。因为有大量的重复数据，所以选择的去重方法是通过聚合函数建立一个新的表，然后重命名。sql
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2023-06-02 15:09:51
133阅读
如果要统计一篇文章的阅读量，可以直接使用 Redis 的 incr 指令来完成。如果要求阅读量必须按用户去重，那就可以使用 set 来记录阅读了这篇文章的所有用户 id，获取 set 集合的长度就是去重阅读量。但是如果爆款文章阅读量太大，set 会浪费太多存储空间。这时候我们就要使用 Redis 提供的 HyperLogLog 数据结构来代替 set，它只会占用最多 12k 的存储空
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2024-09-24 10:22:17
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简单使用案例：MainActivity：viewModel.getMessageObserver().observe(this, new Observer() {@Overridepublic void onChanged(@Nullable MessageBean messageBean) {if (messageBean != null) {LogUtils.d(messageBean.toS
# Java与MongoDB数据插入去重的实现
在实际的开发过程中，我们经常会遇到需要将数据插入到MongoDB数据库中的情况。在插入数据的过程中，我们有时候需要做去重操作，以保证数据库中不会存在重复的数据。本文将介绍如何使用Java语言结合MongoDB实现数据的插入去重操作。
## MongoDB简介
MongoDB是一款基于分布式文件存储的开源数据库系统，属于NoSQL数据库的一种。它
原创
2024-07-01 05:01:59
15阅读
MySQL 5.6中，Oracle对子查询进行了优化处理。其中涉及到将一个子查询转变为一个半连接操作，然后将它作为另外一个连接操作来加以评估。优化器能够进行识别，即一条IN语句要求子查询从子查询表只返回一个值。在这些场景下，查询是以半连接来执行的，该操作仅返回子查询中每条记录的一个实例，而子查询则是通过记录与外部查询进行匹配的。在本文中，我们将近距离观察MySQL 5.6中新的优化器功能。子查询刷
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2023-08-22 23:56:30
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# Mysql 数据去重求和实现方法
## 引言
在实际的开发中，我们经常需要对数据库中的数据进行去重求和操作。本文将介绍如何使用 MySQL 数据库实现数据去重求和的方法，并提供详细的代码示例。
## 流程概述
下面是实现 MySQL 数据去重求和的流程概述：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 连接到 MySQL 数据库 |
| 2 | 去重查询 |
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原创
2023-07-20 11:39:31
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# MySQL大数据去重：减少重复数据，提高查询效率
在大数据处理和分析中，数据去重是一个非常重要且常见的需求。去重操作可以有效减少数据量，提高查询和分析的效率。在MySQL中，我们可以通过不同的方式来进行数据去重操作。本文将介绍如何利用MySQL进行大数据去重，并通过示例代码演示具体的操作步骤。
## 数据去重的原理
数据去重是指在数据集中去除重复的数据，让每条数据只出现一次。在MySQL
原创
2024-07-10 06:25:15
58阅读
# MySQL大数据去重实现流程
## 简介
在处理大规模数据时，重复数据是一个常见的问题。为了提高查询和分析的效率，我们可以通过去重来减少数据量。本文将介绍如何使用MySQL进行大数据去重，并提供了详细的实现流程和代码示例。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
subgraph 准备工作
A(连接MySQL数据库)
B(创建
原创
2023-11-19 04:17:46
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