/* SerialNum 序号 FindTable 临时表 */ SELECT * FROM (SELECT ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY 字段1+字段2 ORDER BY 字段1+字段2) SerialNum, 主键,字段1,字段2,.... FROM 去重表名称 ...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2021-09-22 13:06:00
                            
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            sqlserver去重            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-03-31 14:35:09
                            
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            # 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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            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            
                
         
            
            
            
            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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            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
                                                                                    
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            01软件介绍   DuplicateCleaner 是一款专用于查找或删除重复文件的工具,DuplicateCleaner重复文件查找工具可以扫描磁盘深处各种类型文件:视频文件、音频文件、电影、照片、演示稿、word文档等,重复文件以浅蓝色标记出来。占用内存体积小、cpu消耗功率低扫描仅需几分钟。02软件功能   同类重复文件查找,解放双手。搜索更加灵活扫描路径更全面导入导出svc文件灵            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            去重概念去重,即删除重复的数据。在日常开发中,我们对数据分析处理时,删除重复数据是经常会遇到的一个问题。通过数据去重,不仅可以节省内存空间,提高写入性能,还可以提升数据集的精确度,使得数据集不受重复数据的影响。Pandas简介Pandas 是 Python 的核心数据分析支持库,提供了快速、灵活、明确的数据结构,旨在简单、直观地处理关系型、标记型数据。Pandas 的目标是成为 Python 数据            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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             查看快捷键定义的地方 Window->Preferences->General->Keys。(或按Ctrl + Shift +L快捷键)一、实用类快捷键1 、常用熟悉的快捷键CTRL+C(复制)、CTRL+X(剪切)、CTRL+Z(撤销)、CTRL+F(查找)、CTRL+H(搜索文件或字符串)、CTRL+Y(重做)、CTRL+/(双斜杠注释)、ALT+/(提示)、CT            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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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
                                                                                    
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            l = []with open('tmp.txt', 'r', encoding='utf-8') as fr: for i in fr: l.append(i.replace('\n', ''))s = ','.join(list(set(','.join(l).split(',')))[1:])            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            数据去重的基本思路
数据重复问题通常分为两类:完全重复(所有字段相同)和部分重复(关键字段相同)。解决思路围绕识别、标记或删除重复项展开,需根据业务场景选择保留策略(如保留最新记录或合并数据)。
基于哈希或唯一标识的去重
为每条数据生成唯一标识(如MD5哈希),通过比对标识快速定位重复项。适用于结构化数据表或文件去重。
import hashlib
def generate_hash(row):            
                
         
            
            
            
            数据去重的基本思路
数据重复问题通常分为两类:完全重复(所有字段相同)和部分重复(关键字段相同)。解决思路围绕识别、标记或删除重复项展开,需根据业务场景选择保留策略(如保留最新记录或合并数据)。
基于哈希或唯一标识的去重
为每条数据生成唯一标识(如MD5哈希),通过比对标识快速定位重复项。适用于结构化数据表或文件去重。
import hashlib
def generate_hash(row):            
                
         
            
            
            
            SELECT ModifiedBy ,IDCardNo FROM ( SELECT ROW_NUMBER() over (PARTITION BY IDCardNo ORDER BY dt DESC) AS num , ModifiedBy,IDCardNo FROM test WHERE Item ...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            (1)、数据去重简介1、数据去重:指在一个数字文件集合中,找出重复的数据并将其删除,只保留唯一的数据单元的过程。2、分类:url去重:直接筛选掉重复的url数据库去重:利用数据库的特性删除重复的数据3、图解4、为何需要进行url去重?运行爬虫时,我们不需要一个网站被下载多次,这会导致cpu浪费和增加引擎负担,所以我们需要在爬取的时候对url去重,另一方面:当我们大规模爬取数据时,当故障发生时,不需            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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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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            Spark RDD编程初级实践(一)任务描述本关任务:编写Spark独立应用程序实现数据去重。 相关知识为了完成本关任务,你需要掌握:RDD的创建;RDD的转换操作;RDD的行动操作。 RDD的创建使用textFile()方法从本地文件系统中加载数据创建RDD,示例如下:
    val lines = sc.textFile("file:///home/hadoop/word.txt")
执            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            mysql 去重语句 mysql数据去重            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Python对多属性的重复数据去重实例python中的pandas模块中对重复数据去重步骤:1)利用DataFrame中的duplicated方法返回一个布尔型的Series,显示各行是否有重复行,没有重复行显示为FALSE,有重复行显示为TRUE;2)再利用DataFrame中的drop_duplicates方法用于返回一个移除了重复行的DataFrame。注释:如果duplicated方法和d            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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