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SQL去重查询的3种实战技巧：从基础到高阶解决方案
08/10
SQL去重查询的3种实战技巧：从基础到高阶解决方案
在实际数据库操作中，我们经常需要处理重复数据的问题。本文将介绍三种实用的SQL去重方法，并通过实例演示如何在不同场景下应用这些技巧。
一、为什么需要去重查询？
当我们从数据库提取数据时，经常会遇到重复记录的情况。比如：
- 用户多次提交相同订单
- 日志系统记录重复事件
- 数据合并时产生的冗余记录
这些重复数据会影响统计分析的准确性，增加存储开销，甚至导致业务逻辑错误。下面介绍三种经过实战检验的去重方案。
二、基础方案：DISTINCT关键字
适用场景：简单列去重
sql
SELECT DISTINCT column_name
FROM table_name;
这是最直接的去重方法，但需要注意：
1. 仅对指定列有效
2. 性能在百万级数据上可能较差
3. 无法同时获取其他列的非重复值
真实案例：电商平台需要统计有哪些省份的用户下过订单：
sql
SELECT DISTINCT province FROM orders;
三、进阶方案：GROUP BY分组
适用场景：需要基于多列组合去重
sql
SELECT column1, column2
FROM table_name
GROUP BY column1, column2;
这种方法比DISTINCT更灵活：
- 可以配合聚合函数（COUNT/SUM等）
- 支持复杂的分组逻辑
- 性能通常优于DISTINCT
实际应用：统计每个客户的首单金额：
sql
SELECT customer_id, MIN(order_amount) as first_order
FROM orders
GROUP BY customer_id;
四、高阶方案：窗口函数（Window Functions）
适用场景：需要保留特定记录的完整数据
sql
WITH ranked_data AS (
SELECT *,
ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY duplicate_column ORDER BY id) as rn
FROM table_name
)
SELECT * FROM ranked_data WHERE rn = 1;
这是最强大的去重技术：
1. 可以精确控制保留哪条记录（通过ORDER BY）
2. 能获取完整行数据而不仅是去重列
3. 适合处理复杂的业务逻辑
典型用例：获取每个用户最新登录记录：
sql
WITH user_logins AS (
SELECT *,
ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY user_id ORDER BY login_time DESC) as rn
FROM login_records
)
SELECT user_id, login_ip, login_time
FROM user_logins
WHERE rn = 1;
五、性能对比与选择建议
| 方法 | 优点 | 缺点 | 适用数据量 |
|-------------|---------------------|----------------------|------------|
| DISTINCT | 语法简单 | 功能有限 | <100万行 |
| GROUP BY | 支持聚合 | 无法选择保留哪条记录 | 100-1000万 |
| 窗口函数 | 功能最强大 | 语法复杂 | >1000万 |
选择指南：
1. 简单场景用DISTINCT
2. 需要聚合计算用GROUP BY
3. 需要精确控制记录选择时用窗口函数
六、实战中的注意事项
- 索引优化：确保去重字段有适当索引
- NULL值处理：DISTINCT视所有NULL为相同值
- 分布式系统：大数据量考虑使用分区表
- 临时表：超大数据集可先创建临时表再处理
七、总结
掌握这三种去重方法，可以应对90%的数据去重需求。实际工作中建议：
- 先明确业务需求再选择技术方案
- 在大表上操作前先在测试环境验证
- 定期对高频查询字段建立合适索引
通过灵活组合这些技巧，可以高效解决各类数据重复问题，为业务分析提供干净、准确的数据基础。
