在一个表中有重复的记录,重复的次数可能是一条或多条,如何在重复记录中只留下一条,删除其他多余的记录,使数据集的每条记录都是唯一的?本文运用了一种比较笨拙不过逻辑比较清楚的方法,希望大家能提供更好的方法! 1列出表中的重复记录 (sameoda) SELE
1列出表中的重复记录
(sameoda)
SELECT [2].[地级市], Count(*) AS 记录数FROM 2GROUP BY [2].[地级市]HAVING count(*)>1ORDER BY [地级市];
地级市记录数100000951094210000095111621000009511272100000951138210000095114921000009511502
2以下是除去相同记录的过程
1)列出表中的所有重复记录
(表2中重复记录)
SELECT 2.*FROM 2 RIGHT JOIN sameoda ON [2].[地级市]=[sameoda].[地级市];
ID编号地级市保险货物名称数量及包装单位声明价值(元)运输自运输到74691466100000951094苯扎贝特片、水飞蓟宾胶囊3箱18600天津佳木斯53511077100000951094苯扎贝特片、水飞蓟宾胶囊3箱18600天津佳木斯53501076100000951116水飞蓟宾胶囊5箱29000天津乌鲁木齐74681465100000951116水飞蓟宾胶囊5箱29000天津乌鲁木齐53531079100000951127氟他胺片4箱66800天津哈尔滨74711468100000951127氟他胺片4箱66800天津哈尔滨
2)从重复记录中找到唯一的一条记录
minbihanhao
SELECT 2.*FROM 2 LEFT JOIN 表2中重复记录 ON [2].[ID]=[表2中重复记录].[ID]WHERE [表把全国计算机等级考试站点加入收藏夹2中重复记录].[id] Is Null;
地级市id100000951094535110000095111653501000009511275353100000951138535410000095114953521000009511505355
3)显示唯一记录的全部信息
allsame1
SELECT 2.*FROM 2 LEFT JOIN minbihanhao ON ([2].[地级市]=[minbihanhao].[地级市]) AND ([2].[id]=[minbihanhao].[id])WHERE [minbihanhao].[地级市] Is Not NullORDER BY [2].[id];
4)在原表中除去所有相同的记录
dropsame2
SELECT 2.*FROM 2 LEFT JOIN 表2中重复记录 ON [2].[ID]=[表2中重复记录].[ID]WHERE [表2中重复记录].[id] Is Null;
5)表2除去重复记录=在原表中除去所有相同的记录+显示唯一记录的全部信息
表2除去重复记录
SELECT *FROM dropsame2 UNION select * fromallsame1;

TOGRANTERMISSIMESTESTERSWMYSQLUSERS, SuivreTheSesteps: 1) AccessMysqlasauserwithSufficientPrivileges, 2) CreateEnewUserwithThereAserercommand, 3) UsethegrantCommandTospecifyPerMissionsLikEselect, insert, mise à jour, OrallegandSonSpecificaCificdataStAtAnSorables, et4), 4).

ToaddUsersInmysqleffecativement et en résultant, suivez-vous: 1) UsethCreateAsTatement à AddanEwUser, spécifiant le dossier d'astron.

ToaddanewUserwithComplexPermisessionsInmysql, suivi destiné: 1) Création sword ';. 2) GRANTREADACCESSTOALLTABLESSIn'MYDATABASE'WithGrantsElectonMyDatabase.To'newuser' @ 'LocalHost';. 3) GRANTWRITEACESSTO '

Les types de données de chaîne dans MySQL incluent Char, Varchar, Binary, Varbinary, Blob et Text. Les collations déterminent la comparaison et le tri des chaînes. 1. Char convient aux chaînes de longueur fixe, Varchar convient aux chaînes de longueur variable. 2.Binara et varbinaire sont utilisés pour les données binaires, et Blob et le texte sont utilisés pour les données de grandes objets. 3. Les règles de tri telles que UTF8MB4_UNICODE_CI ignorent les caractéristiques supérieures et inférieures et conviennent aux noms d'utilisateurs; UTF8MB4_BIN est sensible à la casse et convient aux champs qui nécessitent une comparaison précise.

La meilleure sélection de la longueur de la colonne MySqlvarchar doit être basée sur l'analyse des données, considérer la croissance future, évaluer les impacts des performances et les exigences des ensembles de caractères. 1) Analyser les données pour déterminer les longueurs typiques; 2) Réserver l'espace d'expansion future; 3) Faites attention à l'impact de grandes longueurs sur les performances; 4) Considérez l'impact des ensembles de caractères sur le stockage. Grâce à ces étapes, l'efficacité et l'évolutivité de la base de données peuvent être optimisées.

MySqlBlobShavelimits: Tinyblob (255 bytes), blob (65 535 bytes), Mediumblob (16 777 215 bytes), et Longblob (4 294 967 295 bytes). Obseffectively: 1) considérer la compréhension de l'Impacts et de laARGELLOBBOBSEXTERNELLEMENT; 2)

Les meilleurs outils et technologies pour automatiser la création d'utilisateurs dans MySQL incluent: 1. MySQLWorkbench, adapté à des environnements petits et moyens, faciles à utiliser mais une consommation de ressources élevées; 2. ANSIBLE, adapté aux environnements multi-serveurs, courbe d'apprentissage simple mais abrupte; 3. Scripts Python personnalisés, flexibles mais doivent assurer la sécurité des scripts; 4. Puppet et chef, adapté aux environnements à grande échelle, complexes mais évolutifs. Les besoins d'échelle, de courbe d'apprentissage et d'intégration doivent être pris en compte lors du choix.

Oui, YouCansearchInSideAblobinMysQlutingSpecifiCTechniques.1) ConvertTheBlobtoAutf-8StringWithConvertFunctionandSearchusingLiliN.2) ForcompressedBlobs, useUncompressBeForEConversion.3)


Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

Video Face Swap
Échangez les visages dans n'importe quelle vidéo sans effort grâce à notre outil d'échange de visage AI entièrement gratuit !

Article chaud

Outils chauds

Adaptateur de serveur SAP NetWeaver pour Eclipse
Intégrez Eclipse au serveur d'applications SAP NetWeaver.

DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) est une application Web PHP/MySQL très vulnérable. Ses principaux objectifs sont d'aider les professionnels de la sécurité à tester leurs compétences et leurs outils dans un environnement juridique, d'aider les développeurs Web à mieux comprendre le processus de sécurisation des applications Web et d'aider les enseignants/étudiants à enseigner/apprendre dans un environnement de classe. Application Web sécurité. L'objectif de DVWA est de mettre en pratique certaines des vulnérabilités Web les plus courantes via une interface simple et directe, avec différents degrés de difficulté. Veuillez noter que ce logiciel

MinGW - GNU minimaliste pour Windows
Ce projet est en cours de migration vers osdn.net/projects/mingw, vous pouvez continuer à nous suivre là-bas. MinGW : un port Windows natif de GNU Compiler Collection (GCC), des bibliothèques d'importation et des fichiers d'en-tête librement distribuables pour la création d'applications Windows natives ; inclut des extensions du runtime MSVC pour prendre en charge la fonctionnalité C99. Tous les logiciels MinGW peuvent fonctionner sur les plates-formes Windows 64 bits.

SublimeText3 Linux nouvelle version
Dernière version de SublimeText3 Linux

Version Mac de WebStorm
Outils de développement JavaScript utiles
