一意の識別子のない重複行を効率的に削除します
データ テーブルに一意の行識別子がない場合、重複の削除が困難になることがあります。この記事では、最初に出現した行を保持しながら重複行を削除するための効率的なソリューションを提供します。
重複行を含むテーブルを見てみましょう:
col1 | col2 | col3 | col4 | col5 | col6 | col7 |
---|---|---|---|---|---|---|
john | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
john | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
sally | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 |
sally | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 |
重複行を削除した後の望ましい結果は次のとおりです:
col1 | col2 | col3 | col4 | col5 | col6 | col7 |
---|---|---|---|---|---|---|
john | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
sally | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 |
CTE と ROW_NUMBER を使用したソリューション
このメソッドは、共通テーブル式 (CTE) と ROW_NUMBER() 関数を利用します。 CTE は、特定の順序に基づいて各行にシーケンス番号 (RN) を割り当て、重複を識別して削除できるようにします。
これは、段階的な手順を含む SQL クエリです:
WITH CTE AS ( SELECT [col1], [col2], [col3], [col4], [col5], [col6], [col7], RN = ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY col1 ORDER BY col1) -- 为 col1 定义的每个组内分配序列号 FROM dbo.Table1 ) DELETE FROM CTE WHERE RN > 1; -- 删除 RN 大于 1 的行(表示重复项)
手順:
- CTE の作成: WITH ステートメントは、テーブルの列を含む CTE という名前の CTE を作成し、ROW_NUMBER() 関数を使用して各行に RN 値を割り当てます。 PARTITION BY 句は、col1 列に基づいて行をグループ化し、各グループ内で行を並べ替えて順序を決定します。
- ROW_NUMBER() 関数: ROW_NUMBER() 関数は、PARTITION BY 句で定義された各パーティション内の各行に対して 1 から始まる整数のシーケンスを生成します。
- 削除操作: DELETE ステートメントは、CTE 内の RN が 1 より大きい行を削除し、重複する行を排除します。
出力:
クエリを実行すると、更新されたテーブルには次の内容が含まれます:
col1 | col2 | col3 | col4 | col5 | col6 | col7 |
---|---|---|---|---|---|---|
john | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
sally | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 |
以上が一意の識別子を持たないテーブルから重複行を効率的に削除するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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MySQLバックアップポリシーには、論理バックアップ、物理バックアップ、増分バックアップ、レプリケーションベースのバックアップ、クラウドバックアップが含まれます。 1. Logical BackupはMySqldumpを使用してデータベースの構造とデータをエクスポートします。これは、小さなデータベースとバージョンの移行に適しています。 2.物理バックアップは、データファイルをコピーすることで高速かつ包括的ですが、データベースの一貫性が必要です。 3.インクリメンタルバックアップは、バイナリロギングを使用して変更を記録します。これは、大規模なデータベースに適しています。 4.レプリケーションベースのバックアップは、サーバーからバックアップすることにより、生産システムへの影響を減らします。 5. Amazonrdsなどのクラウドバックアップは自動化ソリューションを提供しますが、コストと制御を考慮する必要があります。ポリシーを選択するときは、データベースサイズ、ダウンタイム許容度、回復時間、および回復ポイントの目標を考慮する必要があります。

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MySQLのデータベーススキーマ設計の最適化は、次の手順を通じてパフォーマンスを改善できます。1。インデックス最適化:一般的なクエリ列にインデックスを作成し、クエリのオーバーヘッドのバランスをとり、更新を挿入します。 2。テーブル構造の最適化:正規化または反通常化によりデータ冗長性を削減し、アクセス効率を改善します。 3。データ型の選択:Varcharの代わりにINTなどの適切なデータ型を使用して、ストレージスペースを削減します。 4。パーティション化とサブテーブル:大量のデータボリュームの場合、パーティション化とサブテーブルを使用してデータを分散させてクエリとメンテナンスの効率を改善します。

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