この記事では主に mysqlquery テーブル内の重複データ メソッドを紹介します。必要な方は、MySQL のクエリ テーブル内の重複データ レコードを参照してください:
まず、重複した元のデータを確認します。
シナリオ 1: ユーザー名フィールドで繰り返し読み取られるデータをリストする
INSERT INTO hk_test(username, passwd) VALUES ('qmf1', 'qmf1'),('qmf2', 'qmf11') delete from hk_test where username='qmf1' and passwd='qmf1'
このメソッドは、フィールドに対応する特定の重複数のみをカウントします
シナリオ 2: ユーザー名フィールドの重複をリストするレコードは特に次のものを参照します:
select username,count(*) as count from hk_test group by username having count>1; SELECT username,count(username) as count FROM hk_test GROUP BY username HAVING count(username) >1 ORDER BY count DESC;
解決策:
select * from hk_test where username in (select username from hk_test group by username having count(username) > 1) SELECT username,passwd FROM hk_test WHERE username in ( SELECT username FROM hk_test GROUP BY username HAVING count(username)>1) 但是这条语句在mysql中效率太差,感觉mysql并没有为子查询生成临时表。在数据量大的时候,耗时很长时间
シナリオ 3: 重複フィールドを持つレコードを表示する: たとえば、username フィールドと passwd フィールドに重複レコードがあります:
于是使用先建立临时表 create table `tmptable` as ( SELECT `name` FROM `table` GROUP BY `name` HAVING count(`name`) >1 ); 然后使用多表连接查询 SELECT a.`id`, a.`name` FROM `table` a, `tmptable` t WHERE a.`name` = t.`name`; 结果这次结果很快就出来了。 用 distinct去重复 SELECT distinct a.`id`, a.`name` FROM `table` a, `tmptable` t WHERE a.`name` = t.`name`;
Scenario 4 : クエリテーブル内の複数のフィールドが同時に繰り返されます:
select * from hk_test a where (a.username,a.passwd) in (select username,passwd from hk_test group by username,passwd having count(*) > 1)
select username,passwd,count(*) from hk_test group by username,passwd having count(*) > 1

MySQL查询表内重复记录 查询及删除重复记录的方法 (一) 1、查找表中多余的重复记录,重复记录是根据单个字段(peopleId)来判断 select * from people where peopleId in (select peopleId from people group by peopleId having count(peopleId)>1) 2、删除表中多余的重复记录,重复记录是根据单个字段(peopleId)来判断,只留有一个记录 delete from people where peopleId in (select peopleId from people group by peopleId having count(peopleId)>1) and min(id) not in (select id from people group by peopleId having count(peopleId)>1) 3、查找表中多余的重复记录(多个字段) select * from vitae a where (a.peopleId,a.seq) in (select peopleId,seq from vitae group by peopleId,seq having count(*)>1) 4、删除表中多余的重复记录(多个字段),只留有rowid最小的记录 delete from vitae a where (a.peopleId,a.seq) in (select peopleId,seq from vitae group by peopleId,seq having count(*) > 1) and rowid not in (select min(rowid) from vitae group by peopleId,seq having count(*)>1) 5、查找表中多余的重复记录(多个字段),不包含rowid最小的记录 select * from vitae a where (a.peopleId,a.seq) in (select peopleId,seq from vitae group by peopleId,seq having count(*) > 1) and rowid not in (select min(rowid) from vitae group by peopleId,seq having count(*)>1) (二) 比方说 在A表中存在一个字段“name”,而且不同记录之间的“name”值有可能会相同,现在就是需要查询出在该表中的各记录之间,“name”值存在重复的项; Select Name,Count(*) From A Group By Name Having Count(*) > 1 如果还查性别也相同大则如下: Select Name,sex,Count(*) From A Group By Name,sex Having Count(*) > 1 (三) 方法一 declare @max integer,@id integer declare cur_rows cursor local for select 主字段,count(*) from 表名 group by 主字段 having count(*) >; 1 open cur_rows fetch cur_rows into @id,@max while @@fetch_status=0 begin select @max = @max -1 set rowcount @max delete from 表名 where 主字段 = @id fetch cur_rows into @id,@max end close cur_rows set rowcount 0

などなどもちろん、
のデータを削除することはできません。 次の SQL ステートメントは、テーブル内のすべての重複レコードを検索できます。
select user_name, count(*) as count from user_table group by user_name getting count>1;パラメータの説明:
user_name は、重複を検索するものです。
group に使用されます。データ テーブルの対応するフィールド パラメータを最初に Phmyadmin または Navicat で実行して、どのデータが重複しているかを確認し、その後データベースで削除することができます。バックグラウンド ページに SQL ステートメントを直接入力してニュースを読むこともできます。重複データをクエリするためのリストを作成し、重複がある場合は直接削除できます。
効果は次のとおりです:
欠点: この方法の欠点は、データベース内のデータ量が多い場合、Navicat を使用してテストしたことです。もちろん、Web サイトにはデータを繰り返しクエリする 他の
SQL ステートメントもあります。注意深く調べて、適切なクエリ ステートメントを見つけてください。あなたのウェブサイト。以上がmysqlテーブルでの重複データクエリ方法の詳細な紹介(図)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。

MySQLはGPLライセンスを使用します。 1)GPLライセンスにより、MySQLの無料使用、変更、分布が可能になりますが、変更された分布はGPLに準拠する必要があります。 2)商業ライセンスは、公的な変更を回避でき、機密性を必要とする商用アプリケーションに適しています。

Myisamの代わりにInnoDBを選択する場合の状況には、次のものが含まれます。1)トランザクションサポート、2)高い並行性環境、3)高いデータの一貫性。逆に、Myisamを選択する際の状況には、1)主に操作を読む、2)トランザクションサポートは必要ありません。 INNODBは、eコマースプラットフォームなどの高いデータの一貫性とトランザクション処理を必要とするアプリケーションに適していますが、Myisamはブログシステムなどの読み取り集約型およびトランザクションのないアプリケーションに適しています。

MySQLでは、外部キーの機能は、テーブル間の関係を確立し、データの一貫性と整合性を確保することです。外部キーは、参照整合性チェックとカスケード操作を通じてデータの有効性を維持します。パフォーマンスの最適化に注意し、それらを使用するときに一般的なエラーを避けてください。

MySQLには、B-Treeインデックス、ハッシュインデックス、フルテキストインデックス、空間インデックスの4つのメインインデックスタイプがあります。 1.B-Treeインデックスは、範囲クエリ、ソート、グループ化に適しており、従業員テーブルの名前列の作成に適しています。 2。HASHインデックスは、同等のクエリに適しており、メモリストレージエンジンのHASH_TABLEテーブルのID列の作成に適しています。 3。フルテキストインデックスは、記事テーブルのコンテンツ列の作成に適したテキスト検索に使用されます。 4.空間インデックスは、地理空間クエリに使用され、場所テーブルのGEOM列での作成に適しています。

tocreateanindexinmysql、usethecreateindexstatement.1)forasinglecolumn、 "createdexidx_lastnameonemployees(lastname);" 2)foracompositeindexを使用して、 "createindexidx_nameonemployees(lastname、firstname);" 3); "3)、" 3)を使用します

MySQLとSQLiteの主な違いは、設計コンセプトと使用法のシナリオです。1。MySQLは、大規模なアプリケーションとエンタープライズレベルのソリューションに適しており、高性能と高い並行性をサポートしています。 2。SQLiteは、モバイルアプリケーションとデスクトップソフトウェアに適しており、軽量で埋め込みやすいです。

MySQLのインデックスは、データの取得をスピードアップするために使用されるデータベーステーブル内の1つ以上の列の順序付けられた構造です。 1)インデックスは、スキャンされたデータの量を減らすことにより、クエリ速度を改善します。 2)B-Tree Indexは、バランスの取れたツリー構造を使用します。これは、範囲クエリとソートに適しています。 3)CreateIndexステートメントを使用して、createIndexidx_customer_idonorders(customer_id)などのインデックスを作成します。 4)Composite Indexesは、createIndexIDX_CUSTOMER_ORDERONORDERS(Customer_Id、Order_date)などのマルチコラムクエリを最適化できます。 5)説明を使用してクエリ計画を分析し、回避します

MySQLでトランザクションを使用すると、データの一貫性が保証されます。 1)StartTransactionを介してトランザクションを開始し、SQL操作を実行して、コミットまたはロールバックで送信します。 2)SavePointを使用してSave Pointを設定して、部分的なロールバックを許可します。 3)パフォーマンスの最適化の提案には、トランザクション時間の短縮、大規模なクエリの回避、分離レベルの使用が合理的に含まれます。


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