本文实例讲述了删除MySQL重复数据的方法。分享给大家供大家参考。具体方法如下: 项目背景 在最近做的一个linux性能采集项目中,发现线程的程序入库很慢,再仔细定位,发现数据库里面很多冗余数据。因为在采集中,对于同一台设备,同一个时间点应该只有一个
本文实例讲述了删除MySQL重复数据的方法。分享给大家供大家参考。具体方法如下:
项目背景
在最近做的一个linux性能采集项目中,发现线程的程序入库很慢,再仔细定位,发现数据库里面很多冗余数据。因为在采集中,对于同一台设备,同一个时间点应该只有一个数据,然而,数据库中存入了多个数据。对于如何造成了这个结果,一时没有想清楚,但为了解决入库慢的问题,首先要删除冗余数据。
问题描述
数据库的表结构很简单,如下:
+----------------+--------------+------+-----+---------+-------+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+----------------+--------------+------+-----+---------+-------+
| id | varchar(255) | NO | PRI | NULL | |
| conf_id | varchar(255) | NO | MUL | NULL | |
| insert_time | datetime | YES | | NULL | |
| cpu_usage | float(11,2) | YES | | NULL | |
| memory_usage | float(11,2) | YES | | NULL | |
| io_usage_write | float(11,2) | YES | | NULL | |
| io_usage_read | float(11,2) | YES | | NULL | |
+----------------+--------------+------+-----+---------+-------+
查询所有数据量
select count(*) from perf_linux;
输出 427366
查询所有时间点不同设备的数据量
select count(distinct conf_id, insert_time) from perf_linux ;
输出42387
由上面的数据可以看出,数据冗余了10倍左右。
再按时间分组看一下:
select id, conf_id ,insert_time from perf_linux order by insert_time, conf_id;
输出:
| 2a79f7cd-43a9-4c7b-adb2-316b6c04283e | 1 | 2014-12-09 15:09:14 |
| 50d6f6c2-9c8b-45fd-98fd-2be211221cfd | 1 | 2014-12-09 15:09:14 |
| 740b52e1-e868-4074-ba36-74e2634401b3 | 1 | 2014-12-09 15:09:14 |
| 8b0096a4-9e85-417b-a131-e3505ca79a9c | 1 | 2014-12-09 15:09:14 |
| 90a9e882-5220-4508-a56f-8d4ab4a7929b | 1 | 2014-12-09 15:09:14 |
| d17403ed-24a4-45e8-b51b-2a95118383d9 | 1 | 2014-12-09 15:09:14 |
| 0c2da917-579b-4080-857d-7159f38b44ac | 2 | 2014-12-09 15:09:14 |
| 263083eb-8f63-4d2b-a03f-3320aa678735 | 2 | 2014-12-09 15:09:14 |
| d6c57a38-080b-465a-a55a-beafd9daf32d | 2 | 2014-12-09 15:09:14 |
| f672227b-1fb8-4b85-880d-2cc34b02880d | 2 | 2014-12-09 15:09:14 |
| f80020fe-6cb5-48ec-beb0-4e8ebeb0ca57 | 2 | 2014-12-09 15:09:14 |
| ff633a35-824d-49ba-b78c-5bcc5df8d1cc | 2 | 2014-12-09 15:09:14 |
| 5c41e48a-abfc-4108-a00e-ca7def7d5a5a | 3 | 2014-12-09 15:09:14 |
| 60b7ab9e-c91a-4020-a6d3-7bceb1dc47c5 | 3 | 2014-12-09 15:09:14 |
| 7b6cd2b8-ac6d-43eb-8858-e15885e676c8 | 3 | 2014-12-09 15:09:14 |
| d53a3df5-08c4-4604-8fac-cb51077935f6 | 3 | 2014-12-09 15:09:14 |
| d9e4ba14-f98d-42a8-b3bc-2879d58aa797 | 3 | 2014-12-09 15:09:14 |
| f56f82f6-32a7-47f7-ae07-b13168743884 | 3 | 2014-12-09 15:09:14 |
| 076c4c1b-0028-4a9c-a8c4-de655bd6ab6b | 4 | 2014-12-09 15:09:14 |
| 2a90ad9e-11a5-4707-95e8-78491da658ad | 4 | 2014-12-09 15:09:14 |
| 3b17ad1d-e589-4b65-93a7-d61fc99b4071 | 4 | 2014-12-09 15:09:14 |
| 6988d6cf-44ef-47f7-808d-09791caf2d90 | 4 | 2014-12-09 15:09:14 |
| 8404d281-f9e5-4153-a47e-128c05386758 | 4 | 2014-12-09 15:09:14 |
| e042e310-7ff2-4e4d-8c98-71e3e4d57828 | 4 | 2014-12-09 15:09:14 |
+--------------------------------------+---------+---------------------+
由上图可见,同一个时间点的同一个设备的数据有冗余,现在我们要把这些冗余数据去掉。
解决方法
思路是这样的:首先应该按照conf_id和时间点来判断,进行分组(group by)查询,每组中再取一个就可以。分组是很简单,但是分组怎么取一个呢?我采用了中间表的形式。
创建中间表,并把数据导入中间表
create table perf_linux_t like perf_linux;
insert into perf_linux_t select * from perf_linux;
在中间表中增加一个字段,此字段是自增长的。
ALTER TABLE `perf_linux_t`
ADD COLUMN `auto_id` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT ,
DROP PRIMARY KEY,
ADD PRIMARY KEY (`auto_id`);
删除无用数据
先查询一下
select min(auto_id) as auto_id from perf_linux_t group by insert_time ;
删除不对的数据
delete from perf_linux_t where auto_id not in (select min(auto_id) as auto_id from perf_linux_t group by insert_time);
慢着,输出错误:
You can't specify target table 'perf_linux_t' for update in FROM clause
不能删除啊,那只能再建一个中间表了。
再建中间表
create table tmp like perf_linux_t;
转变思路,不删除不符合的数据,而是把符合的数据存到这张新表中。
insert into tmp select * from perf_linux_t where auto_id in (select min(auto_id) as auto_id from perf_linux_t group by insert_time,conf_id );
把这张表中的无用列删除
ALTER TABLE `tmp`
DROP COLUMN `auto_id`,
DROP PRIMARY KEY;
导回数据
删除原来的数据
truncate table perf_linux;
插入数据
insert into perf_linux select * from tmp;
删除中间表
drop table tmp;
drop table perf_linux_t;
总结
通过这个方法,数据变为了42387条,删除了冗余的数据。但实际上程序的问题并没有完全定位,还需要观察才能定位问题。
希望本文所述对大家的mysql数据库程序设计有所帮助。

MySQL使用的是GPL許可證。 1)GPL許可證允許自由使用、修改和分發MySQL,但修改後的分發需遵循GPL。 2)商業許可證可避免公開修改,適合需要保密的商業應用。

選擇InnoDB而不是MyISAM的情況包括:1)需要事務支持,2)高並發環境,3)需要高數據一致性;反之,選擇MyISAM的情況包括:1)主要是讀操作,2)不需要事務支持。 InnoDB適合需要高數據一致性和事務處理的應用,如電商平台,而MyISAM適合讀密集型且無需事務的應用,如博客系統。

在MySQL中,外鍵的作用是建立表與表之間的關係,確保數據的一致性和完整性。外鍵通過引用完整性檢查和級聯操作維護數據的有效性,使用時需注意性能優化和避免常見錯誤。

MySQL中有四種主要的索引類型:B-Tree索引、哈希索引、全文索引和空間索引。 1.B-Tree索引適用於範圍查詢、排序和分組,適合在employees表的name列上創建。 2.哈希索引適用於等值查詢,適合在MEMORY存儲引擎的hash_table表的id列上創建。 3.全文索引用於文本搜索,適合在articles表的content列上創建。 4.空間索引用於地理空間查詢,適合在locations表的geom列上創建。

toCreateAnIndexinMysql,usethecReateIndexStatement.1)forasingLecolumn,使用“ createIndexIdx_lastNameEnemployees(lastName); 2)foracompositeIndex,使用“ createIndexIndexIndexIndexIndexDx_nameOmplayees(lastName,firstName,firstName);” 3)forauniqe instex,creationexexexexex,

MySQL和SQLite的主要區別在於設計理念和使用場景:1.MySQL適用於大型應用和企業級解決方案,支持高性能和高並發;2.SQLite適合移動應用和桌面軟件,輕量級且易於嵌入。

MySQL中的索引是數據庫表中一列或多列的有序結構,用於加速數據檢索。 1)索引通過減少掃描數據量提升查詢速度。 2)B-Tree索引利用平衡樹結構,適合範圍查詢和排序。 3)創建索引使用CREATEINDEX語句,如CREATEINDEXidx_customer_idONorders(customer_id)。 4)複合索引可優化多列查詢,如CREATEINDEXidx_customer_orderONorders(customer_id,order_date)。 5)使用EXPLAIN分析查詢計劃,避

在MySQL中使用事務可以確保數據一致性。 1)通過STARTTRANSACTION開始事務,執行SQL操作後用COMMIT提交或ROLLBACK回滾。 2)使用SAVEPOINT可以設置保存點,允許部分回滾。 3)性能優化建議包括縮短事務時間、避免大規模查詢和合理使用隔離級別。


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