SQLテーブルで重複した値を見つけるために、コア方法は、グループを使用して句を使用することです。 1.列の重複した値を探している場(chǎng)合は、グループを通じて列を介して列を指定し、1つ以上を持っている記録をフィルターします。 2。複數(shù)のフィールドの複製を探している場(chǎng)合は、グループ內(nèi)の複數(shù)の列をグループ化して指定します。 3。完全な複製行を表示するには、サブクエリまたはセルフジョーニングで使用できます。 4.複製レコードを削除するには、deleteを使用して、Joinで一意のデータを維持できます。これらの方法は、主流のデータベースシステムに適しており、複製データを効果的に特定してクリーニングできます。
SQLテーブルで重複した値を見つけるために、重要なのは、 GROUP BY HAVING句を使用して1を超える発生のあるレコードを見つけることです。この方法は、MySQL、PostgreSQL、SQL Serverなどのほとんどの主流のデータベースシステムに適しています。
以下は、テーブル內(nèi)の複製データをすばやく見つけるのに役立つ一般的なシナリオと特定のプラクティスです。
列の重複値を見つけます
特定の列（ emailなど）に重複した値があるかどうかを確認(rèn)するだけの場(chǎng)合、次のようなクエリを書くことができます。
電子メール、count（*）を選択します ユーザーから メールでグループ カウント> 1;
このステートメントの意味は次のとおりです。 usersテーブルをemailでグループ化してから、各グループの數(shù)をカウントし、1つ以上の結(jié)果のみが表示されます。これは、どのメールアドレスが何度も表示されるかを見つけるのに役立ちます。
複數(shù)のフィールドの組み合わせの重複レコードを見つけます
時(shí)には、実際の「繰り返し」とは、名前と攜帯電話番號(hào)が同じであるなど、複數(shù)のフィールドが同じであることを意味します。この時(shí)點(diǎn)で、複數(shù)の列をグループ化する必要があります。
名前、電話、count（*）を選択します 顧客から 名前、電話でグループ カウント> 1;
この方法は、データのインポートまたはユーザー登録情報(bào)を処理する場(chǎng)合に特に役立ち、単一のフィールドの同じ狀況を誤解させることを避けることができます。
完全な繰り返し行レコードを表示します
上記の方法では、どの値が繰り返されるかのみを確認(rèn)できますが、完全な重複行（他のフィールドを含む）を表示する場(chǎng)合、これを行うことができます。
select *
ユーザーから
場(chǎng)所（
電子メールを選択します
ユーザーから
メールでグループ
カウント（*）> 1
）;このネストされたクエリは、最初にすべての重複したemailを見つけ、次にこれらのemailを使用して、元のテーブルで完全なレコードを見つけます。これは、明らかに一意の識(shí)別列がある場(chǎng)合にのみ適用されることに注意してください。そうしないと、あまりにも多くの結(jié)果が返される場(chǎng)合があります。
テーブルにプライマリキーまたは一意のIDがある場(chǎng)合は、セルフ接続を使用して、複製の行をより正確に一致させることもできます。
T1を選択します。* ユーザーからT1から ユーザーT2に參加します T1.Email = T2.Emailで およびt1.id！= t2.id;
重複したレコードを削除します（1つを保持します）
重複した値を見つけた後、次のステップは通常、データをクリーンアップすることです。重複を削除する方法は、データベースタイプに依存します。これがmysqlの例です。
U1を削除します ユーザーu1から ユーザーU2に參加します u1.email = u2.emailで およびu1.id> u2.id;
このステートメントは、複製レコードの各グループで最小のidを持つものを保持し、他のすべてのグループが削除されます。実行前にデータをバックアップすることをお?jiǎng)幛幛筏蓼埂?/p>
基本的にそれだけです。これらのクエリ構(gòu)造をマスターすると、基本的に、重複した値が見つかったほとんどのシナリオに対処できます。重要なのは、 GROUP BYのHAVINGを理解し、複數(shù)のフィールドまたはフルラインに拡張する方法を理解することです。
以上がSQLテーブルで複製値を見つける方法は？の詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國(guó)語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。
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SQLとNOSQLの違いは何ですか
Jul 08, 2025 am 01:52 AM
SQLデータベースとNOSQLデータベースのコアの違いは、データ構(gòu)造、スケーリング方法、一貫性モデルです。 1.データ構(gòu)造の観點(diǎn)から、SQLは事前定義されたパターンを使用して構(gòu)造化データを保存しますが、NOSQLはドキュメント、キー値、列ファミリ、グラフなどの柔軟な形式をサポートして、非構(gòu)造化データを処理します。 2。スケーラビリティの観點(diǎn)から、SQLは通常、垂直拡張時(shí)に強(qiáng)いハードウェアに依存しますが、NOSQLは水平拡張を通じて分布拡張を?qū)g現(xiàn)します。 3.一貫性の観點(diǎn)から、SQLは酸に従い、強(qiáng)い一貫性を確保し、金融システムに適していますが、NOSQLは主にベースモデルを使用して可用性と最終的な一貫性を強(qiáng)調(diào)しています。 4.クエリ言語の観點(diǎn)から、SQLは標(biāo)準(zhǔn)化された強(qiáng)力なクエリ機(jī)能を提供しますが、NOSQLクエリ言語は多様ですが、SQLほど成熟して統(tǒng)一されていません。
データ検索のためにSQLサブQueriesと結(jié)合を使用するタイミング。
Jul 14, 2025 am 02:29 AM
サブクエリを使用するか接続を使用するかは、特定のシナリオに依存します。 1.事前にデータをフィルタリングする必要がある場(chǎng)合、今日の注文顧客を見つけるなど、サブ征服がより効果的です。 2。大規(guī)模なデータセットをマージする場(chǎng)合、顧客の取得や最近の注文など、接続効率が高くなります。 3.非常に読みやすいロジックを書くとき、ホットセラー製品を見つけるなど、サブQueries構(gòu)造はより明確です。 4.関連するデータに依存する更新を?qū)g行したり、操作を削除したりする場(chǎng)合、サブクエリは、長(zhǎng)い間ログインされていないユーザーの削除など、好ましいソリューションです。
SQLの複合主キーとは何ですか？
Jul 08, 2025 am 01:38 AM
acompositeprimarykeyinsqlisaprimarykeycomposedoftwoorum columnstogetogetogelyidentifyeachrow.1.sisisurnensurenurowuniquense、そのようなinsastudent-courseenrollmenttableはどこにいても、BothStudendandandandandandandandedanderiquediauniquminat
SQLで2番目に高い給與を見つける方法
Jul 14, 2025 am 02:06 AM
2番目に高い給與を見つけるための3つのコア方法があります。1。制限とオフセットを使用して最大給與をスキップし、最大を取得します。これは小さなシステムに適しています。 2。サブクエリを通じて最大値を除外してから、最大値を見つけます。これは非常に互換性があり、複雑なクエリに適しています。 3. DENSE_RANKまたはrow_Numberウィンドウ関數(shù)を使用して、並列ランキングを処理します。これは非常にスケーラブルです。さらに、2番目に高い給與がないことに対処するために、IFNULLまたは合體を組み合わせて必要です。
別のテーブルと同じ構(gòu)造で空のテーブルを作成する方法は？
Jul 11, 2025 am 01:51 AM
SQLのcreateTableステートメントを使用して句を選択して、別のテーブルと同じ構(gòu)造のテーブルを作成できます。特定の手順は次のとおりです。1。createTableNew_tableasSelect*fromexisting_tablewhere1 = 0;を使用して空のテーブルを作成します。 2。新しいテーブルが無傷で元のテーブル構(gòu)造と一致していることを確認(rèn)するために必要な場(chǎng)合は、インデックス、外部キー、トリガーなどを手動(dòng)で追加します。
SQLクエリで正規(guī)表現(xiàn)（正規(guī)表現(xiàn)）を使用します。
Jul 10, 2025 pm 01:10 PM
MySQLはRegexpとRlikeをサポートしています。 PostgreSQLは、?や?*などの演算子を使用します。 OracleはRegexp_likeを介して実裝されています。 SQLServerには、CLR統(tǒng)合またはシミュレーションが必要です。 2。メールボックス（WhereEmailregexp '^[a-za-z0-9 ._％] @[a-za-z0-9.-] \。 regexp_like（username、 '[0-9]'））。 3。パフォーマンスの問題に注意してください。
句のsqlでnull値をフィルタリングする方法は？
Jul 09, 2025 am 02:43 AM
sqlでのnull値レコードのフィルタリングは= nullまたは！= null、1。ISNUllまたはiSNOTNULLを使用できません。 2。たとえば、電子メール列を探しているユーザーは、select*fromuserswhereemailisnullを書く必要があります。 3.複數(shù)のフィールドは、同時(shí)に、複數(shù)のISNULL條件を組み合わせて、または接続することができます。 4。Coalesceは、ディスプレイまたはデフォルトの処理のためにnull値を置き換えることができますが、フィルタリングには適用されません。 nullは未知の値を表し、等しいまたは非等量の比較操作に參加しないため、= nullは結(jié)果を返さず、エラーを報(bào)告しません。句は真の行のみを受け入れ、虛偽とunkを無視します
予測(cè)分析用のSQL
Jul 20, 2025 am 02:02 AM
予測(cè)分析では、SQLはデータの準(zhǔn)備と機(jī)能抽出を完了することができます。重要なのは、要件を明確にし、SQL関數(shù)を合理的に使用することです。特定の手順には次のものが含まれます。1。データの準(zhǔn)備では、複數(shù)のテーブルから履歴データを抽出し、販売量や関連するプロモーション情報(bào)を集約するなど、集約とクリーニングを抽出する必要があります。 2。機(jī)能プロジェクトは、ウィンドウ関數(shù)を使用して、LAG（）を介してユーザーの最近の購入間隔を取得するなど、時(shí)間間隔またはLAG機(jī)能を計(jì)算できます。 3.データセグメンテーションは、row_number（）で日付を並べ替えたり、コレクションタイプを比例してマークするなど、時(shí)間に基づいてトレーニングセットとテストセットを分割することをお?jiǎng)幛幛筏蓼?。これらの方法は、予測(cè)モデルに必要なデータファンデーションを効率的に構(gòu)築できます。
