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2021-06-01 09:32:01
SQL去重的三種方法彙總
這裡的去重是指:查詢的時候, 不顯示重複,並不是刪除表中的重複項
注意的點:distinct
只能一列去重,當distinct後跟大於1個引數時,他們之間的關係是&&(邏輯與)關係,只有全部條件相同才會去重
弊端:當查詢的欄位比較多時,distinct會作用多個欄位,導致去重條件增多
select distinct UserResult from Table1
去重原理:將重複的行進行分組,相同的資料只顯示第一行
弊端:使用group by後,所有查詢欄位都需要使用聚合函數,比較繁瑣
select min(UserName)UserName,min(UserSex)UserSex,min(UserSubject)UserSubject,min(UserResult)UserResult from Table1 group by UserResult
弊端:小孟還不知道
去重原理:現根據重複列進行分組,分組後再進行排序,不同的組序號為1,相同的組序號為2,排除為2的就達到了去重效果
select *from ( --查詢出重複行 select *,row_number() over (partition by UserResult order by UserResult desc)num from Table1 )A where A.num=1
這裡安利第三個,row_number(),穩一些!
有時利用SQL進行資料處理會發現,要根據某列或某幾列選取資訊,由於其他列不同而出現了多次,如執行程式1的結果圖1:
程式1:
--程式1:要解決的問題 select a.* from AShareEarningEst a where a.S_INFO_WINDCODE in ('000650.SZ') and a.REPORTING_PERIOD = 20181231 order by a.RESEARCH_INST_NAME,a.EST_DT
我們看到,在AShareEarningEst(中國A股盈利預測明細)表中,共有12人次的證券公司研究員,對000650.SZ(仁和藥業)公司的20181231報告期進行預測。例:華泰證券的楊燁輝在20160420、20160428和20160622分別對000650.SZ(仁和藥業)釋出研究報告進行了預測。現在,我們只需要同一家證券公司的同一個研究員(此處假定同一家證券公司的研究員姓名相同時,即為同一個研究員)做出的最新預測資料,即根據證券公司名稱、研究員姓名,同時根據估計日期進行篩選。
此時,可根據row_number() over(partition by)進行處理,執行程式2結果如圖2:
程式2:
--程式2:最終解決問題的程式 select b.* from (select row_number() over(partition by a.RESEARCH_INST_NAME, a.ANALYST_NAME order by est_dt desc) as rn, --根據RESEARCH_INST_NAME(證券公司名稱)和ANALYST_NAME(研究員名字)進行分類, --同時根據est_dt(估計日期)倒序排序,即最新日期排在同一分類的上方,此時構建出rn為 a.* from wdzx.AShareEarningEst a where a.S_INFO_WINDCODE in ('000650.SZ') --, '000951.SZ', '600006.SH', '600166.SH') and a.REPORTING_PERIOD = 20181231) b --將分類後的程式構成表b。可以先執行b的程式觀察結果 where b.rn = 1--運用表b的結果進行子查詢,rn=1即為所需結果
此時,即主要利用了row_number() over(partition by)函數篩選出了去重後的結果。
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