我的编程空间,编程开发者的网络收藏夹
学习永远不晚

【探索】两种查询和删除重复记录的方法及其性能比较

短信预约 -IT技能 免费直播动态提醒
省份

北京

  • 北京
  • 上海
  • 天津
  • 重庆
  • 河北
  • 山东
  • 辽宁
  • 黑龙江
  • 吉林
  • 甘肃
  • 青海
  • 河南
  • 江苏
  • 湖北
  • 湖南
  • 江西
  • 浙江
  • 广东
  • 云南
  • 福建
  • 海南
  • 山西
  • 四川
  • 陕西
  • 贵州
  • 安徽
  • 广西
  • 内蒙
  • 西藏
  • 新疆
  • 宁夏
  • 兵团
手机号立即预约

请填写图片验证码后获取短信验证码

看不清楚,换张图片

免费获取短信验证码

【探索】两种查询和删除重复记录的方法及其性能比较

这里我来给出两种查询和删除重复记录的方法,一种是使用rowid辅助完成的,另外一种是借助分析函数的力量来完成的。
这两种方法的执行效率相对其他方法是高效的。即便如此,这两种方法之间也有着本质上的性能区别,我将通过实验的方式给大家展示一下这两种方法,并道出其中的本质差别。

1.创建实验用表并初始化几条样本数据
sec@ora10g> create table t (x number, y varchar2(10));
sec@ora10g> insert into t values (1, 'sec');
sec@ora10g> insert into t values (2, 'Andy01');
sec@ora10g> insert into t values (2, 'Andy02');
sec@ora10g> insert into t values (3, 'Anna');
sec@ora10g> insert into t values (4, 'Anna');
sec@ora10g> insert into t values (5, 'John');
sec@ora10g> commit;
sec@secooler> analyze table t compute statistics for table for all indexes for all indexed columns;

Table analyzed.

sec@ora10g> select * from t;

         X Y
---------- --------------------
         1 sec
         2 Andy01
         2 Andy02
         3 Anna
         4 Anna
         5 John

6 rows selected.

2.第一种使用rowid辅助查询和删除重复记录的方法
1)查询重复记录
sec@ora10g> SELECT *
  2    FROM t t1
  3   WHERE t1.ROWID <> (SELECT MIN (t2.ROWID)
  4                        FROM t t2
  5                       WHERE t1.x = t2.x)
  6  /

         X Y
---------- --------------------
         2 Andy02

BTW:如果想要查询x和y字段同时重复的内容,可以在上面的子查询中再添加一个“AND t1.y = t2.y”条件即可。

2)删除重复记录
可以简单的将上面的查询语句改写成删除语句便可完成删除任务。
sec@ora10g> DELETE FROM t t1
  2        WHERE t1.ROWID <> (SELECT MIN (t2.ROWID)
  3                             FROM t t2
  4                            WHERE t1.x = t2.x)
  5  /

1 row deleted.

可以看到,此时x字段重复的内容已经被删除了。
sec@ora10g> select * from t;

         X Y
---------- --------------------
         1 sec
         2 Andy01
         3 Anna
         4 Anna
         5 John

3.第二种使用分析函数辅助查询和删除重复记录的方法
1)使用分析函数可以快速的定位重复记录的位置,下面结果中rn值大于1的行即表示重复行。
sec@ora10g> SELECT t1.x,
  2         t1.y,
  3         ROW_NUMBER () OVER (PARTITION BY t1.x ORDER BY t1.ROWID) rn
  4    FROM t t1
  5  /

         X Y                            RN
---------- -------------------- ----------
         1 sec                           1
         2 Andy01                        1
         2 Andy02                        2
         3 Anna                          1
         4 Anna                          1
         5 John                          1

6 rows selected.

2)进一步使用上面的rn结果作为辅助条件便可得到重复记录内容
sec@ora10g> SELECT t2.x, t2.y
  2    FROM (SELECT t1.x,
  3                 t1.y,
  4                 ROW_NUMBER () OVER (PARTITION BY t1.x ORDER BY t1.ROWID) rn
  5            FROM t t1) t2
  6   WHERE t2.rn > 1
  7  /

         X Y
---------- --------------------
         2 Andy02

3)删除方法
(1)第一种方法是利用rowid构造delete语句来完成删除,这种方法效率较低。
sec@ora10g> DELETE FROM t WHERE ROWID IN (
  2    SELECT rowid
  3      FROM (SELECT t1.x,
  4                   t1.y,
  5                   ROW_NUMBER () OVER (PARTITION BY t1.x ORDER BY t1.ROWID) rn
  6              FROM t t1) t2
  7     WHERE t2.rn > 1
  8  )
  9  /

1 row deleted.

(2)第二种方法,可以使用构造中间表t1的方法来完成,这是一种非常高效的去重方法,推荐在具有海量数据的数据库环境中使用。
sec@ora10g> create table t1 as
  2  SELECT t2.x, t2.y
  3    FROM (SELECT t1.x,
  4                 t1.y,
  5                 ROW_NUMBER () OVER (PARTITION BY t1.x ORDER BY t1.ROWID) rn
  6            FROM t t1) t2
  7   WHERE t2.rn = 1
  8  /

Table created.

sec@ora10g> drop table t;

Table dropped.

sec@ora10g> alter table t1 rename to t;

Table altered.

sec@ora10g> select * from t;

         X Y
---------- --------------------
         1 sec
         2 Andy01
         3 Anna
         4 Anna
         5 John

4.比较两种查询方法的执行计划,便可得到两种方法内在的性能差距的出处。
1)第一种使用rowid辅助查询的执行计划如下
sec@ora10g> set autot trace exp
sec@ora10g> SELECT *
  2    FROM t t1
  3   WHERE t1.ROWID <> (SELECT MIN (t2.ROWID)
  4                        FROM t t2
  5                       WHERE t1.x = t2.x)
  6  /

Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 3924487551

----------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation           | Name | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
----------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT    |      |     5 |    55 |     6   (0)| 00:00:01 |
|*  1 |  FILTER             |      |       |       |            |          |
|   2 |   TABLE ACCESS FULL | T    |     6 |    66 |     3   (0)| 00:00:01 |
|   3 |   SORT AGGREGATE    |      |     1 |    11 |            |          |
|*  4 |    TABLE ACCESS FULL| T    |     1 |    11 |     3   (0)| 00:00:01 |
----------------------------------------------------------------------------

Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------

   1 - filter("T1".ROWID<> (SELECT MIN("T2".ROWID) FROM "T" "T2" WHERE
              "T2"."X"=:B1))
   4 - filter("T2"."X"=:B1)

2)第二种使用分析函数辅助查询的执行计划如下
sec@ora10g> SELECT t1.x,
  2         t1.y,
  3         ROW_NUMBER () OVER (PARTITION BY t1.x ORDER BY t1.ROWID) rn
  4    FROM t t1
  5  /

Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 2335850315

---------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation          | Name | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
---------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT   |      |     6 |    66 |     4  (25)| 00:00:01 |
|   1 |  WINDOW SORT       |      |     6 |    66 |     4  (25)| 00:00:01 |
|   2 |   TABLE ACCESS FULL| T    |     6 |    66 |     3   (0)| 00:00:01 |
---------------------------------------------------------------------------


3)通过比较上面两个执行计划可以得到如下结论
第一种方法采用2次TABLE ACCESS FULL,第二种方法采用仅一次TABLE ACCESS FULL。
从执行计划上可以得出使用分析函数的方法更加的高效。

5.小结
在DBA数据库维护工作中,重复记录去除问题往往是不可避免的。在具有海量数据的数据库中去除重复记录是一件很艰巨的任务,如果方法选择不正确,很可能难以完成任务。
我这里介绍的两种方法都是相对比较高效的,细节之处请慢慢体会。

完成任务的手段和方法很多,只有将维护时间和对生产数据库的冲击较少到最低的方法才是可以接受的正确方法。

Good luck.

-- The End --

免责声明:

① 本站未注明“稿件来源”的信息均来自网络整理。其文字、图片和音视频稿件的所属权归原作者所有。本站收集整理出于非商业性的教育和科研之目的,并不意味着本站赞同其观点或证实其内容的真实性。仅作为临时的测试数据,供内部测试之用。本站并未授权任何人以任何方式主动获取本站任何信息。

② 本站未注明“稿件来源”的临时测试数据将在测试完成后最终做删除处理。有问题或投稿请发送至: 邮箱/279061341@qq.com QQ/279061341

【探索】两种查询和删除重复记录的方法及其性能比较

下载Word文档到电脑,方便收藏和打印~

下载Word文档

猜你喜欢

【探索】两种查询和删除重复记录的方法及其性能比较

这里我来给出两种查询和删除重复记录的方法,一种是使用rowid辅助完成的,另外一种是借助分析函数的力量来完成的。这两种方法的执行效率相对其他方法是高效的。即便如此,这两种方法之间也有着本质上的性能区别,我将通过实验的方式给大家展示一下这两种
2023-06-06

编程热搜

  • Python 学习之路 - Python
    一、安装Python34Windows在Python官网(https://www.python.org/downloads/)下载安装包并安装。Python的默认安装路径是:C:\Python34配置环境变量:【右键计算机】--》【属性】-
    Python 学习之路 - Python
  • chatgpt的中文全称是什么
    chatgpt的中文全称是生成型预训练变换模型。ChatGPT是什么ChatGPT是美国人工智能研究实验室OpenAI开发的一种全新聊天机器人模型,它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话,还能根据聊天的上下文进行互动,并协助人类完成一系列
    chatgpt的中文全称是什么
  • C/C++中extern函数使用详解
  • C/C++可变参数的使用
    可变参数的使用方法远远不止以下几种,不过在C,C++中使用可变参数时要小心,在使用printf()等函数时传入的参数个数一定不能比前面的格式化字符串中的’%’符号个数少,否则会产生访问越界,运气不好的话还会导致程序崩溃
    C/C++可变参数的使用
  • css样式文件该放在哪里
  • php中数组下标必须是连续的吗
  • Python 3 教程
    Python 3 教程 Python 的 3.0 版本,常被称为 Python 3000,或简称 Py3k。相对于 Python 的早期版本,这是一个较大的升级。为了不带入过多的累赘,Python 3.0 在设计的时候没有考虑向下兼容。 Python
    Python 3 教程
  • Python pip包管理
    一、前言    在Python中, 安装第三方模块是通过 setuptools 这个工具完成的。 Python有两个封装了 setuptools的包管理工具: easy_install  和  pip , 目前官方推荐使用 pip。    
    Python pip包管理
  • ubuntu如何重新编译内核
  • 改善Java代码之慎用java动态编译

目录