数据去重的三种方法

1、使用distinct去重

distinct用来查询不重复记录的条数，用count(distinct id)来返回不重复字段的条数。用法注意：

distinct【查询字段】，必须放在要查询字段的开头，即放在第一个参数；
只能在SELECT 语句中使用，不能在 INSERT, DELETE, UPDATE 中使用；
DISTINCT 表示对后面的所有参数的拼接取不重复的记录，即查出的参数拼接每行记录都是唯一的
不能与all同时使用，默认情况下，查询时返回的就是所有的结果。

distinct支持单列、多列的去重方式。

作用于单列
- 单列去重的方式简明易懂，即相同值只保留1个。
```
select distinct name from A    //对A表的name去重然后显示
```
作用于多列
- 多列的去重则是根据指定的去重的列信息来进行，即只有所有指定的列信息都相同，才会被认为是重复的信息。
- 注意，distinct作用于多列的时候只在开头加上即可，并不用每个字段都加上。distinct必须在开头，在中间是不可以的，会报错，`select id,distinct name from A //错误
```
select distinct id,name from A   //对A表的id和name去重然后显示
```

配合count使用

select count(distinct name) from A  //对A表的不同的name进行计数

按顺序去重时，order by 的列必须出现在 distinct 中
- 出错代码
- 改正后的代码
- 讨论：若不使用Distinct关键字，则order by后面的字段不一定要放在seletc中

MySQL中使用去重distinct方法的示例详解
【Hive】数据去重

2、使用group by

GROUP BY 语句根据一个或多个列对结果集进行分组。在分组的列上我们可以使用 COUNT, SUM, AVG,等函数，形式为select 重复的字段名 from 表名 group by 重复的字段名;

group by 对age查询结果进行了分组，自动将重复的项归结为一组。
还可以使用count函数，统计重复的数据有多少个

3、使用`ROW_NUMBER() OVER` 或 `GROUP BY 和 COLLECT_SET/COLLECT_LIST`

说到要去重，自然会想到 DISTINCT，但是在 Hive SQL 里，它有两个问题：

DISTINCT 会以 SELECT 出的全部列作为 key 进行去重。也就是说，只要有一列的数据不同，DISTINCT 就认为是不同数据而保留。
DISTINCT 会将全部数据打到一个 reducer 上执行，造成严重的数据倾斜，耗时巨大。

2.1 ROW_NUMBER() OVER

DISTINCT 的两个问题，用 ROW_NUMBER() OVER 可解。比如，如果我们要按 key1 和 key2 两列为 key 去重，就会写出这样的代码：

WITH temp_table AS (SELECTkey1,key2,[columns]...,ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY key1, key2ORDER BY column ASC) AS rnFROMtable
)SELECTkey1,key2,[columns]...
FROMtemp_table
WHERErn = 1;

这样，Hive 会按 key1 和 key2 为 key，将数据打到不同的 mapper 上，然后对 key1 和 key2 都相同的一组数据，按 column 升序排列，并最终在每组中保留排列后的第一条数据。借此就完成了按 key1 和 key2 两列为 key 的去重任务。注意 PARTITION BY 在此起到的作用：

一是按 key1 和 key2 打散数据，解决上述问题 (2)；
二是与 ORDER BY 和 rn = 1 的条件结合，按 key1 和 key2 对数据进行分组去重，解决上述问题 (1)。

但显然，这样做十分不优雅（not-elegant），并且不难想见其效率比较低。

row_number() OVER (PARTITION BY COL1 ORDER BY COL2) as num 表示根据 COL1分组，在分组内部根据 COL2排序，此函数计算的值num就表示每组内部排序后的顺序编号（组内连续的唯一的)

2.2 GROUP BY 和 COLLECT_SET/COLLECT_LIST

ROW_NUMBER() OVER 解法的一个核心是利用 PARTITION BY 对数据按 key 分组，同样的功能用 GROUP BY 也可以实现。但是，GROUP BY 需要与聚合函数搭配使用。我们需要考虑，什么样的聚合函数能实现或者间接实现这样的功能呢？不难想到有 COLLECT_SET 和 COLLECT_LIST。

SELECTkey1,key2,[COLLECT_LIST(column)[1] AS column]...
FROMtemp_table
GROUP BYkey1, key2

对于 key1 和 key2 以外的列，我们用 COLLECT_LIST 将他们收集起来，然后输出第一个收集进来的结果。这里使用 COLLECT_LIST 而非 COLLECT_SET 的原因在于 SET 内是无序的，因此你无法保证输出的 columns 都来自同一条数据。若对于此没有要求或限制，则可以使用 COLLECT_SET，它会更节省资源。

相比前一种办法，由于省略了排序和（可能的）落盘动作，所以效率会高不少。但是因为（可能）不落盘，所以 COLLECT_LIST 中的数据都会缓存在内存当中。如果重复数量特别大，这种方法可能会触发 OOM。此时应考虑将数据进一步打散，然后再合并；或者干脆换用前一种办法。

distinct与group by的去重方面的区别

distinct简单来说就是用来去重的，而group by的设计目的则是用来聚合统计的，两者在能够实现的功能上有些相同之处，但应该仔细区分。

单纯的去重操作使用distinct，速度是快于group by的。

distinct支持单列、多列的去重方式。
单列去重的方式简明易懂，即相同值只保留1个。
多列的去重则是根据指定的去重的列信息来进行，即只有所有指定的列信息都相同，才会被认为是重复的信息。

group by使用的频率相对较高，但正如其功能一样，它的目的是用来进行聚合统计的，虽然也可能实现去重的功能，但这并不是它的长项。

区别：

1）distinct只是将重复的行从结果中出去；

group by是按指定的列分组，一般这时在select中会用到聚合函数。

2）distinct是把不同的记录显示出来。

group by是在查询时先把纪录按照类别分出来再查询。

group by 必须在查询结果中包含一个聚集函数，而distinct不用。

distinct和group by有啥区别，大概总结以下几点：

distinct适合查单个字段去重，支持单列、多列的去重方式。单列去重的方式简明易懂，即相同值只保留1个。
多列的去重则是根据指定的去重的列信息来进行，即只有所有指定的列信息都相同，才会被认为是重复的信息。

而 group by 可以针对要查询的全部字段中的部分字段去重，它的作用主要是：获取数据表中以分组字段为依据的其他统计数据。

补充：MySQL中distinct和group by去重性能对比

前言

MySQL：5.7.17
存储引擎：InnoDB
实验目的：本文主要测试在某字段有无索引、各种不同值个数情况下，记录对此字段其使用DISTINCT/GROUP BY去重的查询语句执行时间，对比两者在不同场景下的去重性能，实验过程中关闭MySQL查询缓存。
实验表格：

表名	记录数	查询字段有无索引	查询字段不同值个数
tab_1	100000	N	3
tab_2	100000	Y	3
tab_3	100000	N	10000
tab_4	100000	Y	10000

实验过程

1）创建测试表

表创建语句：

DROP TABLE IF EXISTS `tab_1`;

CREATE TABLE `tab_1` (

`id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,

`value` int(10) unsigned NOT NULL,

PRIMARY KEY (`id`)

) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

DROP TABLE IF EXISTS `tab_2`;

CREATE TABLE `tab_2` (

`id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,

`value` int(10) unsigned NOT NULL,

PRIMARY KEY (`id`),

KEY `idx_value` (`value`)

) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

DROP TABLE IF EXISTS `tab_3`;

CREATE TABLE `tab_3` LIKE `tab_1`;

DROP TABLE IF EXISTS `tab_4`;

CREATE TABLE `tab_4` LIKE `tab_2`;

2）生成测试数据

表数据插入过程：

DROP PROCEDURE IF EXISTS generateRandomData;

delimiter $$

-- tblName为插入表,field为插入字段,num为插入字段值上限,count为插入的记录数

CREATE PROCEDURE generateRandomData(IN tblName VARCHAR(30),IN field VARCHAR(30),IN num INT UNSIGNED,IN count INT UNSIGNED)

BEGIN

-- 声明循环变量

DECLARE i INT UNSIGNED DEFAULT 1;

-- 循环插入随机整数1~num,共插入count条数据

w1:WHILE i<=count DO

set i=i+1;

set @val = FLOOR(RAND()*num+1);

set @statement = CONCAT('INSERT INTO ',tblName,'(`',field,'`) VALUES(',@val,')');

PREPARE stmt FROM @statement;

EXECUTE stmt;

END WHILE w1;

END $$

delimiter ;

调用过程随机生成测试数据：

call generateRandomData('tab_1','value',3,100000);

INSERT INTO tab_2 SELECT * FROM tab_1;

call generateRandomData('tab_3','value',10000,100000);

INSERT INTO tab_4 SELECT * FROM tab_3;

3）执行查询语句，记录执行时间

查询语句及对应执行时间如下：

SELECT DISTINCT(`value`) FROM tab_1;

SELECT `value` FROM tab_1 GROUP BY `value`;

SELECT DISTINCT(`value`) FROM tab_2;

SELECT `value` FROM tab_2 GROUP BY `value`;

SELECT DISTINCT(`value`) FROM tab_3;

SELECT `value` FROM tab_3 GROUP BY `value`;

SELECT DISTINCT(`value`) FROM tab_4;

SELECT `value` FROM tab_4 GROUP BY `value`;

4）实验结果

表名	记录数	查询字段有无索引	查询字段不同值个数	DISTINCT	GROUP BY
tab_1	100000	N	3	0.058s	0.059s
tab_2	100000	Y	3	0.030s	0.027s
tab_3	100000	N	10000	0.072s	0.073s
tab_4	100000	Y	10000	0.047s	0.049s

实验结论

MySQL 5.7.17中使用distinct和group by进行去重时，性能相差不大

使用去重distinct方法的示例详解

一 distinct

含义：distinct用来查询不重复记录的条数,即distinct来返回不重复字段的条数（count(distinct id)）,其原因是distinct只能返回他的目标字段，而无法返回其他字段

用法注意：

1.distinct【查询字段】，必须放在要查询字段的开头，即放在第一个参数；
2.只能在SELECT 语句中使用，不能在 INSERT, DELETE, UPDATE 中使用；
3.DISTINCT 表示对后面的所有参数的拼接取不重复的记录，即查出的参数拼接每行记录都是唯一的
4.不能与all同时使用，默认情况下，查询时返回的就是所有的结果。

1.1只对一个字段查重

对一个字段查重，表示选取该字段一列不重复的数据。

示例表：psur_list