MySql百万级数据去重保留一份，一对多合并处理

墨蓝 2022-03-25 10:40 423阅读 0赞

最近帮运维组处理了一份急着上架的数据，大概有140万量，下面我们看一下是怎样处理的吧。

这批数据大部分都是重复的，经过处理的数据大概在30万左右，然后进行一对多合并处理，最后的数据量大概在1万左右。

下面提供了两种方法或思路，第一种思路是网上提供的比较多的一种，就是通过唯一性约束的字段进行排序，然后查询处理出来的这些数据都是重复数据的第一条，所以id必然是这些重复数据最小的，然后删除调这些重复数据中id不是最小的就可以得出筛选结果了。

当然数据上面设计到商业保密，这里我就自己创建一个demo了。

sql如下：

// 将重复数据的id最小的一条筛选出来，第二步进行删除
    select id FROM haha
    where CONCAT(namea,sex,num) in (
       SELECT CONCAT(namea,sex,num) FROM haha 
    		GROUP BY CONCAT(namea,sex,num) 
    		HAVING count(id> 1)
    ) 
    
    //进行删除操作，删除冗余数据
    DELETE FROM haha where id in (
    select id FROM haha
    where CONCAT(namea,sex,num) in (
       SELECT CONCAT(namea,sex,num) FROM haha 
    		GROUP BY CONCAT(namea,sex,num) 
    		HAVING count(id> 1)
    ) 
    and id not in (
    SELECT MIN(id) as id  FROM haha 
    GROUP BY CONCAT(namea,sex,num) 
    HAVING COUNT(id > 1)
    ))

当然写sql的过程中也遇到一些错误，

1、select \* from  haha where id in (select id ，namea  from haha )  select in 的右边只能是id ，所以namea 应该去掉，另外，name在MySql中显示关键字，所以这个字段命名的时候要注意一下，避免引起不必的麻烦或者错误。

![20190120134230251.png][]

2、ERROR 1064 (42000): You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your

这个错误是说sql语句中符号有错误，所以我们要检查一下标点符号，逗号是不是英文的，然后括号是不是多了或者少了

3、要注意的地方，MySql中是不允许直接删除调查询出来的数据的，所以我们这里查询出来的数据要存放在一个临时表中在删除

第二种方法，因为我们知道要处理的数据最终的结果大概在30万左右，这对于140万，去删除剩余的110万数据，显然我们只需要关注这30万数据就可以了，所以我们直接将查询出来的数据导入到一张新表里面，

create table finish as
    select * FROM haha
    where CONCAT(namea,sex,num) in (
       SELECT CONCAT(namea,sex,num) FROM haha 
    		GROUP BY CONCAT(namea,sex,num) 
    		HAVING count(id> 1)
    )

然后将数据进行1对多处理：

原数据是这样的：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0lCTGlwbHVz_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

结果如下：

![20190120142912155.png][]

[20190120134230251.png]: /images/20220325/114967b006634b5a92e3e7e6dcf85a84.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0lCTGlwbHVz_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20220325/2a9f4df2ada641518e222fb300359769.png
[20190120142912155.png]: /images/20220325/fa01c224cceb44c0809f6daad2849660.png