mysql 编写sql，查询名称重复出现两次以上的记录

可以使用如下 SQL 语句查询名称重复出现两次以上的记录：

SELECT name, COUNT(*) as count FROM table_name GROUP BY name HAVING count >= 2;

其中，`table_name` 替换为你要查询的表名，`name` 替换为你要查询的字段名。

这条 SQL 语句会对表中所有的记录按照 `name` 字段进行分组，并统计每个分组中的记录数。然后，使用 `HAVING` 子句筛选出出现次数大于等于 2 次的分组，最终返回名称重复出现两次以上的记录。

相关问题

如何在MySQL中编写查询语句以获取商品近7天的平均价格，并处理期间缺失的数据记录？同时，如何计算每5天为一个周期的近一个月价格平均值？请提供详细SQL查询示例。

在处理按日期维度计算商品价格平均值时，我们面临的主要挑战是如何生成日期序列，并在此基础上执行分组聚合。《MySQL按时间维度查询价格平均值：实时折线图数据准备》这本书为我们提供了处理这类问题的权威指导和实用技巧。

参考资源链接：[MySQL按时间维度查询价格平均值：实时折线图数据准备](https://wenku.csdn.net/doc/6wr1u3p3su?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，为了解决近7天价格平均值的问题，我们需要创建一个从今天起往回推7天的日期序列。这可以通过递归查询实现，配合使用DATE_ADD函数递减时间。接着，我们将生成的日期序列与价格记录进行左连接，并使用IFNULL函数处理缺失的数据，将缺失值替换为0。以下是实现该功能的SQL查询示例：

-- 创建日期序列并计算近7天的价格平均值
SET @cdate = DATE_ADD(CURDATE(), INTERVAL 1 DAY);
SELECT IFNULL(avg_price, 0) AS avg_price, date
FROM (
    SELECT @cdate := DATE_ADD(@cdate, INTERVAL -1 DAY) AS date
    FROM (
        SELECT @cdate := DATE_ADD(CURDATE(), INTERVAL 1 DAY) FROM dual
        LIMIT 7
    ) a
) date_seq
LEFT JOIN (
    SELECT AVG(price) AS avg_price, DATE(gmt) AS date
    FROM price_log
    WHERE gmt >= DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 7 DAY)
    GROUP BY DATE(gmt)
) price_avg ON price_avg.date = date_seq.date;

对于每5天计算一次价格平均值的问题，我们需要首先确定近一个月内每个5天周期的起始和结束日期。这里可以利用CEILING函数和DATEDIFF函数来计算日期间隔，从而确定每个周期的起始日期。然后，再根据这个周期对价格进行分组并计算平均值。以下是实现该功能的SQL查询示例：

-- 计算每5天周期的近一个月价格平均值
SELECT IFNULL(avg_price, 0) AS avg_price, gmt
FROM (
    SELECT DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL interval_5_day * 5 DAY) AS gmt
    FROM (
        SELECT CEILING(DATEDIFF(CURDATE(), gmt) / 5) AS interval_5_day
        FROM price_log
        WHERE gmt BETWEEN CURDATE() - INTERVAL 30 DAY AND CURDATE()
        GROUP BY CEILING(DATEDIFF(CURDATE(), gmt) / 5)
    ) subquery
) date_cycle
LEFT JOIN (
    SELECT DATE(gmt) AS gmt, AVG(price) AS avg_price
    FROM price_log
    WHERE gmt BETWEEN CURDATE() - INTERVAL 30 DAY AND CURDATE()
    GROUP BY DATE(gmt)
) price_avg ON DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL interval_5_day * 5 DAY) = gmt;

通过上述两个查询，我们可以得到所需的日期序列和价格平均值，为绘制折线图提供数据支持。为深入理解这些查询的工作原理以及如何应用到其他类似问题，建议阅读《MySQL按时间维度查询价格平均值：实时折线图数据准备》一书，其中包含了更多细节和案例，可以帮助你掌握时间序列分析和数据可视化方面的知识。

参考资源链接：[MySQL按时间维度查询价格平均值：实时折线图数据准备](https://wenku.csdn.net/doc/6wr1u3p3su?spm=1055.2569.3001.10343)