sql server 去重计数

时间: 2023-09-11 13:10:01 浏览: 338

SQL Server 去重

### SQL Server去重知识点解析 #### 一、背景与需求在处理数据库中的重复记录时，去除重复数据是一项常见的需求。对于SQL Server来说，去重不仅能够提高数据查询的效率，还能确保数据的一致性和准确性。本文将通过一系列示例来详细介绍如何在SQL Server中实现数据去重。 #### 二、基本概念在SQL Server中，去重通常指的是从表中删除重复的数据行。这里所说的“重复”是指表中的某些字段或组合字段的值完全相同的情况。例如，在本例中，我们需要根据`name`和`tel`这两个字段的组合来识别重复项。 #### 三、具体实现方法 ##### 方法一：使用`SELECT DISTINCT`进行临时表创建 - **步骤**： 1. 使用`CREATE TABLE`语句创建一个包含重复数据的表`tele`。 2. 通过`INSERT INTO`语句插入几条具有重复`tel`字段的数据。 3. 使用`SELECT DISTINCT * INTO #Tmp FROM tele`语句，创建一个临时表`#Tmp`，并利用`DISTINCT`关键字去除重复数据。 4. 删除原表`tele`。 5. 重新创建表`tele`并从临时表`#Tmp`中插入数据。 6. 删除临时表`#Tmp`。 - **代码示例**： ```sql DROP TABLE tele; CREATE TABLE tele (name VARCHAR(50), tel VARCHAR(11), flag INT); INSERT INTO tele (name, tel, flag) VALUES ('', '15010017424', 11); INSERT INTO tele (name, tel, flag) VALUES ('', '15010017424', 11); INSERT INTO tele (name, tel, flag) VALUES ('', '13975343215', 33); INSERT INTO tele (name, tel, flag) VALUES ('', '15010017424', 44); SELECT DISTINCT * INTO #Tmp FROM tele; DROP TABLE tele; SELECT * INTO tele FROM #Tmp; DROP TABLE #Tmp; SELECT * FROM tele; ``` ##### 方法二：使用`IDENTITY`和子查询去除重复数据 - **步骤**： 1. 创建表`tele`并插入数据。 2. 使用`SELECT IDENTITY`函数为每一条记录添加一个唯一的标识符，并创建一个新表`#temp1`。 3. 通过子查询找出每个`name`和`tel`组合的最小`autoid`。 4. 删除原表`tele`。 5. 重新创建表`tele`，并通过子查询选择`#temp1`中的数据。 6. 删除临时表`#temp1`和`#temp2`。 - **代码示例**： ```sql DROP TABLE tele; CREATE TABLE tele (name VARCHAR(50), tel VARCHAR(11), flag INT); INSERT INTO tele (name, tel, flag) VALUES ('', '15010017424', 11); INSERT INTO tele (name, tel, flag) VALUES ('', '15010017424', 22); INSERT INTO tele (name, tel, flag) VALUES ('', '13975343215', 33); INSERT INTO tele (name, tel, flag) VALUES ('', '15010017424', 44); SELECT IDENTITY(INT, 1, 1) AS autoid, * INTO #temp1 FROM tele; SELECT MIN(autoid) AS minid INTO #temp2 FROM #temp1 GROUP BY name, tel; DROP TABLE tele; CREATE TABLE tele (name VARCHAR(50), tel VARCHAR(11), flag INT); INSERT INTO tele SELECT name, tel, flag FROM #temp1 WHERE autoid IN (SELECT minid FROM #temp2); DROP TABLE #temp1, #temp2; SELECT * FROM tele; ``` ##### 方法三：使用`DELETE`语句配合子查询 - **步骤**： 1. 创建表`tele`并插入数据。 2. 使用`SELECT IDENTITY`为每一条记录添加唯一标识符，并创建一个新表`#temp`。 3. 通过`DELETE`语句配合子查询，删除除了每个`name`和`tel`组合最小`autoid`外的所有记录。 4. 删除原表`tele`。 5. 重新创建表`tele`，并插入处理后的数据。 6. 删除临时表`#temp`。 - **代码示例**： ```sql DROP TABLE tele; CREATE TABLE tele (name VARCHAR(50), tel VARCHAR(11), flag INT); INSERT INTO tele (name, tel, flag) VALUES ('', '15010017424', 11); INSERT INTO tele (name, tel, flag) VALUES ('', '15010017424', 22); INSERT INTO tele (name, tel, flag) VALUES ('', '13975343215', 33); INSERT INTO tele (name, tel, flag) VALUES ('', '15010017424', 44); SELECT IDENTITY(INT, 1, 1) AS autoid, * INTO #temp FROM tele; DELETE FROM #temp WHERE autoid NOT IN (SELECT MIN(autoid) FROM #temp GROUP BY name, tel); DROP TABLE tele; CREATE TABLE tele (name VARCHAR(50), tel VARCHAR(11), flag INT); INSERT INTO tele SELECT name, tel, flag FROM #temp; DROP TABLE #temp; SELECT * FROM tele; ``` ##### 方法四：使用`IDENTITY`属性和`DELETE`语句 - **步骤**： 1. 创建带有`IDENTITY`属性的表`tele`。 2. 插入数据。 3. 使用`DELETE`语句配合子查询删除除了每个`name`和`tel`组合最小`id`外的所有记录。 - **代码示例**： ```sql DROP TABLE tele; CREATE TABLE tele (id INT IDENTITY(1,1) NOT NULL, name VARCHAR(50), tel VARCHAR(11), flag INT, PRIMARY KEY (id)); INSERT INTO tele (name, tel, flag) VALUES ('', '15010017424', 11); INSERT INTO tele (name, tel, flag) VALUES ('', '15010017424', 22); INSERT INTO tele (name, tel, flag) VALUES ('', '13975343215', 33); INSERT INTO tele (name, tel, flag) VALUES ('', '15010017424', 44); DELETE FROM tele WHERE id NOT IN (SELECT MIN(id) FROM tele GROUP BY name, tel); SELECT * FROM tele; ``` #### 四、总结以上介绍了几种不同的去重方法，其中`SELECT DISTINCT`是最简单直接的方式，但其可能不适用于所有场景，尤其是在需要保留特定版本数据的情况下。而使用`IDENTITY`属性和子查询的方法则更加灵活，可以根据实际需求选择最合适的方法。在实际应用中，开发者应根据具体情况选择最适合的方案。通过这些方法，可以有效地解决SQL Server中的数据重复问题，提高数据的质量和可靠性。

要在SQL Server中进行去重计数，可以使用以下查询语句： SELECT COUNT(DISTINCT [Mobile]) as UniqueCount FROM [dbo].[Campaigns] 这个查询语句将返回一个名为UniqueCount的列，其中包含去重后的手机号数量。<span class="em">1</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [SqlServer 数据去重](https://blog.csdn.net/weixin_33701251/article/details/86249927)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]

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