LambdaQueryWrapper distinct

时间: 2023-10-14 11:03:58 浏览: 120

SQL select distinct的使用方法

在SQL查询中，`DISTINCT` 是一个非常重要的关键字，它用于从结果集中去除重复的行，只保留唯一的记录。本篇文章将详细讲解`DISTINCT` 的使用方法，并结合具体的例子进行阐述。让我们来看一个基本的 `DISTINCT` 用法。假设我们有一个名为 `A` 的表格，其中包含以下数据： ``` | name | id | | ------ | -- | | Alice | 1 | | Bob | 2 | | Alice | 3 | | Charlie| 2 | | Bob | 4 | ``` 如果我们想要从 `name` 列中选择所有不重复的名称，可以使用以下查询： ```sql SELECT DISTINCT name FROM A; ``` 这将返回： ``` | name | | ------ | | Alice | | Bob | | Charlie| ``` 注意，`DISTINCT` 关键字只对紧跟其后的列有效。这意味着你可以对多个列同时使用 `DISTINCT`，比如： ```sql SELECT DISTINCT name, id FROM A; ``` 这将基于 `name` 和 `id` 的组合去除重复行，返回的结果将包括所有唯一的名字-ID 对： ``` | name | id | | ------ | -- | | Alice | 1 | | Bob | 2 | | Alice | 3 | | Charlie| 2 | | Bob | 4 | ``` 这里，尽管 `Alice` 出现了两次，但与不同的 `id` 配对，因此每个组合都是唯一的。统计功能也是 `DISTINCT` 的一个重要应用。如果你想计算 `name` 列中不重复值的数量，可以使用 `COUNT(DISTINCT ...)`： ```sql SELECT COUNT(DISTINCT name) FROM A; ``` 这将返回 `3`，因为有三个不同的名字。然而，不是所有数据库系统都支持对多个列的 `COUNT(DISTINCT ...)`。例如，SQL Server 支持上述用法，但 Access 不支持。对于多个列的去重计数，可能需要采用其他策略，如创建临时表或子查询。在使用 `DISTINCT` 时，需要注意的一点是，它必须放在 `SELECT` 语句的开头，不能与其他字段混合使用。例如，以下查询是错误的： ```sql SELECT id, DISTINCT name FROM A; ``` 如果你想获取 `name` 的唯一值以及对应的 `id`，但不能直接使用 `DISTINCT` 实现，可以使用分组（`GROUP BY`）或窗口函数（`OVER()`）来达到目的。例如： ```sql SELECT id, name FROM ( SELECT DISTINCT name, id FROM A ) AS subquery ORDER BY id; ``` 这样，你就可以得到每个不重复的 `name` 及其对应的 `id`，而不会收到语法错误。总结起来，`DISTINCT` 是 SQL 查询中的一个重要工具，用于去除结果集中的重复记录。它可以应用于单个或多个列，并且可以与聚合函数如 `COUNT(DISTINCT ...)` 结合使用。然而，不同的数据库系统对 `DISTINCT` 的某些用法可能存在兼容性差异，所以在实际操作时需要根据所使用的数据库类型调整查询语句。

LambdaQueryWrapper的distinct方法可以用于去除查询结果中的重复元素。在使用LambdaQueryWrapper进行查询时，可以使用.distinct()方法来实现这个功能。例如，可以按照以下方式使用.distinct()方法来实现去除查询结果中的重复元素： ```java QueryWrapper<Student> queryWrapper = new QueryWrapper<>(); queryWrapper.select("name").distinct(true); List<Student> students = studentMapper.selectList(queryWrapper); ``` 以上代码会查询出所有学生的姓名，并且去除重复的姓名。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [MybatisPlus lambdaQueryWrapper中常用方法](https://blog.csdn.net/moyingmj/article/details/121796354)[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: 50%"] - *3* [Lambda中间操作distinct](https://blog.csdn.net/Leon_Jinhai_Sun/article/details/125232870)[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: 50%"] [ .reference_list ]

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