数据库中 distinct的用法
时间: 2023-09-29 20:06:54 浏览: 42
在数据库中,DISTINCT是一种关键字,用于在查询结果中删除重复的行。
使用DISTINCT关键字时,查询结果将只包含不同的值,即每个结果集中的所有行都是唯一的。
例如,假设有以下表格:
| ID | Name | Age |
|----|----------|-----|
| 1 | Alice | 25 |
| 2 | Bob | 30 |
| 3 | Charlie | 25 |
| 4 | Alice | 35 |
| 5 | Charlie | 40 |
如果我们想要获取所有不同的年龄,我们可以执行以下查询:
```
SELECT DISTINCT Age FROM table_name;
```
输出结果将是:
| Age |
|-----|
| 25 |
| 30 |
| 35 |
| 40 |
注意,DISTINCT关键字只应用于SELECT语句中的列,而不是整个行。如果查询中选择多列,则DISTINCT关键字将根据这些列的值计算唯一性。
相关问题
sql中distinct的用法
在SQL中,DISTINCT用于查询不重复记录的条数或字段。它可以放在SELECT语句中的查询字段的开头,表示对后面的所有参数的拼接取不重复的记录。注意以下几点:
1. DISTINCT必须放在要查询字段的开头,即放在第一个参数。
2. DISTINCT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. DISTINCT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。
以下是一些使用DISTINCT的示例:
1. 只对一个字段查重:SELECT DISTINCT name FROM A; 表示选取该字段一列不重复的数据。
2. 统计某个字段去重后的数目:SELECT COUNT(DISTINCT name) FROM A; 表示统计表中name字段去重后的数目。
3. 嵌套查询中使用DISTINCT:SELECT COUNT(*) FROM (SELECT DISTINCT xing, name FROM B) AS M; 表示对嵌套查询结果中的xing和name字段进行去重后的记录数。
需要注意的是,不同的数据库管理系统对DISTINCT的支持可能会有所不同。例如,SQL Server支持COUNT(DISTINCT name),而Access不支持。
希望以上解答对您有帮助。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [distinct合并结果集---以及SQL中distinct的用法](https://blog.csdn.net/c_molione/article/details/109206265)[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^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [SQL中的distinct的使用方法](https://blog.csdn.net/shenziheng1/article/details/102536146)[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^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
pandas读取csv文件并在写入mysql数据库时与数据库去重distinct
可以使用pandas库的drop_duplicates方法在读取csv文件时去除重复行,然后再将不重复的数据写入MySQL数据库中。
下面是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
# 读取csv文件并去重
df = pd.read_csv('data.csv')
df.drop_duplicates(inplace=True)
# 连接MySQL数据库
engine = create_engine('mysql+pymysql://username:password@host:port/database')
# 将数据写入MySQL数据库中
df.to_sql('table_name', engine, if_exists='append', index=False, chunksize=10000)
```
其中,`username`和`password`分别为MySQL数据库的用户名和密码,`host`和`port`为MySQL服务器的地址和端口号,`database`为要写入数据的数据库名称,`table_name`为要写入数据的表名。
在将数据写入MySQL数据库时,`if_exists='append'`参数表示如果数据表已存在,则将数据追加到现有表中,`index=False`参数表示不将数据框索引列写入数据库,`chunksize=10000`参数表示每次写入10000条数据。另外,可以根据需要修改这些参数。