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隨著數(shù)字化時代的到來，海量數(shù)據(jù)的管理成為了公司、組織及個人所必須面對的問題。然而，數(shù)據(jù)采集和存儲的方式不同，往往會導致數(shù)據(jù)存在重復。數(shù)據(jù)重復不僅導致存儲空間浪費，同時也會對后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和處理造成困擾。因此，進行數(shù)據(jù)庫去重是保證數(shù)據(jù)質量的關鍵一步。本文將針對數(shù)據(jù)庫去重的方法進行詳盡介紹，幫助讀者快速有效地進行數(shù)據(jù)庫去重。
讓客戶滿意是我們工作的目標，不斷超越客戶的期望值來自于我們對這個行業(yè)的熱愛。我們立志把好的技術通過有效、簡單的方式提供給客戶，將通過不懈努力成為客戶在信息化領域值得信任、有價值的長期合作伙伴，公司提供的服務項目有：域名申請、虛擬空間、營銷軟件、網(wǎng)站建設、績溪網(wǎng)站維護、網(wǎng)站推廣。
一、理解數(shù)據(jù)去重
數(shù)據(jù)去重（Deduplication）是指將數(shù)據(jù)中已存在的重復數(shù)據(jù)條目檢測、刪除以及剔除掉的過程。簡單來說，就是將不同數(shù)據(jù)源中相同的重復數(shù)據(jù)去除，保留一個或者某一標準下面規(guī)定的更好的數(shù)據(jù)。
為什么需要數(shù)據(jù)去重？數(shù)據(jù)量小時，數(shù)據(jù)的去重看起來不會很麻煩；然而隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的不斷增大，數(shù)據(jù)去重的難度就會不斷增加。當你擁有大規(guī)模的數(shù)據(jù)，但無法保證其中數(shù)據(jù)的準確性，去重就成了必要的處理方式。不僅如此，在進行數(shù)據(jù)整合及分析的過程中，重復數(shù)據(jù)會嚴重影響結果的準確性。
二、去重方法
1. 基于SQL語句去重
是針對數(shù)據(jù)量較小的情況（約在10-20百萬行或以下的范圍）而設計的。該方法適用于已經(jīng)存在的單表中進行去重。SQL 語句去重的核心在于 GROUP BY 子句，它可以將重復的數(shù)據(jù)進行分組從而更方便地去重。
示例代碼：
“`
SELECT 產(chǎn)品名稱, 產(chǎn)品產(chǎn)商, 產(chǎn)品簡介, count(*) AS c
FROM product_table
GROUP BY 產(chǎn)品名稱, 產(chǎn)品產(chǎn)商, 產(chǎn)品簡介
HAVING count(*) > 1;
“`
通過以上代碼，我們可以將有效的數(shù)據(jù)組合并查詢每個組合在數(shù)據(jù)集體中的出現(xiàn)次數(shù)，這是 MySQL 中使用 GROUP BY 子句的典型方法。但是，使用 group by 查詢時，為了得到準確的查詢結果，需要直接引用每列的值，否則可能會說明字段組合不足，從而導致數(shù)據(jù)沒有被完全去重。
2. Hash 算法去重
Hash 算法去數(shù)據(jù)重復無疑是最快的方法之一。它利用算法根據(jù)數(shù)據(jù)的特征快速生成一個與數(shù)據(jù)內容相對應的值，也就是 Hash 值。在后續(xù)進行去重的時候，比對該值就可以得到是否有重復的數(shù)據(jù)出現(xiàn)，進而去重。
Hash 算法的優(yōu)點是速度快，對于數(shù)據(jù)量在百萬規(guī)模下，開銷非常小。不過，應用場景需要注意的是它無法保證 100% 的準確性，特別是少數(shù)存在 Hash 算法沖突的情況。
示例代碼：
“`python
import hashlib
import csv
key_set = set()
with open(“input_data.csv”, “r”) as f, open(“output_data.csv”, “w”) as out:
reader, writer = csv.reader(f), csv.writer(out)
for line in reader:
key = hashlib.md5(line[0] + line[1] + line[2]).hexdigest()
if key not in key_set:
writer.writerow(line)
key_set.add(key)
“`
以上代碼是基于 Python 的 Hash 算法去重方法，首先導入`hashlib`庫和`csv`庫。代碼最核心部分為`hashlib.md5(line[0]+line[1]+line[2]).hexdigest()`生成 MD5 值，隨后根據(jù) MD5 值將數(shù)據(jù)去重。這里注意，在一些場景下，可能會設置除 MD5 外的加密方法（如 SHA1）。
3. 模糊匹配法
在實際數(shù)據(jù)中，出現(xiàn)的重復數(shù)據(jù)并不是完全相同的，可能存在字母大小寫不同、使用口語化表達、符號、拼寫錯誤等文本差異。在此基礎上，模糊匹配法應運而生。模糊匹配法是讓系統(tǒng)自動匹配相似的字符串，從而去掉重復數(shù)據(jù)。
模糊匹配算法的本質在于比對出字符串之間的相似度，相似度越高，越有可能時同一條數(shù)據(jù)。當然，相似度計算是有很多途徑的，常見的方法包括最常見的編輯距離算法（Levenshtein distance算法），余弦向量算法等。
示例代碼：
“`python
from difflib import SequenceMatcher
def get_ratio(str_1, str_2):
return SequenceMatcher(None, str_1, str_2).ratio()
def mn(input_file, output_file):
with open(input_file, ‘r’, encoding=’utf-8′) as rf, \
open(output_file, ‘w’, encoding=’utf-8′, newline=”) as wf:
reader = csv.reader(rf)
writer = csv.writer(wf)
last = next(reader)[0]
writer.writerow([last])
for row in reader:
value = row[0]
if get_ratio(value, last)
last = value
writer.writerow([value])
input_data = “company.csv”
output_data = “output.csv”
mn(input_data, output_data)
“`
以上代碼是基于 Python 的模糊匹配算法，輸入源數(shù)據(jù)，依據(jù)相似度閾值（此處設置為 0.9）去除相似的數(shù)據(jù)，輸出去重后的數(shù)據(jù)。
三、數(shù)據(jù)庫去重操作注意事項
除了選擇合適的方法進行去重外，我們也需要注意到數(shù)據(jù)庫去重操作的注意事項，以避免出現(xiàn)錯誤或不必要的處理。
1. 備份
在進行數(shù)據(jù)去重操作時，我們應保證對原始數(shù)據(jù)至少保留一份數(shù)據(jù)備份，以防意外情況發(fā)生，確保業(yè)務不會受到太大的影響。
2. 數(shù)據(jù)合并
在合并兩個數(shù)據(jù)源進行去重操作時，盡可能保證兩個數(shù)據(jù)源的格式一致。數(shù)據(jù)合并時還需要注意，需要先確定匹配關鍵字段或組合，以保證去重效率。
3. 數(shù)據(jù)去重結果反饋
在大規(guī)模的數(shù)據(jù)庫去重操作中，由于存在人工去重及機器識別去重等因素導致檢查、審核和回饋去重結果的難以自動化。當然，我們也應盡可能沿用標準數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的操作方式，例如在去重前進行分類等。同時，在完成去重操作之后，我們需要將去重結果反饋到實際業(yè)務中，避免數(shù)據(jù)冗余從而保證數(shù)據(jù)的質量和完整性。
本文了基于 SQL、Hash 算法和模糊匹配算法等三種數(shù)據(jù)庫去重的方法，并列舉了操作注意事項。期望能夠幫助到大家有效清洗龐雜的數(shù)據(jù)，從而更好地進行數(shù)據(jù)分析、文本挖掘和機器學習等相關工業(yè)界及學術界工作。
相關問題拓展閱讀：
- 怎么刪除重復的Mysql數(shù)據(jù)？
怎么刪除重復的Mysql數(shù)據(jù)？
mysql去重需要需要創(chuàng)建臨時表，用distinct或者group by后的數(shù)據(jù)添加到臨時表，然后清空原表將臨時表數(shù)據(jù)插入原表猜運；
如果你知道有幾條重復的，可以在delete后面接limit來刪除重乎梁復的數(shù)歲兆運據(jù)
MYSQL里有五百萬數(shù)據(jù)，但大多是重復的，真實的就180萬，于是想怎樣把這些重復的數(shù)慧畢據(jù)搞出來，在網(wǎng)上找了一圈，好多是用NOT IN這樣的代碼，這樣效率很低，自己琢磨組合了一下，找到一個高效的處理方式，用這個方式，五百萬數(shù)據(jù)，十來分鐘就全部去除重復了，請各位參考。
之一步：從500萬數(shù)據(jù)表data_content_152里提取出不重復的字段SFZHM對應的ID字運中段到TMP3表
1 create table tmp3 as select min(id) as col1 from data_content_152 group by SFZHM;
第二步：創(chuàng)建新表RES
CREATE TABLE `res` (`id` int(11),`sfz` char(20)) ENGINE=MyISAM;
第三步：把TMP3表ID對應到data_content_152里需要提取的數(shù)據(jù)添加到RES表的SFZ字段
1 INSERT INTO res (sfz) SELECT sfzhm FROM data_content_152,tmp3 where data_content_152.id=tmp3.col1
至旁碧山此，就在MYSQL里實現(xiàn)了，給數(shù)據(jù)表data_content_152完全刪除重復數(shù)據(jù)，把去重復后的數(shù)據(jù)導入到RES表。
MySQL數(shù)據(jù)庫中查詢重復數(shù)據(jù)
Select * From employee group by emp_name having count (*)>伍陸1;
Mysql 查詢可以刪除的重復數(shù)腔殲頃據(jù)
Select t1.* From employee t1 Where (t1.emp_name) in (Select t4.emp_name From (Select t2.emp_name From employee t2 group by t2.emp_name having count(*)>1) t4) And t1.emp_id not in (Select t5.emp_id From (Select min(t3.emp_id) as emp_id From employee t3 group by t3.emp_name having count(*)>1) t5);
Mysql 刪除重復的數(shù)據(jù)改稿
Delete t1 From employee t1 Where (t1.emp_name) in (Select t4.emp_name From (Select t2.emp_name From employee t2 group by t2.emp_name having count(*)>1) t4) And t1.emp_id not in (Select t5.emp_id From (Select min(t3.emp_id) as emp_id From employee t3 group by t3.emp_name having count(*)>1) t5);
猜測一下，你的數(shù)據(jù)庫沒有建立索引，所以導致往表里插入數(shù)據(jù)的時候，有重復數(shù)據(jù)，如果確定重復數(shù)慶巧據(jù)的所有字段此基都一樣，告訴你譽扒鍵一個方法刪除重復的。
創(chuàng)建一個臨時表，表結構與數(shù)據(jù)表一致，比如原表叫table，臨時表叫table_tmp，則
insert into table_tmp select distinct (*) from table
這樣做，臨時表中就是去掉重復的數(shù)據(jù)了，然后將table表清空，再將臨時表的數(shù)據(jù)插入到table中，就達到去掉重復的目的了。
方法姿碰/步漏冊好驟:
1.先看下我們的表數(shù)據(jù),有一些數(shù)據(jù)是重復的。
2.要查找重復數(shù)據(jù),我們可以使用mysql里的having語句。
3.執(zhí)行這個語句后,我們可以看到現(xiàn)在的結果里顯示的就是表中重復數(shù)據(jù)的字段。
4.要刪除這些重復的數(shù)據(jù),我們找出返鉛這些數(shù)據(jù)的ID,在select語句里,添加id字段,使用m…
5.得到重復數(shù)據(jù)的id為8和9。
關于數(shù)據(jù)庫怎么刪除重復的數(shù)據(jù)的介紹到此就結束了，不知道你從中找到你需要的信息了嗎 ？如果你還想了解更多這方面的信息，記得收藏關注本站。
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