在数据库查询中,返回结果中出现重复数据是一个常见问题，这不仅影响数据的可读性，还可能导致分析或统计错误，要解决这个问题，需要根据具体场景选择合适的方法，本文将介绍几种主流的去重技巧，帮助您高效处理数据库中的重复结果。
使用DISTINCT关键字
DISTINCT是SQL中最简单的去重方式,它作用于查询结果的所有列，确保返回的行都是唯一的，查询用户表中的所有城市时，可以使用SELECT DISTINCT city FROM users，这种方法适用于需要完全匹配所有列值的去重场景，但如果只需要对部分列去重，DISTINCT可能不够灵活，需要注意的是，DISTINCT会增加数据库的计算负担，特别是在大数据量时，可能会影响查询性能。
使用GROUP BY分组
GROUP BY不仅可以实现去重，还能结合聚合函数进行数据统计，要统计每个城市的用户数量，可以使用SELECT city, COUNT(*) FROM users GROUP BY city，GROUP BY的去重原理是根据指定的列进行分组，每组只返回一行结果，这种方法比DISTINCT更灵活，可以同时显示分组列和聚合后的数据，但需要注意GROUP BY子句中必须包含所有非聚合列，否则会导致语法错误。
使用ROW_NUMBER()窗口函数
对于更复杂的去重需求,例如按特定条件保留最新或最旧的记录，可以使用窗口函数ROW_NUMBER()，通过PARTITION BY子句指定去重列，再结合ORDER BY子句排序，最后筛选出序号为1的记录。SELECT * FROM (SELECT *, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY create_time DESC) AS rn FROM orders) WHERE rn = 1，这种方法适用于需要保留每组中特定记录的场景，但语法相对复杂，对数据库版本有一定要求。
使用子查询或临时表
当去重逻辑较为复杂时,可以借助子查询或临时表分步处理，先通过子查询找出重复记录的主键，再从原表中删除这些记录，或者创建临时表存储去重后的结果，再替换原表数据，这种方法适用于数据量较大或需要多步骤处理的场景，但需要额外注意事务管理和索引优化，以避免性能问题。
索引优化与查询重构
有时候重复数据是由于查询语句本身的问题导致的,例如未正确使用JOIN条件或WHERE子句，此时可以通过优化索引或重构查询来减少重复结果的产生，确保关联查询中所有连接条件都正确使用索引，避免笛卡尔积，检查是否有不必要的列包含在SELECT列表中，减少数据传输量也能间接减少重复。
FAQs
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DISTINCT和GROUP BY有什么区别？
DISTINCT作用于所有列，确保整行唯一；GROUP BY则按指定列分组，通常与聚合函数配合使用，DISTINCT语法更简单，但GROUP BY功能更强大，支持更复杂的分组统计。
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如何高效处理百万级数据的去重？
对于大数据量，建议先创建临时表或使用CTE（公共表表达式）分步处理，结合索引优化，优先使用GROUP BY或窗口函数，避免全表扫描，同时考虑分批次处理以减少内存压力。