在数据库管理与维护中，处理重复数据是一项常见且至关重要的任务，重复数据不仅会额外占用宝贵的存储空间，还可能导致查询性能下降、数据统计失准，甚至在业务逻辑中引发不可预知的错误，掌握高效、安全地去除重复数据的方法，是每一位数据库开发和管理员的必备技能,本文将系统地介绍如何识别并清除数据库中的重复记录。
识别重复数据
在执行删除操作之前，首要任务是准确地识别出哪些数据是重复的，重复数据分为两类：完全重复（所有字段的值都相同）和部分重复（关键字段如email、username等相同，但其他字段如last_login_time不同）,我们通常关注的是后者。
最常用的识别方法是使用 GROUP BY 子句结合聚合函数 COUNT()，在一个 users 表中，我们希望找出 email 字段重复的记录：
SELECT email, COUNT(*) FROM users GROUP BY email HAVING COUNT(*) > 1;
这条 SQL 语句会返回所有重复的 email 地址及其重复次数,帮助我们锁定需要清理的目标。
删除重复数据的常用方法
识别出重复数据后，我们可以采用多种策略进行删除,以下介绍几种主流且高效的方法。
使用 ROW_NUMBER() 窗口函数（推荐）
这是处理复杂重复数据（部分字段重复）最优雅、最灵活的方法。ROW_NUMBER() 可以为分组后的数据行分配一个唯一的序号。
思路是：根据我们认为是重复的字段（如 email）进行分区（PARTITION BY），然后在每个分区内按某个规则（如 id 升序）排序，并编号，删除所有编号大于 1 的行，即保留了每组中的一条记录（通常是 id 最小的那条）。
-- 使用公共表表达式 (CTE) 使逻辑更清晰
WITH RankedUsers AS (
SELECT
id,
email,
ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY email ORDER BY id ASC) AS rn
FROM
users
)
DELETE FROM users
WHERE id IN (SELECT id FROM RankedUsers WHERE rn > 1);
优点：逻辑清晰，一次操作即可完成，效率高,适用于各种复杂的去重需求。
使用 DISTINCT 创建新表
这是一种“曲线救国”的间接方法。DISTINCT 关键字可以返回唯一不同的值，我们可以利用它创建一个不含重复数据的新表,然后替换旧表。
-- 1. 创建一个包含不重复数据的新表 CREATE TABLE users_new AS SELECT DISTINCT * FROM users; -- 2. 删除旧表（或在操作前重命名旧表为备份） DROP TABLE users; -- 3. 将新表重命名为旧表名 ALTER TABLE users_new RENAME TO users;
优点：操作相对简单，直观易懂。缺点：对于大表，创建新表和迁移数据会消耗大量时间和磁盘空间,且可能需要重建索引和约束。
小编总结对比
为了更清晰地选择合适的方法,下表对上述策略进行了对比：
| 方法 | 适用场景 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|---|
ROW_NUMBER() |
部分字段重复，需保留特定记录（如最早或最新的） | 精确、高效、一次性完成、灵活性高 | 语法相对复杂，需要理解窗口函数 |
DISTINCT 创建新表 |
完全重复数据，或允许通过创建新表来解决问题 | 逻辑简单，易于理解和执行 | 对大表性能开销大，需处理索引、约束等附属对象 |
操作前的最佳实践
删除数据是不可逆操作,务必遵循以下安全准则：
- 数据备份：在任何删除操作之前，完整备份相关数据表,这是最重要的安全防线。
- 先用
SELECT预览：在执行DELETE语句前，将其替换为SELECT *，使用完全相同的WHERE条件,检查返回的结果是否确实是想要删除的数据。 - 使用事务：将
DELETE语句包裹在事务中（BEGIN TRANSACTION; ... COMMIT;/ROLLBACK;），如果发现操作有误，可以立即回滚,避免数据永久丢失。 - 预防为主：从根本上解决问题的最佳方式是在表设计阶段就通过设置
PRIMARY KEY（主键）和UNIQUE（唯一）约束来防止重复数据的产生。
相关问答FAQs
如果数据量非常大（例如上亿条记录），删除重复数据会不会很慢？有什么优化建议吗？
答：是的，在超大表上执行去重操作确实可能很慢且会锁定表，影响业务,优化建议包括：
- 确保索引：确保用于
PARTITION BY或GROUP BY的字段上建有合适的索引,这能极大提升分组和排序的速度。 - 分批处理：不要一次性删除所有重复数据，可以编写循环脚本，根据时间范围或其他条件，每次只处理一小部分数据并提交事务,减少对数据库的压力和锁的持有时间。
- 在业务低峰期操作：选择在数据库负载最低的时间段（如凌晨）执行这类维护操作。
- 考虑使用临时表：对于
ROW_NUMBER()方法，可以将 CTE 的结果先插入到一个临时表中，再基于临时表进行删除,有时能获得更好的性能。
DISTINCT 和 GROUP BY 在去重上有什么区别？我应该用哪个？
答：DISTINCT 和 GROUP BY 在某些场景下可以互换（如 SELECT DISTINCT col1 FROM table 和 SELECT col1 FROM table GROUP BY col1 结果相同）,但它们的设计目的和功能有本质区别：
DISTINCT的主要目的是去除结果集中的重复行，它只是简单地筛选出不重复的记录,功能单一。GROUP BY的主要目的是数据聚合，它通常与COUNT(),SUM(),AVG()等聚合函数配合使用,对数据进行分组统计。
在“识别重复数据”这个阶段，我们必须使用 GROUP BY，因为我们不仅要知道哪些是重复的，还需要知道它们重复了多少次（COUNT(*) > 1），而在“查看不重复数据”或“创建新表”时，DISTINCT 是一个更简洁的选择。GROUP BY 用于分析和识别重复，DISTINCT 用于获取不重复的结果集。