sql去重查询有三种常用方法：1. distinct适用于小数据量且仅需返回去重列的场景，语法简单但性能较差且无法返回其他列信息；2. group by适合需要分组统计的场景，可配合聚合函数使用，但语法较复杂且性能受数据量影响；3. row_number() over()适合灵活控制去重逻辑的场景，如保留特定排序的记录，但语法复杂且性能随数据量增大而下降。此外，应从源头避免重复数据产生，可通过应用程序校验、唯一索引或触发器实现，从而提升数据质量并减少后续处理复杂度。
SQL去重查询，简单来说，就是从数据库表中找出唯一值，去除重复的记录。实现方式多种多样，选择哪种取决于你的具体需求和数据量大小。
distinct、group by 和 row_number() over() 这三种方法都能实现SQL去重查询，选择哪种取决于具体场景和性能要求。
distinct去重原理及适用场景
DISTINCT 关键字是最直接的去重方式。它作用于查询结果的所有列，只有当所有指定的列的值都相同时，才会被认为是重复的记录。
例如，你有一张 employees 表，包含 id, name, department 三列。如果你想找出所有不同的部门，可以使用：
SELECT DISTINCT department FROM employees;
DISTINCT 的优点是简单易懂，易于使用。但缺点也很明显，当需要去重的列很多时，性能会下降。此外，DISTINCT 只能返回去重后的列，无法返回其他信息。如果需要返回其他列的信息，就需要配合子查询或连接操作，这会进一步影响性能。所以，DISTINCT 适合于小数据量，且只需要返回去重列的场景。
举个例子，如果 employees 表只有几百条数据，并且你只需要知道有哪些不同的部门，那么 DISTINCT 是一个不错的选择。但如果 employees 表有几百万条数据，并且你还需要知道每个部门有多少员工，那么 DISTINCT 就显得力不从心了。
group by去重原理及适用场景
GROUP BY 关键字通常与聚合函数一起使用，用于将结果集按照指定的列进行分组。在去重场景下，我们可以利用 GROUP BY 的分组特性，将重复的记录分到同一组，然后选择每组中的一条记录。
例如，还是 employees 表，要找出所有不同的部门，可以使用：
SELECT department FROM employees GROUP BY department;
这和 DISTINCT 的效果是一样的。但 GROUP BY 的强大之处在于，它可以配合聚合函数一起使用。例如，你可以找出每个部门有多少员工：
SELECT department, COUNT(*) FROM employees GROUP BY department;
GROUP BY 的优点是功能强大，可以配合聚合函数进行复杂的统计分析。缺点是语法相对复杂，需要理解分组的概念。此外，当数据量很大时，GROUP BY 的性能也会受到影响。
想象一下，你需要统计每个部门的平均工资。使用 GROUP BY 可以轻松实现：
SELECT department, AVG(salary) FROM employees GROUP BY department;
GROUP BY 在需要进行分组统计的场景下非常有用，但如果仅仅是为了去重，并且不需要进行任何统计，那么 DISTINCT 可能更简单直接。
row_number() over()去重原理及适用场景
ROW_NUMBER() OVER() 函数是一个窗口函数，它为结果集中的每一行分配一个唯一的序号。我们可以利用这个序号来去除重复的记录。
例如，要去除 employees 表中 name 列的重复记录，可以使用：
SELECT *
FROM (
SELECT
*,
ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY name ORDER BY id) AS rn
FROM
employees
) AS t
WHERE
t.rn = 1;这段 SQL 的含义是：首先，使用 ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY name ORDER BY id) 为 employees 表中的每一行分配一个序号，序号按照 name 列进行分组，按照 id 列进行排序。然后，选择序号为 1 的记录，也就是每个 name 组中的第一条记录。
ROW_NUMBER() OVER() 的优点是灵活性高，可以根据不同的需求进行排序和分组。缺点是语法相对复杂，需要理解窗口函数的概念。此外，当数据量很大时，ROW_NUMBER() OVER() 的性能也会受到影响。
假设你需要保留每个 name 组中 id 最大的那条记录，可以使用：
SELECT *
FROM (
SELECT
*,
ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY name ORDER BY id DESC) AS rn
FROM
employees
) AS t
WHERE
t.rn = 1;ROW_NUMBER() OVER() 在需要灵活控制去重逻辑的场景下非常有用，例如，你需要根据某个字段的值来决定保留哪条记录。
如何选择合适的去重方法
选择哪种去重方法取决于你的具体需求和数据量大小。
-
小数据量，只需要返回去重列： 使用
DISTINCT。 -
需要进行分组统计： 使用
GROUP BY。 -
需要灵活控制去重逻辑： 使用
ROW_NUMBER() OVER()。
此外，还需要考虑性能因素。当数据量很大时，可以考虑使用索引来优化查询性能。例如，如果经常需要按照 department 列进行去重，可以为 department 列创建一个索引。
总之，选择合适的去重方法需要综合考虑多个因素，包括需求、数据量、性能等。没有一种方法是万能的，只有最适合你的方法。
如何避免重复数据产生
与其费尽心思地去重，不如从源头上避免重复数据的产生。以下是一些建议：
- 在应用程序层面进行校验： 在用户提交数据之前，先在应用程序层面进行校验，确保数据的唯一性。
- 使用唯一索引： 在数据库表中创建唯一索引，可以防止插入重复的数据。
- 使用触发器： 可以使用触发器来检查插入的数据是否重复，如果重复则阻止插入。
例如，你可以在 employees 表的 name 列上创建一个唯一索引：
CREATE UNIQUE INDEX idx_employees_name ON employees (name);
这样，当插入重复的 name 时，数据库会报错，从而避免了重复数据的产生。
避免重复数据的产生是最佳实践，它可以提高数据质量，减少后续处理的复杂性。
