答案：大数据量去重可通过临时表+GROUP BY、分批处理、唯一索引和外部工具提升效率。先创建带索引的临时表进行分组去重，避免锁表现象；按主键范围分批次处理减少内存压力；建立唯一索引防止重复写入，结合INSERT IGNORE或ON DUPLICATE KEY UPDATE实现自动去重；超大规模数据可导出用Python/Spark或ETL工具清洗，高并发场景可用Redis Set实时判重。需根据数据量与业务选择方案，操作前备份并测试验证，注意索引优化与事务控制以保障性能。
大数据量去重是MySQL中常见的性能挑战，尤其当表记录达到百万甚至千万级别时，常规的 DISTINCT 或 GROUP BY 可能导致查询慢、锁表、内存溢出等问题。以下是几种实用且高效的处理方案。
1. 使用临时表 + GROUP BY 去重
对于大表去重，直接操作原表效率低。建议先将去重数据写入临时表，再替换或更新原表。
- 创建临时表存储去重结果 - 使用 GROUP BY 按关键字段聚合（如手机号、用户ID） - 添加必要索引提升分组效率 - 完成后重命名或导入主表示例：
CREATE TABLE temp_user AS SELECT MIN(id) as id, phone, name FROM user_table GROUP BY phone;
2. 分批处理避免锁表和内存压力
一次性处理千万级数据容易超时或崩溃，应按主键范围分批次处理。
- 按主键区间（如 id BETWEEN 1 AND 100000）循环处理 - 每批处理完成后提交事务 - 可结合脚本或存储过程自动执行优点：减少事务占用时间，降低对线上服务影响。
3. 利用唯一索引防止重复数据写入
预防优于治理。通过数据库约束从源头控制重复。
J.LB.PurchaseStore
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基于jsp+javabean+mysql三层结构的动态购物网站。网站用户接口（即界面）由jsp完成，数据和逻辑处理由beans完成，数据储存由mysql完成。因为beans独立负责处理整个网站的绝大部分数据，所以整个网站的负载量和速度都将大大提高。而且jsp的特性是一次运行，永远储留内存（包括bean在内），所以基于这种语言和结构开发的购物系统的优势是其它语言没法比尔的。更重要的是，jsp+bea
例如：
ALTER TABLE user_table ADD UNIQUE INDEX uk_phone (phone);
INSERT IGNORE INTO user_table (phone, name) VALUES ('13800138000', '张三');
4. 结合外部工具或中间表处理
当MySQL自身处理能力受限时，可借助外部手段。
- 导出数据到文件，用Python/Spark去重后再导入 - 使用ETL工具（如DataX、Kettle）进行清洗 - 利用Redis的Set结构实时判重（适用于高并发写入场景）适合离线批量清洗或实时写入去重需求。
基本上就这些。关键是根据数据量、业务场景和系统负载选择合适方式。线上操作前务必备份，测试环境验证流程。不复杂但容易忽略细节，比如索引缺失或事务过大。合理设计能显著提升效率。
