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。
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;
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。
预防优于治理。通过数据库约束从源头控制重复。
- 在关键字段上建立唯一索引（如 UNIQUE KEY idx_phone(phone)） - 插入时使用 INSERT IGNORE 或 ON DUPLICATE KEY UPDATE - 避免后续大规模清洗成本例如：
ALTER TABLE user_table ADD UNIQUE INDEX uk_phone (phone);
INSERT IGNORE INTO user_table (phone, name) VALUES ('13800138000', '张三');
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。
每个人都需要一台速度更快、更稳定的 PC。随着时间的推移，垃圾文件、旧注册表数据和不必要的后台进程会占用资源并降低性能。幸运的是，许多工具可以让 Windows 保持平稳运行。
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