SQL批量数据清洗核心是用集合操作替代逐行处理,通过内置函数与条件逻辑一次性修正脏数据,关键在准确定位问题类型、匹配SQL能力边界并验证效果。

SQL批量数据清洗核心在于用集合操作代替逐行处理,靠内置函数和条件逻辑一次性修正大量脏数据。关键不是写得多,而是想得准——先定位问题类型,再匹配SQL能力边界,最后验证效果。
批量清洗前必须明确要处理什么。典型问题包括:
这是最常用也最高效的清洗手段,尤其适合格式转换、空值归一、状态映射等场景。
例如统一手机号:去掉所有非数字字符,补足11位(假设国内)
UPDATE users
SET phone = REPLACE(REPLACE(REPLACE(REPLACE(phone, ' ', ''), '-', ''), '(', ''), ')', '')
WHERE phone REGEXP '[^0-9]';再统一空值表达:
UPDATE users
SET gender = CASE
WHEN gender IN ('', 'NULL', 'N/A', '未知') THEN NULL
WHEN gender IN ('男', 'M', 'm', '1') THEN 'M'
WHEN gender IN ('女', 'F', 'f', '0') THEN 'F'
ELSE 'O'
END;⚠️ 注意:执行前务必备份或在事务中测试(BEGIN; ... ROLLBACK;)
对“同一客户多条记录”或“时间倒置”类问题,单靠UPDATE不够,需先识别再决策。
示例:保留每个user_id最新一条订单,删除其余
WITH ranked_orders AS (
SELECT id, user_id, created_at,
ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY created_at DESC) rn
FROM orders
)
DELETE FROM orders
WHERE id IN (
SELECT id FROM ranked_orders WHERE rn > 1
);又如修复注册时间晚于首单时间的问题(取两者较小值作为注册时间):
UPDATE users u JOIN ( SELECT user_id, MIN(order_time) AS first_order FROM orders GROUP BY user_id ) o ON u.id = o.user_id SET u.register_time = LEAST(u.register_time, o.first_order) WHERE u.register_time > o.first_order;
基本上就这些。SQL清洗不靠炫技,而靠对数据问题的准确判断 + 对函数边界的清晰认知。练熟几类典型模式,比死记一百个函数更有用。
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