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postgresql表去重的方法

發(fā)布時(shí)間:2020-07-15 17:30:21 來源:億速云 閱讀:1034 作者:清晨 欄目:編程語言

小編給大家分享一下postgresql表去重的方法,希望大家閱讀完這篇文章后大所收獲,下面讓我們一起去探討吧!

去重的方法一般是找到重復(fù)數(shù)據(jù)中的一條,以某一唯一條件去掉其他重復(fù)值。PostgreSQL 庫如何去除單表重復(fù)數(shù)據(jù)呢?可以通過 ctid 進(jìn)行,下面我們就來看一下PostgreSQL去重的方法。

一、創(chuàng)建測(cè)試表

david=# create table emp (
david(# id int,
david(# name varchar);
CREATE TABLE
david=#

二、插入測(cè)試數(shù)據(jù)

david=# insert into emp values (1, 'david');
INSERT 0 1
david=# insert into emp values (1, 'david');
INSERT 0 1
david=# insert into emp values (1, 'david');
INSERT 0 1
david=# insert into emp values (2, 'sandy');
INSERT 0 1
david=# insert into emp values (2, 'sandy');
INSERT 0 1
david=# insert into emp values (3, 'renee'); 
INSERT 0 1
david=# insert into emp values (4, 'jack');  
INSERT 0 1
david=# insert into emp values (5, 'rose'); 
INSERT 0 1
david=#

三、查詢初始化數(shù)據(jù)

david=# select ctid, * from emp;
 ctid  | id | name  
-------+----+-------
 (0,1) |  1 | david
 (0,2) |  1 | david
 (0,3) |  1 | david
 (0,4) |  2 | sandy
 (0,5) |  2 | sandy
 (0,6) |  3 | renee
 (0,7) |  4 | jack
 (0,8) |  5 | rose
(8 rows)

david=#

查詢重復(fù)數(shù)據(jù)數(shù)

david=# select distinct id, count(*) from emp group by id having count(*) > 1;
 id | count 
----+-------
|     3
|     2
(2 rows)

david=#

查詢出 id 為1的記錄有3條,id 為2的記錄有2條。

四、查詢要保留的數(shù)據(jù)

以 min(ctid) 或 max(ctid) 為準(zhǔn)。

david=# select ctid, * from emp where ctid in (select min(ctid) from emp group by id);
 ctid  | id | name  
-------+----+-------
 (0,1) |  1 | david
 (0,4) |  2 | sandy
 (0,6) |  3 | renee
 (0,7) |  4 | jack
 (0,8) |  5 | rose
(5 rows)

david=#

五、刪除重復(fù)數(shù)據(jù)

david=# delete from emp where ctid not in (select min(ctid) from emp group by id);
DELETE 3
david=#

六、查看最后結(jié)果

david=# select ctid, * from emp;
 ctid  | id | name  
-------+----+-------
 (0,1) |  1 | david
 (0,4) |  2 | sandy
 (0,6) |  3 | renee
 (0,7) |  4 | jack
 (0,8) |  5 | rose
(5 rows)

david=#

看完了這篇文章,相信你對(duì)postgresql表去重的方法有了一定的了解,想了解更多相關(guān)知識(shí),歡迎關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道,感謝各位的閱讀!

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