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【数据去重】
数据去重的基本思路 数据重复问题通常分为两类：完全重复（所有字段相同）和部分重复（关键字段相同）。解决思路围绕识别、标记或删除重复项展开，需根据业务场景选择保留策略（如保留最新记录或合并数据）。 基于哈希或唯一标识的去重 为每条数据生成唯一标识（如MD5哈希），通过比对标识快速定位重复项。适用于结构化数据表或文件去重。 in row.values()) return hashlib.md5(row_str.encode()).hexdigest() 数据库层面的去重 使用SQL语句直接去重，适用于关系型数据库 适合实时流水线去重。 业务规则定制 根据业务需求定义去重粒度：时间窗口去重（如1小时内相同数据视为重复）、字段组合去重（如姓名+手机号+地址作为复合主键）。需通过数据建模明确唯一性约束条件。
49610编辑于 2025-08-29- 来自专栏全栈程序员必看
postgresal去重_postgresql数据库去重方法
数据库去重有很多方法，下面列出目前理解与使用的方法 第一种 通过group by分组，然后将分组后的数据写入临时表然后再写入另外的表,对于没有出现再group by后面的field可以用函数max,min 提取，效率较高 –适合情况：这种情况适合重复率非常高的情况，一般来说重复率超过5成则可以考虑用这个方法 –优点：对于重复率高的数据集的去重，十分推荐用这种方法 –缺点：uuid不能用max或min提取， 如果需要去重的数据集中包含uuid则十分尴尬 create temp table tmp_data1 as select [field1],[field2]…,max(field_special),min ，效率很低，可以尝试配合临时表(测试发现依旧很慢) –适合情况：由于该种方法效率很低，所以不推荐使用，如果数据量不大的情况下可以用这种方法，数据量只要上了100万就会很慢很慢 delete from [ ，这种方法一次只能删除重复数据的一条，如果有些数据有几百次重复那就会累死，其实也可以使用函数做一个循环，但这样的效率就不高了 delete from [table] where id in (select
3K30编辑于 2022-11-15 - 来自专栏极客生活
mysql 数据去重
从excel中导入了一部分数据到mysql中，有很多数据是重复的，而且没有主键，需要按照其中已经存在某一列对数据进行去重。 去重 添加玩递增的id字段后，就可以对数据根据某个字段进行去重操作，策略就是保存id最小的那条数据。 DELETE FROM `table` WHERE `去重字段名` IN ( SELECT x FROM ( SELECT `去重字段名` AS x FROM `table` GROUP BY `去重字段名` HAVING COUNT(`去重字段名`) > 1 ) tmp0 ) AND `递增主键名` NOT IN ` HAVING COUNT(`去重字段名`) > 1 ) tmp1 )
4.2K20发布于 2018-08-28 - 来自专栏全栈程序员必看
List去重3种方式
一、背景 1.在实战中list去重是非常频繁的，下面就讲讲它的三种用法。 二、第一种（原始代码去重） 1.测试类 public class DemoTest { public static void main(String[] args) { ArrayList <String> list = Lists.newArrayList("02","01","01","02","03"); System.out.println("原始的去重方法"); [02, 01, 03] 三、第二种方法 1.Set去重缺点是，元素是无序的 2.测试类 public class DemoTest { public static void main(String "); Set<String> set = Sets.newHashSet(list); System.out.println(set); } } 3.结果 set
56910编辑于 2022-09-01 - 来自专栏全栈程序员必看
oracle数据库去重查询_oracle高效去重
oracle 数据库多字段去重 方法介绍：distinct 关键字、group by 、row_number ()over(partition by 列 order by 列 desc) 我的需求是： 根据某几列去重 查询出去重后的全部信息。 我的想法：我想找出一种更简单的方法去 实现去重查询。越直接越好。 去重 select distinct id，name from test 结果：根据id和name 组合去重（类似于 id || name 这样去重） 2、group by 分组去重 select id，name from test group by id，name 结果：根据id，name 组合去重 3、row_number ()over(partition by 列 order by 列
4.1K20编辑于 2022-11-10 - 来自专栏技术社区
python3数组去重
input_list = [1,1,2,2,3,3,4,5,6,7,33,2,4,6,7,4,2] def functionList1(data): return list(set(data data[i] not in new_data: new_data.append(data[i]) return new_data def functionList3( data).tolist() print(functionList1(input_list)) print(functionList2(input_list)) print(functionList3(
89820编辑于 2022-06-17 - 来自专栏全栈程序员必看
hashset自定义去重规则_sql数据去重
>(); list.add("d"); list.add("d"); list.add("d"); System.out.println(list); /*执行去重方法 */ list = removeSame(list); //打印去重后的list System.out.println(list); } /*去重方法*/ private static ArrayList<>(set); return listSingle; } 打印結果： ————————————————————————————————————————————- 小插曲：写完去重方法才知道 ，数据库可以直接查询出去重后的list，只需要一个 DISTINCT ，哭一会。
1.5K10编辑于 2022-11-10 - 来自专栏全栈程序员必看
大数据去重方案
现在需要对数据按用户分析，但当中有大量的重复数据，仅用数据库的等值去重明显不可行。 3.抗修改性：对原数据进行任何改动，哪怕只修改1个字节，所得到的MD5值都有很大区别。 4.强抗碰撞：已知原数据和其MD5值，想找到一个具有相同MD5值的数据（即伪造数据）是非常困难的。 至少在现阶段内存和CPU的执行效率在固定时间内是有限的，大量的数据的查重和去重处理不可能同时在内存中进行。就像外部排序算法和内部排序算法差别很大，遇到此类大量数据查重问题对算法进行设计是有必要的。 使用数据库建立关键字段（一个或者多个）建立索引进行去重 根据url地址进行去重： 使用场景：url地址对应的数据不会变的情况，url地址能够唯一判别一条数据的情况 思路： url存在Redis中 往对应值的位置把结果设置为1 新来的一个url地址，一样通过加密算法生成多个值 如果对应位置的值全为1，说明这个url地址已经被抓取过了 否则没有被抓取过，就把对应的位置的值设置为1 根据数据本身进行去重
1.3K10编辑于 2022-07-11 - 来自专栏全栈程序员必看
hive表数据去重
根据user name查重 SELECT test_user_name, count(*) c from default.test GROUP BY test_user_name HAVING c> 1; 根据id查重 SELECT id ,count(*) c FROM default.test GROUP BY id HAVING c >1; 去重：注意min用法，取相同数据的最小id，去重的重点 min:使用group by 分组后取分组内最小id，以便去掉其它重复数据 INSERT OVERWRITE table default.test partition(test_data_source
1.9K10发布于 2021-05-19 - 来自专栏素质云笔记
R语言︱数据去重
（谢益辉） 查看重复的方式，有点像分类变量个数一样，unique() 或者 table() 都是很好的方式去检测。 4 2001 3 A c 5 2000 1 B d 7 2000 2 B e 以上是根据你的数据得到的，R中默认的是fromLast=FALSE ,即若样本点重复出现，则取首次出现的； 否则去最后一次出现的。 2、duplicated函数 在数据框中应用较为广泛。 index,] #选中了非重复的数据 > data.set2 #用法与is.na()对比 x[!is.na(x)] #选中不是缺失值的数据
1.3K20发布于 2019-05-26 - 来自专栏技术进阶
Golang数组去重&切片去重
合并两个整型切片，返回没有重复元素的切片，有两种去重策略 1. 通过双重循环来过滤重复元素（时间换空间） // 通过两重循环过滤重复元素 func RemoveRepByLoop(slc []int) []int { result := []int{} / 效率第一，如果节省计算时间，则可以采用如下方式 // 元素去重 func RemoveRep(slc []int) []int{ if len(slc) < 1024 { //
4.8K20编辑于 2022-09-21 - 来自专栏云端漫步
数据去重算法(一)
在编写代码时，经常会遇到对一组数据过滤去除重复的数据，那么怎么来实现这样的一个功能函数呢？ 例如：给定一个数组[1,2,3,1]，去除重复的数据 我们放眼一看就知道1重复了，但计算机没有这样的水平，它需要将该问题转化为严密的逻辑计算和数值计算，才能得到正确的结果。 在转化为计算机可处理的过程，就需要用到算法和数据结构的知识。我们知道hashtable数据结构，它的keys是不能存在重重的，那么我们就可以将数组转化hashtable来解决。 ，那么怎么能去除重复的数据 如：给定 nums = [0,0,1,1,1,2,2,3,3,4] 去除重复的数据 对于该问题，我们依然可以按照上边的那种方式进行处理，但由于这个数组是有序的，也就是重复的数据都聚集在一起 ，所以可以在循环中进行nums[i]和nums[i+1]的判断，不同时，将数据进行新的存储。
2.7K20发布于 2019-08-21 - 来自专栏Python绿色通道
Scrapy实战3：URL去重策略
一、前言 今天给大家分享的是，Python爬虫里url去重策略及实现。 二、url去重及策略简介 1.url去重 从字面上理解，url去重即去除重复的url,在爬虫中就是去除已经爬取过的url,避免重复爬取，既影响爬虫效率，又产生冗余数据。 2.url去重策略 从表面上看，url去重策略就是消除url重复的方法，常见的url去重策略有五种，如下： # 1.将访问过的ur保存到数据库中 # 2.将访问过的ur保存到set(集合)中,只需要 方法,将访问过的ur通过hash函数映射到某一位 # 5. bloomfilter方法对 bitmap进行改进,多重hash函数降低冲突 三、看代码，边学边敲边记url去重策略 1.将访问过的ur保存到数据库中 (字节)， 计算式： 这样一比较，MD5的空间节省率为：（100-16）/100 = 84%（相比于方法二） (Scrapy框架url去重就是采用的类似方法) ''' # 维基百科看MD5算法 '''
2.2K30发布于 2020-02-12 - 来自专栏Web技术学苑
数据去重，笔试题系列
今天分享一道面试手写笔试题，主要考察数据去重问题 原题是这样的，给出一组数据，去掉id相同的数据并进行排序 const arr = [ {id: 0,pid: 1,order: 2,}, cur.push(prev) } return cur.sort((a, b) => a.id - b.id); }, []) } 方法三： 通过Set去重对应的 ', quchong3(arr)); console.log('quchong4:', quchong4(arr)); 总结 主要考察数据过滤，我们利用对象key不重复，先判断对象中是否有key,向数组中添加数据 ，判断cur中是否有pid 利用Map对原有数据进行去重，将没有的值，以id作为key，将当前项变成值，然后调用Object.values(map)返回其值即可。 本文示例源码code example[1] 参考资料 [1]code example： https://github.com/maicFir/lessonNote/blob/master/面试题/02-数据去重
71010编辑于 2022-12-21 【去重算法】有序去重和无序去重，C语言版
有序去重 时间复杂度：O(N) 思路： 1.双指针方法，一个用来遍历整体数组，另一个用来维护去重后的空间。 2.如果两个指向的数大小是不同的，则维护空间++,并且把新的数加进去。 int main() { int arr[] = { 1,2,3,3,5,5,8,8 }; int num = 0; for (int i = 1; i < sizeof(arr) / sizeof = arr[i]) { num++; arr[num] = arr[i];//注意两句的逻辑顺序 } } return 0; } 无序去重 时间复杂度：O(N^2) 思路： 1.和有序去重思路相似，建立双指针。 2.不同的是判断是否重复，每一次判断都需要在已经去重的范围里循环一遍。
13710编辑于 2025-12-16- 来自专栏云端漫步
使用数组实现数据去重
在上一篇数据去重文中，介绍了使用hashtable这种数据结构实现对一组数据的去重操作，那么这种方式是否存在优化的空间？ 先来看一道题，给定一组整数无序数组，获取重复的数据 如：[1,2,3,1] 在数据去重第一篇文章中，使用的hashtable, hashtable这种数据结构内部实现上也借用了数组，那么我们是否可以直接使用数组呢 ，在使用数组去重时，需要注意以下几点： 去重的数据为整数 去重数据的最大值小于整数n 数据的离散性不能过于分散，如果像1， 100 ，1000 这样的范围分散，那么使用数组进行去重空间复杂度会有些高 如果数据量很大的情况下 ，那么怎么实现去重？ 基于以上的数组去重算法思想，在下篇文章中，将介绍大数据的去重算法。
93620发布于 2019-08-29 - 来自专栏Ryan Miao
Java中对List去重, Stream去重
问题 当下互联网技术成熟，越来越多的趋向去中心化、分布式、流计算，使得很多以前在数据库侧做的事情放到了Java端。今天有人问道，如果数据库字段没有索引，那么应该如何根据该字段去重？ 你需要知道HashSet如何帮我做到去重了。换个思路，不用HashSet可以去重吗？最简单，最直接的办法不就是每次都拿着和历史数据比较，都不相同则插入队尾。而HashSet只是加速了这个过程而已。 ，那么是如何去重的呢？ 在本题目中，要根据id去重，那么，我们的比较依据就是id了。 回到最初的问题，之所以提这个问题是因为想要将数据库侧去重拿到Java端，那么数据量可能比较大，比如10w条。
9.7K70发布于 2018-04-16 - 来自专栏全栈程序员必看
array去重 java_java 数组去重
ArrayList oList = new ArrayList<>(Arrays.asList(new Obj[]{ new Obj(“1:00”), new Obj(“2:00”), new Obj(“3: 00”), new Obj(“1:00”), new Obj(“2:00”), new Obj(“3:00”) })); // 测试数组，有重复值 ArrayList oUniq = new ArrayList exists){ // 不存在加入 oUniq.add(o); // 修改oUniq数组 } } System.out.println(oUniq); // 只输出 [1:00, 2:00, 3:00] this.time; } } run.sh [jesse@Jesse-iMac:~/project/test/java$] javac uniq.java && java uniq [1:00, 2:00, 3:
3.8K10编辑于 2022-07-02 - 来自专栏Flink实战剖析
Flink去重第三弹：HyperLogLog去重
HyperLogLog算法 也就是基数估计统计算法，预估一个集合中不同数据的个数，也就是我们常说的去重统计，在redis中也存在hyperloglog 类型的结构，能够使用12k的内存，允许误差在0.81% 的情况下统计2^64个数据，在这种大数据量情况下能够减少存储空间的消耗，但是前提是允许存在一定的误差。 www.jianshu.com/p/55defda6dcd2里面做了详细的介绍，其算法实现在开源java流式计算库stream-lib提供了其具体实现代码，由于代码比较长就不贴出来(可以后台回复hll ,获取flink使用hll去重的完整代码 当误差值为0.001时；rs为97304 ，需要内存大小int[174763] 误差越小也就越来越接近其真实数据，但是在这个过程中需要的内存也就越来越大，这个取舍可根据实际情况决定。 getValue(HyperLogLog accumulator) { return accumulator.cardinality(); } } 定义的返回类型是long 也就是去重的结果
3K20编辑于 2022-04-18 - 来自专栏国产程序员
数组去重
]; console.log(distinct(arra)); //返回[3,4,2,1] </script> 利用两个for循环和splice方法 思路 对数组中的每一项 } } } return arr; }; var a = [1,2,3,4,5,6,5,3,2,4,56,4,1,2,1,1,1,1,1,1 ,]; var b = distinct(a); console.log(b); //1,2,3,4,5,6,56 </script> 利用sort和splice } }) return res; }; var arra = [1,2,4,2,1,24,4,3,4,2,1,3,3 return [... new Set(array)]//用[...A]将A转换为数组 } var arr1 = [2,1,2,2,1,34,3,5,54,221,1,1,2,3,12
4K30发布于 2019-07-03
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