答案:根据场景选择去重方式,小数据用GROUP BY删除重复,大数据推荐临时表重建并添加唯一索引防止后续重复。

在MySQL中处理重复数据是日常开发和数据清洗中的常见需求。想要快速、高效地去重,不能只依赖单一方法,而应根据表结构、数据量大小和业务场景选择最合适的方式。以下是几种经过验证的MySQL快速去重技巧,帮助你在不同情况下提升效率。
当你只需要查询去重后的结果,而不修改原始数据时,DISTINCT 是最简单直接的方法。
例如,从用户表中获取不重复的邮箱:
SELECT DISTINCT email FROM users;如果需要多个字段组合去重,也可以一起使用:
SELECT DISTINCT name, email FROM users;注意:DISTINCT 会对所有列出的字段进行组合去重,且无法保留某条具体记录(如ID最小的那条)。
相比 DISTINCT,GROUP BY 更灵活,可以结合聚合函数(如 MIN、MAX)来保留你想要的记录。
比如保留每个邮箱中 id 最小的那条记录:
SELECT MIN(id), email FROM users GROUP BY email;然后可以通过这个结果构建删除语句,或创建新表。这种方式适合需要“有选择地”去重的场景。
若要删除重复项,可配合子查询:
DELETE FROM users WHERE id NOT IN (SELECT * FROM (SELECT MIN(id) FROM users GROUP BY email) AS t);注意:MySQL不允许直接对同一张表进行更新或删除操作时使用子查询,因此需多一层封装(如AS t)来绕过限制。
当数据量较大时,直接删除重复行可能非常慢。更高效的做法是创建一个新表,插入去重后的数据,再替换原表。
步骤如下:
此方法速度快,尤其适合百万级以上数据去重,同时避免了逐行删除带来的性能问题。
去重完成后,建议为关键字段添加唯一索引,防止后续插入重复数据。
ALTER TABLE users ADD UNIQUE INDEX idx_email (email);如果有复合字段需要唯一约束(如用户名+手机号),可创建联合唯一索引:
ALTER TABLE users ADD UNIQUE INDEX idx_name_phone (name, phone);这样既能保证数据一致性,也能在插入时报错提醒,避免脏数据积累。
基本上就这些。选择哪种方式取决于你是否需要保留原始数据、数据量大小以及是否允许重建表。小数据用 GROUP BY 配合 DELETE 就够用,大数据推荐用临时表重建 + 添加唯一索引,既快又稳。
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