大厂高频面试题:如何实现 MySQL 删除重复记录并且只保留一条?

本文涉及的产品
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
云数据库 RDS MySQL,集群系列 2核4GB
推荐场景:
搭建个人博客
RDS MySQL Serverless 高可用系列,价值2615元额度,1个月
简介: 最近在做题库系统,由于在题库中添加了重复的试题,所以需要查询出重复的试题,并且删除掉重复的试题只保留其中1条,以保证考试的时候抽不到重复的题。

最近在做题库系统,由于在题库中添加了重复的试题,所以需要查询出重复的试题,并且删除掉重复的试题只保留其中1条,以保证考试的时候抽不到重复的题。

关于MySQL的知识点总结了一个思维导图,希望对大家所有帮助!

MySQL知识点总结.jpg

首先写了一个小的例子:

一、单个字段的操作

这是数据库中的表:

image.png

分组介绍:

image.png

Select 重复字段 From 表 Group By 重复字段 Having Count(*)>1

查看是否有重复的数据:

GROUP BY <列名序列>

HAVING <组条件表达式>

查询出:根据dname分组,同时满足having字句中组条件表达式(重复次数大于1)的那些组

count(*)与count(1) 其实没有什么差别,用哪个都可以

count(*)与count(列名)的区别:

count(*)将返回表格中所有存在的行的总数包括值为null的行,然而count(列名)将返回表格中除去null以外的所有行的总数(有默认值的列也会被计入)

1. 查询全部重复的数据:

image.png

Select * From 表 Where 重复字段 In (Select 重复字段 From 表 Group By 重复字段 Having Count(*)>1)

2. 删除全部重复试题:

将上面的查询select改为delete(这样会出错的)

DELETE
FROM
 dept
WHERE
 dname IN (
  SELECT
   dname
  FROM
   dept
  GROUP BY
   dname
  HAVING
   count(1) > 1
 )

会出现如下错误:[Err] 1093 - You can't specify target table 'dept' for update in FROM clause

原因是:更新这个表的同时又查询了这个表,查询这个表的同时又去更新了这个表,可以理解为死锁。mysql不支持这种更新查询同一张表的操作

解决办法:把要更新的几列数据查询出来做为一个第三方表,然后筛选更新。

image.png

3. 查询表中多余重复试题(根据depno来判断,除了rowid最小的一个)

a. 第一种方法:

image.png

SELECT
 *
FROM
 dept
WHERE
 dname IN (
  SELECT
   dname
  FROM
   dept
  GROUP BY
   dname
  HAVING
   COUNT(1) > 1
 )
AND deptno NOT IN (
 SELECT
  MIN(deptno)
 FROM
  dept
 GROUP BY
  dname
 HAVING
  COUNT(1) > 1
)

上面这种写法正确,但是查询的速度太慢,可以试一下下面这种方法:

b. 第二种方法:

☆根据dname分组,查找出deptno最小的。然后再查找deptno不包含刚才查出来的。这样就查询出了所有的重复数据(除了deptno最小的那行)

SELECT *
FROM
 dept
WHERE
 deptno NOT IN (
  SELECT
   dt.minno
  FROM
   (
    SELECT
     MIN(deptno) AS minno
    FROM
     dept
    GROUP BY
     dname
   ) dt
 )

c. 补充第三种方法(根据评论区给的删除总结出来的):

SELECT
 * 
FROM
 table_name AS ta 
WHERE
 ta.唯一键 <> ( SELECT max( tb.唯一键 ) FROM table_name AS tb WHERE ta.判断重复的列 = tb.判断重复的列 );

4. 删除表中多余重复试题并且只留1条:

a. 第一种方法:

DELETE
FROM
 dept
WHERE
 dname IN (
  SELECT
   t.dname
  FROM
   (
    SELECT
     dname
    FROM
     dept
    GROUP BY
     dname
    HAVING
     count(1) > 1
   ) t
 )
AND deptno NOT IN (
SELECT
 dt.mindeptno
FROM
 (
  SELECT
   min(deptno) AS mindeptno
  FROM
   dept
  GROUP BY
   dname
  HAVING
   count(1) > 1
 ) dt
)

b. ☆第二种方法(与上面查询的第二种方法对应,只是将select改为delete):

DELETE
FROM
 dept
WHERE
 deptno NOT IN (
  SELECT
   dt.minno
  FROM
   (
    SELECT
     MIN(deptno) AS minno
    FROM
     dept
    GROUP BY
     dname
   ) dt
 )

c. 补充第三种方法(评论区推荐的一种方法):

DELETE 
FROM
 table_name AS ta 
WHERE
 ta.唯一键 <> (
SELECT
 t.maxid 
FROM
 ( SELECT max( tb.唯一键 ) AS maxid FROM table_name AS tb WHERE ta.判断重复的列 = tb.判断重复的列 ) t 
 );

二、多个字段的操作:

单个字段的如果会了,多个字段也非常简单。就是将group by 的字段增加为你想要的即可。

此处只写一个,其他方法请仿照一个字段的写即可。

DELETE
FROM
 dept
WHERE
 (dname, db_source) IN (
  SELECT
   t.dname,
   t.db_source
  FROM
   (
    SELECT
     dname,
     db_source
    FROM
     dept
    GROUP BY
     dname,
     db_source
    HAVING
     count(1) > 1
   ) t
 )
AND deptno NOT IN (
 SELECT
  dt.mindeptno
 FROM
  (
   SELECT
    min(deptno) AS mindeptno
   FROM
    dept
   GROUP BY
    dname,
    db_source
   HAVING
    count(1) > 1
  ) dt
)

总结:

其实上面的方法还有很多需要优化的地方,如果数据量太大的话,执行起来很慢,可以考虑加优化一下:

  • 在经常查询的字段上加上索引
  • 将*改为你需要查询出来的字段,不要全部查询出来
  • 小表驱动大表用IN,大表驱动小表用EXISTS。IN适合的情况是外表数据量小的情况,而不是外表数据大的情况,因为IN会遍历外表的全部数据,假设a表100条,b表10000条那么遍历次数就是100*10000次,而exists则是执行100次去判断a表中的数据是否在b表中存在,它只执行了a.length次数。至于哪一个效率高是要看情况的,因为in是在内存中比较的,而exists则是进行数据库查询操作的

小编总结了2020面试题,这份面试题的包含的模块分为19个模块,分别是: Java 基础、容器、多线程、反射、对象拷贝、Java Web 、异常、网络、设计模式、Spring/Spring MVC、Spring Boot/Spring Cloud、Hibernate、MyBatis、RabbitMQ、Kafka、Zookeeper、MySQL、Redis、JVM 。

关注我的公众号:程序员白楠楠,获取上述资料。

相关实践学习
如何快速连接云数据库RDS MySQL
本场景介绍如何通过阿里云数据管理服务DMS快速连接云数据库RDS MySQL,然后进行数据表的CRUD操作。
全面了解阿里云能为你做什么
阿里云在全球各地部署高效节能的绿色数据中心,利用清洁计算为万物互联的新世界提供源源不断的能源动力,目前开服的区域包括中国(华北、华东、华南、香港)、新加坡、美国(美东、美西)、欧洲、中东、澳大利亚、日本。目前阿里云的产品涵盖弹性计算、数据库、存储与CDN、分析与搜索、云通信、网络、管理与监控、应用服务、互联网中间件、移动服务、视频服务等。通过本课程,来了解阿里云能够为你的业务带来哪些帮助 &nbsp; &nbsp; 相关的阿里云产品:云服务器ECS 云服务器 ECS(Elastic Compute Service)是一种弹性可伸缩的计算服务,助您降低 IT 成本,提升运维效率,使您更专注于核心业务创新。产品详情: https://www.aliyun.com/product/ecs
相关文章
|
1月前
|
存储 SQL 关系型数据库
MySQL进阶突击系列(03) MySQL架构原理solo九魂17环连问 | 给大厂面试官的一封信
本文介绍了MySQL架构原理、存储引擎和索引的相关知识点,涵盖查询和更新SQL的执行过程、MySQL各组件的作用、存储引擎的类型及特性、索引的建立和使用原则,以及二叉树、平衡二叉树和B树的区别。通过这些内容,帮助读者深入了解MySQL的工作机制,提高数据库管理和优化能力。
|
2月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
大厂面试官:聊下 MySQL 慢查询优化、索引优化?
MySQL慢查询优化、索引优化,是必知必备,大厂面试高频,本文深入详解,建议收藏。关注【mikechen的互联网架构】,10年+BAT架构经验分享。
大厂面试官:聊下 MySQL 慢查询优化、索引优化?
|
3月前
|
存储 关系型数据库 MySQL
阿里面试:为什么要索引?什么是MySQL索引?底层结构是什么?
尼恩是一位资深架构师,他在自己的读者交流群中分享了关于MySQL索引的重要知识点。索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构,主要作用包括显著提升查询速度、降低磁盘I/O次数、优化排序与分组操作以及提升复杂查询的性能。MySQL支持多种索引类型,如主键索引、唯一索引、普通索引、全文索引和空间数据索引。索引的底层数据结构主要是B+树,它能够有效支持范围查询和顺序遍历,同时保持高效的插入、删除和查找性能。尼恩还强调了索引的优缺点,并提供了多个面试题及其解答,帮助读者在面试中脱颖而出。相关资料可在公众号【技术自由圈】获取。
|
11天前
|
存储 SQL 关系型数据库
MySQL 面试题
MySQL 的一些基础面试题
|
2月前
|
关系型数据库 MySQL Java
Servlet+MySQL增删改查 原文出自[易百教程] 转载请保留原文链接: https://www.yiibai.com/geek/1391
对于任何项目开发,创建,读取,更新和删除(CRUD)记录操作是应用程序的一个最重要部分。
83 20
|
2月前
|
SQL 缓存 关系型数据库
美团面试:Mysql 有几级缓存? 每一级缓存,具体是什么?
在40岁老架构师尼恩的读者交流群中,近期有小伙伴因未能系统梳理MySQL缓存机制而在美团面试中失利。为此,尼恩对MySQL的缓存机制进行了系统化梳理,包括一级缓存(InnoDB缓存)和二级缓存(查询缓存)。同时,他还将这些知识点整理进《尼恩Java面试宝典PDF》V175版本,帮助大家提升技术水平,顺利通过面试。更多技术资料请关注公号【技术自由圈】。
美团面试:Mysql 有几级缓存? 每一级缓存,具体是什么?
|
2月前
|
SQL 算法 关系型数据库
面试:什么是死锁,如何避免或解决死锁;MySQL中的死锁现象,MySQL死锁如何解决
面试:什么是死锁,死锁产生的四个必要条件,如何避免或解决死锁;数据库锁,锁分类,控制事务;MySQL中的死锁现象,MySQL死锁如何解决
|
2月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
美团面试:Mysql如何选择最优 执行计划,为什么?
在40岁老架构师尼恩的读者交流群中,近期有小伙伴面试美团时遇到了关于MySQL执行计划的面试题:“MySQL如何选择最优执行计划,为什么?”由于缺乏系统化的准备,小伙伴未能给出满意的答案,面试失败。为此,尼恩为大家系统化地梳理了MySQL执行计划的相关知识,帮助大家提升技术水平,展示“技术肌肉”,让面试官“爱到不能自已”。相关内容已收录进《尼恩Java面试宝典PDF》V175版本,供大家参考学习。
|
3月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
阿里面试:MYSQL 事务ACID,底层原理是什么? 具体是如何实现的?
尼恩,一位40岁的资深架构师,通过其丰富的经验和深厚的技術功底,为众多读者提供了宝贵的面试指导和技术分享。在他的读者交流群中,许多小伙伴获得了来自一线互联网企业的面试机会,并成功应对了诸如事务ACID特性实现、MVCC等相关面试题。尼恩特别整理了这些常见面试题的系统化解答,形成了《MVCC 学习圣经:一次穿透MYSQL MVCC》PDF文档,旨在帮助大家在面试中展示出扎实的技术功底,提高面试成功率。此外,他还编写了《尼恩Java面试宝典》等资料,涵盖了大量面试题和答案,帮助读者全面提升技术面试的表现。这些资料不仅内容详实,而且持续更新,是求职者备战技术面试的宝贵资源。
阿里面试:MYSQL 事务ACID,底层原理是什么? 具体是如何实现的?
|
3月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
美团面试:mysql 索引失效?怎么解决? (重点知识,建议收藏,读10遍+)
本文详细解析了MySQL索引失效的多种场景及解决方法,包括破坏最左匹配原则、索引覆盖原则、前缀匹配原则、`ORDER BY`排序不当、`OR`关键字使用不当、索引列上有计算或函数、使用`NOT IN`和`NOT EXISTS`不当、列的比对等。通过实例演示和`EXPLAIN`命令分析,帮助读者深入理解索引失效的原因,并提供相应的优化建议。文章还推荐了《尼恩Java面试宝典》等资源,助力面试者提升技术水平,顺利通过面试。