数据管理 数据去重 如何使用数据库不重复函数来避免数据重复，数据库不重复函数

🔍 数据去重实战：用数据库不重复函数告别重复数据烦恼

📢 最新动态（2025年7月）
近期某电商平台因用户地址表重复录入导致百万级配送错误，技术团队紧急采用UNIQUE约束+DISTINCT组合拳清理数据，这再次提醒我们：数据去重不是可选项，而是必答题！

为什么数据去重这么重要？

重复数据就像鞋里的小石子🤯——看似不起眼，但会引发连锁问题：

• 存储浪费：相同信息存10次=9次白花钱
• 统计失真：重复用户导致DAU虚高30%？老板要找你喝茶了🍵
• 业务风险：给同一个客户发5次优惠券？财务和用户都会暴走💥

数据库去重四大神器

🛡️ 神器1：UNIQUE约束（建表时防御）

CREATE TABLE users (
    user_id INT PRIMARY KEY,
    email VARCHAR(100) UNIQUE, -- 邮箱强制唯一
    phone VARCHAR(20) UNIQUE   -- 手机号也唯一
);

适用场景：注册信息、商品SKU等天然唯一的数据
效果：试图插入重复值？数据库直接拒接并翻白眼🙄

🧹 神器2：DISTINCT关键字（查询时打扫）

-- 找出所有不重复的城市
SELECT DISTINCT city FROM customers;
-- 多列联合去重
SELECT DISTINCT first_name, last_name FROM employees;

注意点：

• 大数据表慎用,可能拖慢查询⏳
• 和COUNT组合超好用：SELECT COUNT(DISTINCT product_id)

🎯 神器3：GROUP BY分组（灵活去重）

-- 每个部门的最新入职记录
SELECT department_id, MAX(hire_date)
FROM employees
GROUP BY department_id;

Pro技巧：

-- 用HAVING找出重复值（出现次数>1的）
SELECT email, COUNT(*)
FROM users
GROUP BY email
HAVING COUNT(*) > 1;

🧰 神器4：窗口函数（高级玩家必备）

-- 保留每个用户最新的一条订单
WITH ranked_orders AS (
    SELECT *,
           ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY user_id ORDER BY order_date DESC) AS rn
    FROM orders
)
SELECT * FROM ranked_orders WHERE rn = 1;

适用场景：需要保留特定版本记录的复杂去重

实战避坑指南 🚧

1. 警惕NULL陷阱：UNIQUE约束中多个NULL不会被判重复（MySQL特性）
2. 大小写敏感：'Apple'和'apple'可能被当作不同值
3. 组合唯一键：

   ALTER TABLE orders ADD CONSTRAINT uniq_order
   UNIQUE (customer_id, product_id, order_date);

4. 去重后记得加索引：CREATE INDEX idx_email ON users(email);

该选哪种方法？决策树帮你选 🌳

是否需要永久防止重复？ 
   ├─ 是 → UNIQUE约束 
   └─ 否 → 需要处理现有数据？
       ├─ 是 → GROUP BY/DISTINCT 
       └─ 否 → 需要复杂规则？
           ├─ 是 → 窗口函数 
           └─ 否 → DISTINCT简单搞定

终极建议 💡

• 小数据量：DISTINCT快速搞定
• 生产环境：UNIQUE约束+定期清理双保险
• 历史数据迁移：先用GROUP BY检测重复率再处理

下次当你看到重复数据时,就笑着打开SQL窗口吧——现在你至少有4种方法可以"消灭"它们啦！🎉

（注：本文示例兼容MySQL/PostgreSQL，其他数据库语法可能略有差异）