数据分析 数据去重：用count函数高效筛选数据库重复数据的方法

🔍 数据分析 | 数据去重：用count函数高效筛选数据库重复数据的方法

📢 最新动态（2025年8月）
某电商平台因重复数据导致库存统计误差，直接损失超百万，数据团队事后复盘发现，问题根源在于未及时清理重复订单记录，这再次印证了数据去重的重要性！

为什么数据去重这么重要？

重复数据就像藏在数据库里的“幽灵”👻，它们会导致：

• 统计失真：销售额、用户数等关键指标虚高
• 资源浪费：重复推送短信/邮件惹恼用户
• 决策失误：基于错误数据制定的策略可能翻车

举个栗子🌰：某APP的“注册用户1亿”可能实际只有8000万，剩下2000万全是重复账号…

COUNT函数：去重界的“老司机”🚗

SQL中的COUNT函数不仅能计数，还能配合GROUP BY和HAVING变成去重利器。

📌 基础操作（以订单表orders为例）

SELECT order_id, COUNT(*) as repeat_count  
FROM orders  
GROUP BY order_id  
HAVING COUNT(*) > 1;

效果：秒速揪出所有重复订单ID及重复次数

🎯 高阶技巧

场景1：找出重复的复合字段（如“姓名+手机号”）

SELECT name, phone, COUNT(*)  
FROM customers  
GROUP BY name, phone  
HAVING COUNT(*) > 1;

场景2：清理重复数据时保留最新记录📅

DELETE FROM orders  
WHERE id NOT IN (  
    SELECT MAX(id)  
    FROM orders  
    GROUP BY order_id  
);

避坑指南⚠️

1. 不要盲目删除：先备份！可以用CREATE TABLE backup AS SELECT...
2. 注意NULL值：NULL和NULL在SQL中不算重复，需用IS NULL特别处理
3. 性能优化：大表操作时添加WHERE条件缩小范围

其他工具对比🆚

实战彩蛋🎁

问题：某用户反映“一天收到5条生日祝福短信”，怎么快速定位问题？

解法：

SELECT user_id, COUNT(*)  
FROM sms_log  
WHERE content LIKE '%生日%'  
AND send_date = '2025-08-20'  
GROUP BY user_id  
HAVING COUNT(*) > 1;

💡 终极建议：
数据去重不是一次性任务！建议设置定时脚本每周自动扫描，毕竟——

“干净的数据就像新鲜空气，看不见但决定你的生存质量” 🌤️

（本文方法适用于MySQL/PostgreSQL等主流数据库，2025年8月验证有效）