postgresql如何找到表中重复数据的行并删除
目录
- postgresql找到表中重复数据的行并删除
- 创建测试表并插入数据
- 找到重复行并删除
- postgresql常用的删除重复数据方法
- 最高效方法
- PG中三种删除重复数据方法
- 总结
postgresql找到表中重复数据的行并删除
创建测试表并插入数据
create table aaa(id bigserial,col1 varchar(255));
insert into aaa values(1,'b'),(2,'a'),(3,'b'),(4,'c');
select * from aaa;
找到重复行并删除
方法1:ctid表示数据行在它所处的表内的物理位置,ctid由两个数字组成,第一个数字表示物理块号,第二个数字表示在物理块中的行号。
select * from aaa where ctid not in(select max(ctid) from aaa group by col1);
删除重复行
delete from aaa where ctid not in(select max(ctid) from aaa group by col1);
方法2:利用exists
找到重复行
select * from aaa t1 where exists (select 1 from aaa t2 where t1.col1=t2.col1 and t1.id<t2.id )----exists后的意思是同一列相等,但是自增id不相等且id小的那一个
删除重复行
delete from aaa t1 where exists (select 1 from aaa t2 where t1.col1=t2.col1 and t1.id<t2.id )
postgresql常用的删除重复数据方法
最高效方法
测试环境验证,6600万行大表,删除2200万重复数据仅需3分钟
delete from deltest a where a.ctid = any(array (select ctid from (select row_number() over (partition by id), ctid from deltest) t where t.row_number > 1));
PG中三种删除重复数据方法
首先创建一张基础表,并插入一定量的重复数据。
create table deltest(id int, name varchar(255)); create table deltest_bk (like deltest); insert into deltest select generate_series(1, 10000), 'ZhangSan'; insert into deltest select generate_series(1, 10000), 'ZhangSan'; insert into deltest_bk select * from deltest;
1. 常规删除方法
最容易想到的方法就是判断数据是否重复,对于重复的数据只保留ctid最小(或最大)的数据,删除其他的。
explain analyse delete from deltest a where a.ctid <> (select min(t.ctid) from deltest t where a.id=t.id); ------------------------------------------------------------------------------------------- ? ? Delete on deltest a ?(cost=0.00..195616.30 rows=1518 width=6) (actual time=67758.866..67758.866 rows=0 loops=1) ? ? ? ?-> ?Seq Scan on deltest a ?(cost=0.00..195616.30 rows=1518 width=6) (actual time=32896.517..67663.228 rows=10000 loops=1) ? ? ? ? ?Filter: (ctid <> (SubPlan 1)) ? ? ? ? ?Rows Removed by Filter: 10000 ? ? ? ? ?SubPlan 1 ? ? ? ? ? ?-> ?Aggregate ?(cost=128.10..128.10 rows=1 width=6) (actual time=3.374..3.374 rows=1 loops=20000) ? ? ? ? ? ? ? ? ?-> ?Seq Scan on deltest t ?(cost=0.00..128.07 rows=8 width=6) (actual time=0.831..3.344 rows=2 loops=20000) ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?Filter: (a.id = id) ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?Rows Removed by Filter: 19998 Total runtime: 67758.931 ms select count(*) from deltest; count ------- 10000
可以看到,id相同的数据,保留ctid最小的,其他的删除。相当于把deltest表中的数据删掉一半,耗时达到67s多。相当慢。
2. group by删除方法
group by方法通过分组找到ctid最小的数据,然后删除其他数据。
explain analyse delete from deltest a where a.ctid not in (select min(ctid) from deltest group by id); ------------------------------------------------------------------------------------------- ? ? Delete on deltest a ?(cost=131.89..2930.46 rows=763 width=6) (actual time=30942.496..30942.496 rows=0 loops=1) ? ? ? ?-> ?Seq Scan on deltest a ?(cost=131.89..2930.46 rows=763 width=6) (actual time=10186.296..30814.366 rows=10000 loops=1) ? ? ? ? ?Filter: (NOT (SubPlan 1)) ? ? ? ? ?Rows Removed by Filter: 10000 ? ? ? ? ?SubPlan 1 ? ? ? ? ? ?-> ?Materialize ?(cost=131.89..134.89 rows=200 width=10) (actual time=0.001..0.471 rows=7500 loops=20000) ? ? ? ? ? ? ? ? ?-> ?HashAggregate ?(cost=131.89..133.89 rows=200 width=10) (actual time=10.568..13.584 rows=10000 loops=1) ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?-> ?Seq Scan on deltest ?(cost=0.00..124.26 rows=1526 width=10) (actual time=0.006..3.829 rows=20000 loops=1) ? ? ?Total runtime: 30942.819 ms select count(*) from deltest; count ------- 10000
可以看到同样是删除一半的数据,使用group by的方式,时间节省了一半。但仍含需要30s,下面试一下第三种删除操作。
3. 高效删除方法
explain analyze delete from deltest a where a.ctid = any(array (select ctid from (select row_number() over (partition by id), ctid from deltest) t where t.row_number > 1)); ----------------------------------------------------------------------------------------- ? ? Delete on deltest a ?(cost=250.74..270.84 rows=10 width=6) (actual time=98.363..98.363 rows=0 loops=1) ? ? InitPlan 1 (returns 0)?>SubqueryScanont(cost=204.95..250.73rows=509width=6)(actualtime=29.446..47.867rows=10000loops=1)Filter:(t.rownumber>1)RowsRemovedbyFilter:10000?>WindowAgg(cost=204.95..231.66rows=1526width=10)(actualtime=29.436..44.790rows=20000loops=1)?>Sort(cost=204.95..208.77rows=1526width=10)(actualtime=12.466..13.754rows=20000loops=1)SortKey:deltest.idSortMethod:quicksortMemory:1294kB?>SeqScanondeltest(cost=0.00..124.26rows=1526width=10)(actualtime=0.021..5.110rows=20000loops=1)?>TidScanondeltesta(cost=0.01..20.11rows=10width=6)(actualtime=82.983..88.751rows=10000loops=1)TIDCond:(ctid=ANY(0)?>SubqueryScanont(cost=204.95..250.73rows=509width=6)(actualtime=29.446..47.867rows=10000loops=1)Filter:(t.rownumber>1)RowsRemovedbyFilter:10000?>WindowAgg(cost=204.95..231.66rows=1526width=10)(actualtime=29.436..44.790rows=20000loops=1)?>Sort(cost=204.95..208.77rows=1526width=10)(actualtime=12.466..13.754rows=20000loops=1)SortKey:deltest.idSortMethod:quicksortMemory:1294kB?>SeqScanondeltest(cost=0.00..124.26rows=1526width=10)(actualtime=0.021..5.110rows=20000loops=1)?>TidScanondeltesta(cost=0.01..20.11rows=10width=6)(actualtime=82.983..88.751rows=10000loops=1)TIDCond:(ctid=ANY(0)) ? ? Total runtime: 98.912 ms select count(*) from deltest; count ------- 10000
可以看到,居然只要98ms
总结
以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持电脑手机教程网。