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数据库里查数据怎么快速去重，避免重复记录那些小技巧分享

盘雅霜
问答
2026-01-11 14:07:41
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在日常工作中,我们经常需要从数据库里查询数据，但最让人头疼的问题之一就是查出来的数据有大量重复记录，不仅看着乱，还影响后续的分析和处理，今天就来分享一些非常实用的、能快速去重的小技巧，这些方法简单易懂，不需要你成为数据库专家也能轻松上手。

核心技巧一：用好你的“去重神器”——SELECT DISTINCT

这可以说是最直接、最简单的去重方法了，当你在写查询语句时，如果发现某个字段的值重复了，比如你想知道公司里一共有哪些不同的部门，而不是把所有员工记录都列出来，就可以用它。

具体怎么用呢？很简单，就在你要查询的字段前面加上 DISTINCT 这个关键词，比如说，你的数据库里有一张员工表（employee），里面有一个部门（department）字段，如果你直接用 SELECT department FROM employee; 查询，会把每个员工所属的部门都显示一遍，销售部可能就会出现几十次，但如果你写成 SELECT DISTINCT department FROM employee;，数据库就会自动帮你去掉重复的部门名称，每个部门只留下一条记录。

这里有个小细节要注意（根据数据库教程网的常见问题解答）。DISTINCT 是针对你后面所有字段的组合来去重的，如果你写了 SELECT DISTINCT name, department FROM ...，那么只有当“姓名”和“部门”这两个字段的值完全一样时，才会被当作重复记录去掉，如果只是部门相同而姓名不同，这两条记录都会保留，使用时要明确你到底想依据哪些字段来去重。

核心技巧二：分组统计的妙用——GROUP BY

GROUP BY（分组）这个方法比 DISTINCT 更强大一些，它不仅能去重，还能顺便做一些简单的统计，它的思路是把数据按照你指定的字段分成一个个小组，然后从每个小组里取一条记录出来展示，自然就达到了去重的效果。

继续用上面的例子,你想知道有哪些不同的部门，用 GROUP BY 可以这样写：SELECT department FROM employee GROUP BY department;，查询结果和用 DISTINCT 是一样的，每个部门只出现一次。

那它的优势在哪呢？优势在于你可以同时使用统计函数，你不仅想知道有哪些部门，还想顺便知道每个部门有多少人，这时就可以写成：SELECT department, COUNT(*) as staff_count FROM employee GROUP BY department;，这条语句会返回每个部门的名称，以及对应的员工数量。COUNT(*) 就是用来数数的函数，这在做数据汇总报告时特别有用，一步到位，既去重又计算。

根据《SQL必知必会》中的观点，当你需要进行聚合计算（比如计数、求和、求平均）时，GROUP BY 通常是比 DISTINCT 更合适的选择。

核心技巧三：利用窗口函数给数据排座次——ROW_NUMBER()

这是一个稍微高级一点但极其强大的技巧,尤其适用于那种“在众多重复记录里，我只想保留最新的一条”或者“保留最符合条件的一条”的场景，这个方法在像MySQL 8.0、PostgreSQL、SQL Server等较新版本的数据库中支持得很好。

窗口函数 ROW_NUMBER() 的作用是给查询出来的每一行数据编一个号，我们可以通过设定规则，让它在特定的“分组”内按某种顺序编号。

举个例子,假设你有一张订单变更记录表（order_log），同一个订单号（order_id）可能会有多条记录，每条记录有一个创建时间（create_time），你现在想获取每个订单最新的一次变更记录。

思路是：先按订单号（order_id）分组，然后在每个组内，按照创建时间（create_time）从晚到新（降序）排序，并给每条记录编上号（1,2,3...），每个组里编号为1的那条，就是最新的记录。

具体的SQL写法会像这样：

SELECT * FROM (
    SELECT *,
           ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY order_id ORDER BY create_time DESC) as row_num
    FROM order_log
) AS temp_table
WHERE row_num = 1;

这段代码可能看起来有点复杂,但理解起来不难，最里面的查询是给所有数据按规则编了号，PARTITION BY order_id 意思是按订单号分组，ORDER BY create_time DESC 意思是在组内按时间倒序排，外面的查询很简单，只选取每个组里编号为1（即最新）的记录，这个方法能非常精准地帮你筛选出重复数据中的“代表”记录。

核心技巧四：从源头杜绝重复——使用UNION代替UNION ALL

重复记录是因为我们合并多个查询结果时产生的,你想把两张结构类似的表（如表A和表B）的数据合并在一起显示，如果你用 UNION ALL 操作符，它会简单粗暴地把两张表的数据堆在一起，如果存在完全相同的行，它们都会出现，导致重复。

但如果你想要的是合并后的结果自动去重,就应该使用 UNION 操作符。UNION 在合并数据后，会自动执行一个去重的操作，确保最终结果中没有完全相同的行，需要注意的是，UNION 因为要去做去重检查，所以通常比 UNION ALL 慢一些，只有当你有去重需求时，才用 UNION；如果确定合并的表没有重复数据，或者你允许重复，用 UNION ALL 效率更高，这个区别在CSDN技术社区的程序员经验分享中被频繁提及。

核心技巧五：理解数据，优化查询——治本的方法

上面说的都是查询时“治标”的技巧，但最快、最根本的避免重复的方法，其实是“治本”——确保数据库表的设计本身就能避免重复数据的产生。

这主要靠数据表的主键（Primary Key）和唯一约束（Unique Constraint），主键能绝对保证一条记录的唯一性，而唯一约束可以保证某个字段或者某几个字段的组合是唯一的，在用户表里，你可以给邮箱字段加上唯一约束，这样数据库本身就会阻止插入两个相同邮箱的用户，从根源上解决了重复用户的问题。

在查询之前,先花点时间理解你的数据表结构，了解哪些字段应该唯一，有没有设置相应的约束，一个好的数据库设计，能为你后续的查询工作省去无数的麻烦，这是所有数据库管理员和开发者的共识。