数据库里那些重复的东西怎么快速找出来，分享几个实用小技巧

直接给你上干货,找数据库里的重复数据，这事儿听起来专业，但其实用些简单工具和思路就能搞定，下面这几个方法，不管你是不是技术出身，都能用得上。

第一招：用好Excel，它比你想象中更强大 很多人电脑里都有Excel，它就是个找重复数据的“神器”，如果你能把数据从数据库里导出来（比如弄成CSV或者Excel格式），接下来就简单了。

1. 高亮显示重复项：选中你要查的那一列，客户邮箱”，在“开始”菜单里找到“条件格式”，点“突出显示单元格规则”，再选“重复值”，唰的一下，所有重复的邮箱都会变成醒目的颜色（比如红色），这是最直观的方法，一眼就能看出来。
2. 用“删除重复项”功能反着找：这个功能本来是去重的，但我们可以用它来摸底，点“数据”菜单里的“删除重复项”，它会弹个窗口告诉你发现了多少重复值、有多少唯一值，你先别真删，记下这个数，心里就有谱了，根据微软官方支持文档的介绍，这个功能能快速识别并处理重复行。
3. 数据透视表计数：更高级一点，选中你的数据，插入“数据透视表”，把可能重复的字段（姓名”和“电话”）拖到“行”区域，再把任意一个字段拖到“值”区域，并设置成“计数”，如果某个姓名+电话的组合计数大于1，那就是重复的，这个方法特别适合多列组合起来判断是否重复的情况。

第二招：让SQL语句帮你，数据库自己查自己 如果你能直接接触到数据库，并且会运行简单的查询语句，那效率就高多了，别怕，语句很简单。

1. 最常用的GROUP BY 和 HAVING：这是核心方法，假设你有个“订单表”，怀疑“订单号”重复了，你可以写这么一句： SELECT 订单号, COUNT(*) FROM 订单表 GROUP BY 订单号 HAVING COUNT(*) > 1; 这句话的意思就是：把订单号一样的行聚成一组，数数每组有多少个，然后把那些数量大于1的组（也就是重复的订单号）给我找出来，根据W3Schools等主流SQL学习资源的教程，GROUP BY 配合 HAVING 子句是查找重复值的标准方法。
2. 用窗口函数标记：如果你用的数据库比较新（比如MySQL 8.0、PostgreSQL、SQL Server等），还有个更清晰的方法，比如查“用户表”里重复的邮箱： SELECT *, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY 邮箱 ORDER BY 注册时间) AS 行号 FROM 用户表 执行后，你会看到每个邮箱分区里，多了一列叫“行号”，同一个邮箱里，“行号”为1的是第一条记录，大于1的就是重复记录，这个方法能一眼看到所有重复的明细，方便后续处理。

第三招：借力现成工具或脚本，省时省力 如果数据量特别大，或者需要经常检查，可以考虑用些工具。

1. 数据库管理客户端的自带功能：像Navicat、DBeaver这些连接数据库的图形化软件，很多都内置了“查找重复项”的向导工具，你点点鼠标，选一下要检查的列，它就能帮你生成报告，这适合不想记语句的人。
2. 写个简单Python脚本（如果会一点的话）：用Python的pandas库处理数据非常方便，核心代码就几行：

   import pandas as pd
   df = pd.read_csv('你的数据.csv')  # 读取数据
   duplicates = df[df.duplicated(subset=['列名1', '列名2'], keep=False)]  # 标记所有重复行
   duplicates.to_csv('重复数据.csv', index=False)  # 保存到新文件

   这段代码会把所有重复的行（根据你指定的列判断）找出来，另存一个文件，根据pandas官方文档，duplicated() 方法能高效地标识出数据集中的重复行，参数 keep=False 会将所有重复项标记出来。

也是最重要的提醒： 不管用哪种方法，操作前一定要备份你的数据！尤其是准备删除重复项的时候，最好先把找出来的重复数据单独导出来，确认无误后再进行删除或合并操作，找重复数据本身不难，难的是判断哪些是该留的“真数据”，哪些是该删的“废数据”，这个需要结合你的业务来定。

希望这几个小技巧能帮你把那些隐藏的“双胞胎”数据都给揪出来。