删除MySQL重复数据的方法
程序员文章站
2024-03-31 15:30:52
本文实例讲述了删除mysql重复数据的方法。分享给大家供大家参考。具体方法如下:
项目背景
在最近做的一个linux性能采集项目中,发现线程的程序入库很慢,再仔细定位,...
本文实例讲述了删除mysql重复数据的方法。分享给大家供大家参考。具体方法如下:
项目背景
在最近做的一个linux性能采集项目中,发现线程的程序入库很慢,再仔细定位,发现数据库里面很多冗余数据。因为在采集中,对于同一台设备,同一个时间点应该只有一个数据,然而,数据库中存入了多个数据。对于如何造成了这个结果,一时没有想清楚,但为了解决入库慢的问题,首先要删除冗余数据。
问题描述
数据库的表结构很简单,如下:
复制代码 代码如下:
+----------------+--------------+------+-----+---------+-------+
| field | type | null | key | default | extra |
+----------------+--------------+------+-----+---------+-------+
| id | varchar(255) | no | pri | null | |
| conf_id | varchar(255) | no | mul | null | |
| insert_time | datetime | yes | | null | |
| cpu_usage | float(11,2) | yes | | null | |
| memory_usage | float(11,2) | yes | | null | |
| io_usage_write | float(11,2) | yes | | null | |
| io_usage_read | float(11,2) | yes | | null | |
+----------------+--------------+------+-----+---------+-------+
| field | type | null | key | default | extra |
+----------------+--------------+------+-----+---------+-------+
| id | varchar(255) | no | pri | null | |
| conf_id | varchar(255) | no | mul | null | |
| insert_time | datetime | yes | | null | |
| cpu_usage | float(11,2) | yes | | null | |
| memory_usage | float(11,2) | yes | | null | |
| io_usage_write | float(11,2) | yes | | null | |
| io_usage_read | float(11,2) | yes | | null | |
+----------------+--------------+------+-----+---------+-------+
查询所有数据量
复制代码 代码如下:
select count(*) from perf_linux;
输出 427366
查询所有时间点不同设备的数据量
复制代码 代码如下:
select count(distinct conf_id, insert_time) from perf_linux ;
输出42387
由上面的数据可以看出,数据冗余了10倍左右。
再按时间分组看一下:
复制代码 代码如下:
select id, conf_id ,insert_time from perf_linux order by insert_time, conf_id;
输出:
复制代码 代码如下:
| 2a79f7cd-43a9-4c7b-adb2-316b6c04283e | 1 | 2014-12-09 15:09:14 |
| 50d6f6c2-9c8b-45fd-98fd-2be211221cfd | 1 | 2014-12-09 15:09:14 |
| 740b52e1-e868-4074-ba36-74e2634401b3 | 1 | 2014-12-09 15:09:14 |
| 8b0096a4-9e85-417b-a131-e3505ca79a9c | 1 | 2014-12-09 15:09:14 |
| 90a9e882-5220-4508-a56f-8d4ab4a7929b | 1 | 2014-12-09 15:09:14 |
| d17403ed-24a4-45e8-b51b-2a95118383d9 | 1 | 2014-12-09 15:09:14 |
| 0c2da917-579b-4080-857d-7159f38b44ac | 2 | 2014-12-09 15:09:14 |
| 263083eb-8f63-4d2b-a03f-3320aa678735 | 2 | 2014-12-09 15:09:14 |
| d6c57a38-080b-465a-a55a-beafd9daf32d | 2 | 2014-12-09 15:09:14 |
| f672227b-1fb8-4b85-880d-2cc34b02880d | 2 | 2014-12-09 15:09:14 |
| f80020fe-6cb5-48ec-beb0-4e8ebeb0ca57 | 2 | 2014-12-09 15:09:14 |
| ff633a35-824d-49ba-b78c-5bcc5df8d1cc | 2 | 2014-12-09 15:09:14 |
| 5c41e48a-abfc-4108-a00e-ca7def7d5a5a | 3 | 2014-12-09 15:09:14 |
| 60b7ab9e-c91a-4020-a6d3-7bceb1dc47c5 | 3 | 2014-12-09 15:09:14 |
| 7b6cd2b8-ac6d-43eb-8858-e15885e676c8 | 3 | 2014-12-09 15:09:14 |
| d53a3df5-08c4-4604-8fac-cb51077935f6 | 3 | 2014-12-09 15:09:14 |
| d9e4ba14-f98d-42a8-b3bc-2879d58aa797 | 3 | 2014-12-09 15:09:14 |
| f56f82f6-32a7-47f7-ae07-b13168743884 | 3 | 2014-12-09 15:09:14 |
| 076c4c1b-0028-4a9c-a8c4-de655bd6ab6b | 4 | 2014-12-09 15:09:14 |
| 2a90ad9e-11a5-4707-95e8-78491da658ad | 4 | 2014-12-09 15:09:14 |
| 3b17ad1d-e589-4b65-93a7-d61fc99b4071 | 4 | 2014-12-09 15:09:14 |
| 6988d6cf-44ef-47f7-808d-09791caf2d90 | 4 | 2014-12-09 15:09:14 |
| 8404d281-f9e5-4153-a47e-128c05386758 | 4 | 2014-12-09 15:09:14 |
| e042e310-7ff2-4e4d-8c98-71e3e4d57828 | 4 | 2014-12-09 15:09:14 |
+--------------------------------------+---------+---------------------+
| 50d6f6c2-9c8b-45fd-98fd-2be211221cfd | 1 | 2014-12-09 15:09:14 |
| 740b52e1-e868-4074-ba36-74e2634401b3 | 1 | 2014-12-09 15:09:14 |
| 8b0096a4-9e85-417b-a131-e3505ca79a9c | 1 | 2014-12-09 15:09:14 |
| 90a9e882-5220-4508-a56f-8d4ab4a7929b | 1 | 2014-12-09 15:09:14 |
| d17403ed-24a4-45e8-b51b-2a95118383d9 | 1 | 2014-12-09 15:09:14 |
| 0c2da917-579b-4080-857d-7159f38b44ac | 2 | 2014-12-09 15:09:14 |
| 263083eb-8f63-4d2b-a03f-3320aa678735 | 2 | 2014-12-09 15:09:14 |
| d6c57a38-080b-465a-a55a-beafd9daf32d | 2 | 2014-12-09 15:09:14 |
| f672227b-1fb8-4b85-880d-2cc34b02880d | 2 | 2014-12-09 15:09:14 |
| f80020fe-6cb5-48ec-beb0-4e8ebeb0ca57 | 2 | 2014-12-09 15:09:14 |
| ff633a35-824d-49ba-b78c-5bcc5df8d1cc | 2 | 2014-12-09 15:09:14 |
| 5c41e48a-abfc-4108-a00e-ca7def7d5a5a | 3 | 2014-12-09 15:09:14 |
| 60b7ab9e-c91a-4020-a6d3-7bceb1dc47c5 | 3 | 2014-12-09 15:09:14 |
| 7b6cd2b8-ac6d-43eb-8858-e15885e676c8 | 3 | 2014-12-09 15:09:14 |
| d53a3df5-08c4-4604-8fac-cb51077935f6 | 3 | 2014-12-09 15:09:14 |
| d9e4ba14-f98d-42a8-b3bc-2879d58aa797 | 3 | 2014-12-09 15:09:14 |
| f56f82f6-32a7-47f7-ae07-b13168743884 | 3 | 2014-12-09 15:09:14 |
| 076c4c1b-0028-4a9c-a8c4-de655bd6ab6b | 4 | 2014-12-09 15:09:14 |
| 2a90ad9e-11a5-4707-95e8-78491da658ad | 4 | 2014-12-09 15:09:14 |
| 3b17ad1d-e589-4b65-93a7-d61fc99b4071 | 4 | 2014-12-09 15:09:14 |
| 6988d6cf-44ef-47f7-808d-09791caf2d90 | 4 | 2014-12-09 15:09:14 |
| 8404d281-f9e5-4153-a47e-128c05386758 | 4 | 2014-12-09 15:09:14 |
| e042e310-7ff2-4e4d-8c98-71e3e4d57828 | 4 | 2014-12-09 15:09:14 |
+--------------------------------------+---------+---------------------+
由上图可见,同一个时间点的同一个设备的数据有冗余,现在我们要把这些冗余数据去掉。
解决方法
思路是这样的:首先应该按照conf_id和时间点来判断,进行分组(group by)查询,每组中再取一个就可以。分组是很简单,但是分组怎么取一个呢?我采用了中间表的形式。
创建中间表,并把数据导入中间表
复制代码 代码如下:
create table perf_linux_t like perf_linux;
insert into perf_linux_t select * from perf_linux;
insert into perf_linux_t select * from perf_linux;
在中间表中增加一个字段,此字段是自增长的。
复制代码 代码如下:
alter table `perf_linux_t`
add column `auto_id` int not null auto_increment ,
drop primary key,
add primary key (`auto_id`);
add column `auto_id` int not null auto_increment ,
drop primary key,
add primary key (`auto_id`);
删除无用数据
先查询一下
复制代码 代码如下:
select min(auto_id) as auto_id from perf_linux_t group by insert_time ;
删除不对的数据
复制代码 代码如下:
delete from perf_linux_t where auto_id not in (select min(auto_id) as auto_id from perf_linux_t group by insert_time);
慢着,输出错误:
you can't specify target table 'perf_linux_t' for update in from clause
不能删除啊,那只能再建一个中间表了。
再建中间表
复制代码 代码如下:
create table tmp like perf_linux_t;
转变思路,不删除不符合的数据,而是把符合的数据存到这张新表中。
复制代码 代码如下:
insert into tmp select * from perf_linux_t where auto_id in (select min(auto_id) as auto_id from perf_linux_t group by insert_time,conf_id );
把这张表中的无用列删除
复制代码 代码如下:
alter table `tmp`
drop column `auto_id`,
drop primary key;
drop column `auto_id`,
drop primary key;
导回数据
删除原来的数据
复制代码 代码如下:
truncate table perf_linux;
插入数据
复制代码 代码如下:
insert into perf_linux select * from tmp;
删除中间表
复制代码 代码如下:
drop table tmp;
drop table perf_linux_t;
drop table perf_linux_t;
总结
通过这个方法,数据变为了42387条,删除了冗余的数据。但实际上程序的问题并没有完全定位,还需要观察才能定位问题。
希望本文所述对大家的mysql数据库程序设计有所帮助。
上一篇: JavaEE实现文件下载