一次现场mysql重复记录数据的排查处理实战记录

IT行业相对于一般传统行业，发展更新速度更快，一旦停止了学习，很快就会被行业所淘汰。所以我们需要踏踏实实的不断学习，精进自己的技术，尤其是初学者。今天golang学习网给大家整理了《一次现场mysql重复记录数据的排查处理实战记录》，聊聊数据、mysql重复，我们一起来看看吧！

前言

我当时正好出差在客户现场部署调试软件，有一天客户突然找到我这里，说他们现场生产的数据出现了异常的情况，最直接的表现就是 同一个标签，出现在了多个物料上，需要我配合，看怎么排查问题

分析

客户当时直接一摞重复标签的盒子码在我面前，我慌得一匹，这怕不是捅娄子了

稍加思索，现在需要做的就是，在数据库中查询出重复的标签，即对一个标签进行统计，判断出计数> 1 的即可

emmm，语法错误，我记得还有个Having 来着，换上试试

好家伙，重复的标签有 1500 多条，再统计一下总共问题的记录数量，以及再分组看看标签重复次数的占比数据

对了，先把这些重复标签数据扔个客户去追溯产品（幸好 navicat 支持复制数据）

数据总计

以上一条查询记录的结果为临时表，在此基础上，用 sum() 求和

重复的记录有点多，这问题有一点点大了

重复次数占比

对之前的查询表换一个查询方式，即对 count 数据再次分组

从结果来看，绝大部分问题数据重复了2次

where 和 having 的区别

Where是一个 约束声明，在查询数据库的结果返回之前对数据库中的查询条件进行约束，即在结果返回之前起作用，且where后面 不能使用聚合函数

Having是一个 过滤声明，所谓过滤是 在查询数据库的结果返回之后进行过滤，即在结果返回之后起作用，并且having后面可以使用聚合函数。

所谓 聚合函数，是对一组值进行计算并且返回单一值的函数：sum---求和，count---计数，max---最大值，avg---平均值等。

总结

在 mysql 的查询操作中，我们日常用到的，一般都是多表联查，将查询的结果当成中间表进行多次查询，对查询的结果做分组，做统计汇总等操作

如果查询操作中使用了函数计算或者是分组，典型的特征就是将原始表的多条记录合并成一条，就需要 having 对这些操作的结果进行过滤，除此之外，使用 where 对表记录进行条件过滤即可

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