该题为什么想到哈希:涉及到快速查找数组中是否出现某元素(在nums2中找是否有nums1中的字母)
一:redis是一个开源的,使用C语言编写,支持网络,可基于内存亦可持久化的日志型,key-value方式存储的nosql数据库。作为缓存服务器,速度效率都很快,和memcache相似 redis支持的数据类型:string字符串类型,list链表类型,set无序集合类型,zset有序集合类型和hash哈希类型 redis支持主存同步,数据可以从主服务器上向任意数量的从服务器同步,同样,从服务器也可以作为关联其他从服务器的主服务器 二: 在linux上对redis进本数据类型进行操作 (1)Sting类型
subset考虑重复发生在哪一列,默认考虑所有列,就是在任何一列上出现重复都算作是重复数据
数据库版本 Server version: 5.1.41-community-log MySQL Community Server (GPL)
数据库中表存在重复数据,需要清理重复数据,清理后保留其中一条的情况是比较常见的需求,如何通过1条SQL准确的删除数据呢?
众所周知,对于 Llama3、GPT-4 或 Mixtral 等高性能大语言模型来说,构建高质量的网络规模数据集是非常重要的。然而,即使是最先进的开源 LLM 的预训练数据集也不公开,人们对其创建过程知之甚少。
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当表设计不规范或者应用程序的校验不够严谨时,就容易导致业务表产生重复数据。因此,学会高效地删除重复就显得尤为重要。
Python按照某些列去重,可用drop_duplicates函数轻松处理。本文致力用简洁的语言介绍该函数。
今天遇到一个问题。相同的数据在同一张表里出现了多次。我的需求是删除多余的数据,但要保留其中一条。 定义 表明 table_a ,判断唯一的两个字段 c_1,c_2,无关字段data 表中原始数据如下
有些 MySQL 数据表中可能存在重复的记录,有些情况我们允许重复数据的存在,但有时候我们也需要删除这些重复的数据。
在企业环境中,对磁盘空间的需求是惊人的。数据备份、文件服务器、软件镜像、虚拟磁盘等都需要占据大量的空间。对此,微软在Windows Server 2012中引入了重复数据删除技术。 重复数据删除技术通过将文件分割成小的 (32-128 KB) 且可变大小的区块、确定重复的区块,然后保持每个区块一个副本,区块的冗余副本由对单个副本的引用所取代。这样,文件不再作为独立的数据流进行存储,而是替换为指向存储在通用存储位置的数据块的存根。因此,我们可以在更小的空间中存储更多的数据。此外,该项技术还会对区块进行压缩以便进一步优化空间。 根据微软官方的介绍,该项技术有四大好处: 一、容量优化:“重复数据删除”使得 Windows Server 2012 能够在更少的物理空间中存储更多的数据,并获得比以前版本的 Windows 操作系统明显更高的存储效率。以前版本的 Windows 操作系统使用单实例存储 (SIS) 或 NTFS 文件系统压缩。“重复数据删除”使用可变分块大小和压缩,常规文件服务器的优化率为 2:1,而虚拟数据的优化率最高可达 20:1。 二、伸缩性和性能: Windows Server 2012 中的“重复数据删除”具有高度的可伸缩性,能够有效利用资源,并且不会产生干扰。它可以同时对多个大容量主数据运行,而不会影响服务器上的其他工作负载。通过控制 CPU 和内存资源的消耗,保持对服务器工作负载的较低影响。此外,用户可以灵活设置何时应该运行“重复数据删除”、指定用于消除重复的资源并为“重复数据删除”创建有关文件选择的策略。 三、可靠性和数据完整性:在对数据应用“重复数据删除”时,保持数据的完整性。Windows Server 2012 利用校验和值、一致性和身份验证来确保数据的完整性。此外,Windows Server 2012 中的“重复数据删除”会为所有元数据和最常引用的数据保持冗余,以确保这些数据可以在发生损坏时进行恢复。 四、与 BranchCache 相结合提高带宽效率:通过与 BranchCache 进行集成,同样的优化技术还可应用于通过 WAN 传输到分支机构的数据。这会缩短文件下载时间和降低带宽占用。 作为系统管理员,有那么好的技术,自然是要来尝试一下。 首先要为系统添加Data Deduplication角色
加班原因是上线,解决线上数据库存在重复数据的问题,发现了程序的bug,很好解决,有点问题的是,修正线上的重复数据。
一般来说,我们在拟合一个机器学习模型或是统计模型之前,总是要进行数据清理的工作。因为没有一个模型能用一些杂乱无章的数据来产生对项目有意义的结果。
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最近再解决线上数据库存在重复数据的问题,发现了程序的bug,很好解决,有点问题的是,修正线上的重复数据。
哈喽,我是狗哥。最近都在加班有点忙,一直没时间写文章。加班原因是上线,解决线上数据库存在重复数据的问题,发现了程序的 bug,很好解决,有点问题的是,修正线上的重复数据。
我们可能会出现这种情况,某个表原来设计不周全,导致表里面的数据数据重复,那么,如何对重复的数据进行删除呢? 重复的数据可能有这样两种情况,第一种时表中只有某些字段一样,第二种是两行记录完全一样。 一、对于部分字段重复数据的删除 先来谈谈如何查询重复的数据吧。 下面语句可以查询出那些数据是重复的: select 字段1,字段2,count(*) from 表名 group by 字段1,字段2 having count(*) > 1 将上面的>号改为=号就可以查询出没有重复的数据了。 想要删除这些重复的数据,可以使用下面语句进行删除 delete from 表名 a where 字段1,字段2 in (select 字段1,字段2,count(*) from 表名 group by 字段1,字段2 having count(*) > 1) 上面的语句非常简单,就是将查询到的数据删除掉。不过这种删除执行的效率非常低,对于大数据量来说,可能会将数据库吊死。所以我建议先将查询到的重复的数据插入到一个临时表中,然后对进行删除,这样,执行删除的时候就不用再进行一次查询了。如下: CREATE TABLE 临时表 AS (select 字段1,字段2,count(*) from 表名 group by 字段1,字段2 having count(*) > 1) 上面这句话就是建立了临时表,并将查询到的数据插入其中。 下面就可以进行这样的删除操作了: delete from 表名 a where 字段1,字段2 in (select 字段1,字段2 from 临时表); 这种先建临时表再进行删除的操作要比直接用一条语句进行删除要高效得多。 这个时候,大家可能会跳出来说,什么?你叫我们执行这种语句,那不是把所有重复的全都删除吗?而我们想保留重复数据中最新的一条记录啊!大家不要急,下面我就讲一下如何进行这种操作。 在oracle中,有个隐藏了自动rowid,里面给每条记录一个唯一的rowid,我们如果想保留最新的一条记录, 我们就可以利用这个字段,保留重复数据中rowid最大的一条记录就可以了。 下面是查询重复数据的一个例子: select a.rowid,a.* from 表名 a where a.rowid != ( select max(b.rowid) from 表名 b where a.字段1 = b.字段1 and a.字段2 = b.字段2 ) 下面我就来讲解一下,上面括号中的语句是查询出重复数据中rowid最大的一条记录。 而外面就是查询出除了rowid最大之外的其他重复的数据了。 由此,我们要删除重复数据,只保留最新的一条数据,就可以这样写了: delete from 表名 a where a.rowid != ( select max(b.rowid) from 表名 b where a.字段1 = b.字段1 and a.字段2 = b.字段2 ) 随便说一下,上面语句的执行效率是很低的,可以考虑建立临时表,讲需要判断重复的字段、rowid插入临时表中,然后删除的时候在进行比较。 create table 临时表 as select a.字段1,a.字段2,MAX(a.ROWID) dataid from 正式表 a GROUP BY a.字段1,a.字段2; delete from 表名 a where a.rowid != ( select b.dataid from 临时表 b where a.字段1 = b.字段1 and a.字段2 = b.字段2 ); commit; 二、对于完全重复记录的删除 对于表中两行记录完全一样的情况,可以用下面语句获取到去掉重复数据后的记录: select distinct * from 表名 可以将查询的记录放到临时表中,然后再将原来的表记录删除,最后将临时表的数据导回原来的表中。如下: CREATE TABLE 临时表 AS (select distinct * from 表名); truncate table 正式表; --注:原先由于笔误写成了drop table 正式表;,现在已经改正过来 insert into 正式表 (select * from 临时表); drop table 临时表;
上一篇我们介绍了在有主键的表中删除重复数据,今天就介绍如何删除没有主键的表的重复数据。
即使是知识渊博的数据科学家也能提升他们的技术水平。当谈及到分析你编纂的数据时,有大量的工具可以帮助你更好的理解数据。我们与我们的数据科学指导者探讨了很久,最后总结出了一个包括5个数据科学工具的列表,同时这也是你在当今的社会形势下应该掌握的5个数据科学工具。 dedup dedup是一个Python库,使用机器学习快速的对结构化数据进行重复数据删除和实体解析。 数据科学家发现他们经常需要使用SELECT DISTINCT * FROM my_messy_dataset;不幸的是,现实世界中的数据集往往更加复杂
线上库有6个表存在重复数据,其中2个表比较大,一个96万+、一个30万+,因为之前处理过相同的问题,就直接拿来了上次的Python去重脚本,脚本很简单,就是连接数据库,查出来重复数据,循环删除。
通过程序化的脚本处理,可以实现自动批量处理任务,例如任务的下发、任务的状态查询、任务的完成、业绩和产能交付的统计和结算等。通过集合 触动精灵+API接口 就可以快速实现自己想要的效果。做到自己控制自己的客户端、自己管理自己的数据,既快速又更安全。
row_number是通过标记排号方式去重,如果有2条或以上的重复数据,直接筛选删除即可。
工作中,发现Oracle数据库表中有许多重复的数据,而这个时候老板需要统计表中有多少条数据时(不包含重复数据),只想说一句MMP,库中好几十万数据,肿么办,无奈只能自己在网上找语句,最终成功解救,下面是我一个实验,很好理解。
在网上看过一些解决方法 我在此给出的方法适用于无唯一ID的情形 表:TB_MACVideoAndPicture 字段只有2个:mac,content mac作为ID,正常情况下mac数据是唯一的,由于操作失误导致数据插入多次,导致出现多个mac,content重复数据,现在只保留一条,删除多余的 大体思想是给重复数据一个自增ID,过滤出每组里面最小ID,删除原数据中所有重复数据再将最小ID插入 --查询出所有重复数据,并给定递增id SELECT IDENTITY( INT,1,1 ) AS id ,
Meta最近开源的Llama 3模型再次证明了「数据」是提升性能的关键,但现状是,开源的大模型有一堆,可开源的大规模数据却没多少,而收集、清洗数据又是一项极其费时费力的工作,也导致了大模型预训练技术仍然掌握在少数高端机构的手中。
重复数据删除往往是指消除冗余子文件。不同于压缩,重复数据删除对于数据本身并没有改变,只是消除了相同的数据占用的存储容量。重复数据删除在减少存储、降低网络带宽方面有着显著的优势,并对扩展性有所帮助。
ReplacingMergeTree是另外一个常用的表引擎,ReplacingMergeTree和MergeTree的不同之处在于它会删除排序键值相同的重复项。
大概意思是说已经有一个一模一样的数据块了。另外ck没有事务概念,但是为了保证重复插入的insert的幂等性,会检测重复,如果重复则跳过。 本地测验重复数据会部分保留在数据库,部分被删除。
可以看到“ALLEN”和“SMITH”这两个人的数据重复了,现在要求表中name重复的数据只保留一行,其他的删除。
近期正在探索前端、后端、系统端各类常用组件与工具,对其一些常见的组件进行再次整理一下,形成标准化组件专题,后续该专题将包含各类语言中的一些常用组件。欢迎大家进行持续关注。
sql DISTINCT去掉重复的数据统计方法(2009-01-13 15:05:43)转载 标签:sqldistinct杂谈 分类:sql
其中,月消费为0表明该月没有产生费用。第一行数据含义:电话号码(64262631)在月份(2017年11月)产生的月消费(30.6元的话费)。
在 Twitter 上,我们每天都要实时处理大约 4000 亿个事件,生成 PB 级的数据。我们使用的数据的事件源多种多样,来自不同的平台和存储系统,例如 Hadoop、Vertica、Manhattan 分布式数据库、Kafka、Twitter Eventbus、GCS、BigQuery 和 PubSub。
导入的数据存在缺失是经常发生的,最简单的处理方式是删除缺失的数据行。使用 pandas 中的 .dropna() 删除含有缺失值的行或列,也可以 对特定的列进行缺失值删除处理 。
[Err] 1093 - You can't specify target table 'dept' for update in FROM clause 原因:更新这个表的同时又查询了这个表,查询这个表的同时又去更新了这个表,可以理解为死锁。mysql不支持这种更新查询同一张表的操作。所以我们用生成临时表去操作,上面的语句就是这么写的。复制即可。
读取不重复的数据可以在 SELECT 语句中使用 DISTINCT 关键字来过滤重复数据。
本次总结来源网络,有多处参考 在R语言中,去掉重复数据的函数是:duplicated 删掉所有列中数据一样的: >test <- data.frame( x1 = c(1,2,3,4,5,1,3,5), x2 = c("a","b","c","d","e","a","b","e"), x3 = c("a","b","c","d","e","a","c","e")) > test x1 x2 x3 1 1 a a 2 2 b b 3 3 c c 4 4 d d
现代密码字典在创建过程中通常会连接多个数据源,在理想情况下,最有可能成功的密码一般都位于字典列表的开头部分,这样才能够确保密码在最短的时间里被破解成功。
语法和理论转自https://www.runoob.com/mysql/mysql-where-clause.html
SQL如何删除重复数据 在使用数据库时,如何删除重复数据? 如图所示:用户表(user)数据 📷 1、输入查询语句(查询name重复数据) select * from user where name in (select name from user group by name having count(name) > 1) 📷 查询后,可以看到name叫“张三”的有3条数据。 📷 可以使用distinct去重(返回不重复的用户名) select distinct name from user 📷 查询后,
关于复制表重复数据无法写入,最近发现不少人在网上有问到,我这里进行一下讲解和演示。
大家在项目开发过程中,数据库几乎是每一个后端开发者必备的技能,并且经常会遇到对于数据表重复数据的处理,一般需要去除重复保留最新的记录。今天这里给大家分享两种种方案,希望对大家日常开发能够提供一些帮助!
在 Java 的世界里万物皆对象。但我认为是万物皆数据,世界由各种各样数据构建起来,我们通过程序去实现数据的增删改查、转入转出、加减乘除等等,不同语言的实现方式殊途同归。由此可见,数据对于程序语言的重要性。
LinkedHashSet是在一个ArrayList删除重复数据的最佳方法。LinkedHashSet在内部完成两件事:
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