『壹』 如何查找資料庫中的重復數據
1、查找表中多餘的重復記錄，重復記錄是根據單個欄位（peopleId）來判斷
select * from peoplewhere peopleId in (select peopleId from people group by peopleId having count (peopleId) > 1)
2、刪除表中多餘的重復記錄，重復記錄是根據單個欄位（peopleId）來判斷，只留有rowid最小的記錄
delete from peoplewhere peopleId in (select peopleId from people group by peopleId having count (peopleId) > 1)and rowid not in (select min(rowid) from people group by peopleId having count(peopleId )>1)
3、查找表中多餘的重復記錄（多個欄位）
select * from vitae awhere (a.peopleId,a.seq) in (select peopleId,seq from vitae group by peopleId,seq having
(1)資料庫重復演算法擴展閱讀
FROM子句指定SELECT語句查詢及與查凳凱詢相關的表或視圖。在FROM子句中最多可指定256個表或視圖，它們之間用逗號分隔。
在FROM子句同時指定多個表或視圖時，如果選擇列表中存在同名列，這時應使用對象名限定這些列所屬的表或視圖。
例如在usertable和citytable表中同時存在cityid列，在查詢兩個表中的cityid時應使用下面語句格式加以限定：
SELECTusername,citytable.cityid
FROMusertable,citytable
WHEREusertable.cityid=citytable.cityid
在FROM子句中可用以下兩種格式為表或視圖指定別名：
表名 as 別名
表名 別名
參考資蔽讓料：百棗並喚度網路 SELECT語句
『貳』 資料庫數據重復怎麼解決
防止出現重復數據 也就是說我們再設攔雹計表的時候沖衡老,就應該對這些數據設置一個 索引,在插入的時候就可以保證其唯一性,也散升就不存在有重復的數據了。
『叄』 oracle查詢出來的數據怎麼消除重復數據
Oracle資料庫重復的數據一般有兩種去重方法，一、完全重復數據去重;二、部分欄位數據重復去重。
一、完全重復數據去重方法
對於表中完全重復數據去重，可以採用以下sql語句。
Code
CREATETABLE"#temp"AS (SELECTDISTINCT * FROM 表名);--創建臨時表，並把DISTINCT 去重後的數據插入到臨時表中
truncateTABLE 表名;--清空原表數據
INSERTINTO 表名(SELECT * FROM"#temp");--將臨時表數據插入到原表中
DROPTABLE"#temp";--刪除臨時表
具體思路是，首先創建一個臨時表，然後將DISTINCT之後的表數據插入到這個臨時表中;然後清空原表數據;再講臨時表中的數據插入到原表中;最後刪除臨時表。
二、部分數據去重方法
首先查找重復數據
select 欄位1,欄位2,count(*) from 表名 groupby 欄位1,欄位2 havingcount(*) > 1
將上面的>號改為=號就可以查詢出沒有重復的數據了。
想要刪除這些重復的數據，可以使用下面語句進行刪除：
deletefrom 表名 a where 欄位1,欄位2 in
(select 欄位1,欄位2,count(*) from 表名 groupby 欄位1,欄位2 havingcount(*) > 1)
『肆』 高並發下資料庫插入重復數據，有什麼好方法
MySql避免重復插入記錄的幾種方法
本文章來給大家提供三種在mysql中避免重復插入記錄方法，主要是講到了ignore,Replace,ON DUPLICATE KEY UPDATE三種方法，有需要的朋友可以參考一下
方案一：使用ignore關鍵字
如果是用主鍵primary或者唯一索引unique區分了記錄的唯一性,避免重復插入記錄可以使用：
復制代碼 代碼如下:
INSERT IGNORE INTO `table_name` (`email`, `phone`, `user_id`) VALUES ('[email protected]', '99999', '9999');
這樣當有重復記錄就會忽略,執行後返回數字0
還有個應用就是復製表,避免重復記錄：
復制代碼 代碼如下:
INSERT IGNORE INTO `table_1` (`name`) SELECT `name` FROM `table_2`;
方案二：使用Replace
語法格式：
復制代碼 代碼如下:
REPLACE INTO `table_name`(`col_name`, ...) VALUES (...);
REPLACE INTO `table_name` (`col_name`, ...) SELECT ...;
REPLACE INTO `table_name` SET `col_name`='value',
...演算法說明：
REPLACE的運行與INSERT很相像,但是如果舊記錄與新記錄有相同的值，則在新記錄被插入之前，舊記錄被刪除，即：
嘗試把新行插入到表中
當因為對於主鍵或唯一關鍵字出現重復關鍵字錯誤而造成插入失敗時：
從表中刪除含有重復關鍵字值的沖突行
再次嘗試把新行插入到表中
舊記錄與新記錄有相同的值的判斷標准就是：
表有一個PRIMARY KEY或UNIQUE索引，否則，使用一個REPLACE語句沒有意義。該語句會與INSERT相同，因為沒有索引被用於確定是否新行復制了其它的行。
返回值：
REPLACE語句會返回一個數，來指示受影響的行的數目。該數是被刪除和被插入的行數的和
受影響的行數可以容易地確定是否REPLACE只添加了一行，或者是否REPLACE也替換了其它行：檢查該數是否為1（添加）或更大（替換）。
示例:
# eg:(phone欄位為唯一索引)
復制代碼 代碼如下:
REPLACE INTO `table_name` (`email`, `phone`, `user_id`) VALUES ('test569', '99999', '123');
另外,在 SQL Server 中可以這樣處理：
復制代碼 代碼如下:
if not exists (select phone from t where phone= '1') insert into t(phone, update_time) values('1', getdate()) else update t set update_time = getdate() where phone= '1'
更多信息請看：http://dev.mysql.com/doc/refman/5.1/zh/sql-syntax.html#replace
方案三：ON DUPLICATE KEY UPDATE
如上所寫，你也可以在INSERT INTO…..後面加上 ON DUPLICATE KEY UPDATE方法來實現。如果您指定了ON DUPLICATE KEY UPDATE，並且插入行後會導致在一個UNIQUE索引或PRIMARY KEY中出現重復值，則執行舊行UPDATE。
例如，如果列a被定義為UNIQUE，並且包含值1，則以下兩個語句具有相同的效果：
復制代碼 代碼如下:
INSERT INTO `table` (`a`, `b`, `c`) VALUES (1, 2, 3) ON DUPLICATE KEY UPDATE `c`=`c`+1;
UPDATE `table` SET `c`=`c`+1 WHERE `a`=1;
如果行作為新記錄被插入，則受影響行的值為1；如果原有的記錄被更新，則受影響行的值為2。
注釋：如果列b也是唯一列，則INSERT與此UPDATE語句相當：
復制代碼 代碼如下:
UPDATE `table` SET `c`=`c`+1 WHERE `a`=1 OR `b`=2 LIMIT 1;
如果a=1 OR b=2與多個行向匹配，則只有一個行被更新。通常，您應該盡量避免對帶有多個唯一關鍵字的表使用ON DUPLICATE KEY子句。
您可以在UPDATE子句中使用VALUES(col_name)函數從INSERT…UPDATE語句的INSERT部分引用列值。換句話說，如果沒有發生重復關鍵字沖突，則UPDATE子句中的VALUES(col_name)可以引用被插入的col_name的值。本函數特別適用於多行插入。VALUES()函數只在INSERT…UPDATE語句中有意義，其它時候會返回NULL。
復制代碼 代碼如下:
INSERT INTO `table` (`a`, `b`, `c`) VALUES (1, 2, 3), (4, 5, 6) ON DUPLICATE KEY UPDATE `c`=VALUES(`a`)+VALUES(`b`);
本語句與以下兩個語句作用相同：
復制代碼 代碼如下:
INSERT INTO `table` (`a`, `b`, `c`) VALUES (1, 2, 3) ON DUPLICATE KEY UPDATE `c`=3;
INSERT INTO `table` (`a`, `b`, `c`) VALUES (4, 5, 6) ON DUPLICATE KEY UPDATE c=9;
注釋：當您使用ON DUPLICATE KEY UPDATE時，DELAYED選項被忽略。
示例：
這個例子是我在實際項目中用到的：是將一個表的數據導入到另外一個表中，數據的重復性就得考慮(如下)，唯一索引為：email：
復制代碼 代碼如下:
INSERT INTO `table_name1` (`title`, `first_name`, `last_name`, `email`, `phone`, `user_id`, `role_id`, `status`, `campaign_id`)
SELECT '', '', '', `table_name2`.`email`, `table_name2`.`phone`, NULL, NULL, 'pending', 29 FROM `table_name2`
WHERE `table_name2`.`status` = 1
ON DUPLICATE KEY UPDATE `table_name1`.`status`='pending'
再貼一個例子：
復制代碼 代碼如下:
INSERT INTO `class` SELECT * FROM `class1` ON DUPLICATE KEY UPDATE `class`.`course`=`class1`.`course`
其它關鍵：DELAYED 做為快速插入，並不是很關心失效性，提高插入性能。
IGNORE 只關注主鍵對應記錄是不存在，無則添加，有則忽略。
特別說明：在MYSQL中UNIQUE索引將會對null欄位失效，也就是說(a欄位上建立唯一索引)：
復制代碼 代碼如下:
INSERT INTO `test` (`a`) VALUES (NULL);
是可以重復插入的（聯合唯一索引也一樣）。
『伍』 核磁數據查重算重復怎麼辦
核磁數據查重算重復方法如下：
1、相互比對：將待測樣品與已有的樣品進行對比，通過高如含比對特徵峰位置、峰形、大小等信息來確定是否出現相同數據橡兆。這種方法可以使用專業的核磁軟體，如Mnova、ChenomxNMRSuite等。
2、資料庫查詢：在公共資料庫中搜索已有數據集，利用相似度演算法找到相同的核磁數據。較為常用的戚笑資料庫有BioMagResBank、HMDB等。
3、知識圖譜檢索：通過建立化學知識圖譜，按照分子結構或質譜特徵，自動匹配已知的相關結構信息，並比對待測數據。常用的知識圖譜資料庫包括ChemSpider、PubChem等
4、人工判定：對核磁數據進行手動比對，通過類似於關鍵點的方式找到已有數據中的相同區域進行比對。
『陸』 mysql資料庫，怎麼讓varchar類型的欄位里沒有重復的值呢
select str1, count(*) from table group by str1 having count(*)>1 找str1重的
select str2, count(*) from table group by str2 having count(*)>1 找str2重的
select str1,str2,count(*) from table group by str1,str2 having count(*)>1 找str1與仿棗str2同猛大顫時枝敗重的
『柒』 關於資料庫方面的演算法
哈夫曼編碼(Huffman Coding)是一種編碼方式，以哈夫曼樹—即最優二叉樹，帶權路徑長度最小的二叉樹，經常應用於數據壓縮。在計算機信息處理中，「哈夫曼編碼」是一種一致性編碼法（又稱"熵編碼法"），用於數據的無損耗壓縮。這一術語是指使用一張特殊的編碼表將源字元（例如某文件中的一個符號）進行編碼。這張編碼表的特殊之處在於，它是根據每一個源字元出現的估算概率而建立起來的（出現概率高的字元使用較短的編碼，反之出現概率低的則使用較長的編碼，這便使編碼之後的字元串的平均期望長度降低，從而達到無損壓縮數據的目的）。這種方法是由David.A.Huffman發展起來的。例如，在英文中，e的出現概率很高，而z的出現概率則最低。當利用哈夫曼編碼對一篇英文進行壓縮時，e極有可能用一個位(bit)來表示，而z則可能花去 25個位（不是26）。用普通的表示方法時，每個英文字母均佔用一個位元組（byte），即8個位。二者相比，e使用了一般編碼的1/8的長度，z則使用了 3倍多。倘若我們能實現對於英文中各個字母出現概率的較准確的估算，就可以大幅度提高無損壓縮的比例。
1、權是什麼？
就是它出現的概率，先挑小的出來。
2、w={10，12，16，21，30}的數字是為什麼要放在這里？不能放到頂層碼？
這就是他們的權吧。
3、怎樣計算？
4、舉個類似的例子
就是從短到長排列，然後把最小的兩個連起來
重復，知道變成一棵樹
比如說1，2，3，4，5這五個數，本身的頻度也就是這樣，排列好以後
先是1，2合成3，新的排列：3，3，4，5
然後3，3合並成6，新的：4，5，6
然後4，5，新的：6，9
然後在合並
得到的樹就是：
頂
6 9
3 3 4 5
1 2
編碼的話，就是左邊的樹杈為0，右邊為1
比如說2就是001，大概就是這個意思
『捌』 每一個查重系統的結果為什麼會不同
首先通過多個不同的查重系統，分別以相同的文本樣本為輸入，得到了相應的姿帶查重結果。結果表明，不同的查重系統之間的查重結果存在著一定程度的差異，但總體來說，這些差異並不會對整體的查重結果產生太大的影響。這是因為每個系統的演算法、數據源和匹配方式均不相同，所涉及的領域和篇幅限制也不盡相同。
通過對多組數據的分析發現，不同的查重系統在處理文本時所採用的查重演算法、匹配規則以及資料庫的選擇等因素，都會對查重結果產生影響。同時，還發現了一些查重系統在處理特定類型的文本時，其准確性會遠遠高於其他系統。
最後結論也在一定程度上說明了，雖然不同的查重系統之間的結果可能存在差異，但只要選用合適的系統，並採取合適的措施，就能夠確保整個查重過程的准確性。在選擇查重系統時需要謹慎，並且應該選擇一個能夠產生可靠結果的系統。盡管某些情況下不同的查重系統會產生不同的結果，但這種情況並不常見。同時局歲，在進行桐冊睜查重時，學生和研究員也應該將多個系統的結果進行比對，以確保他們的論文沒有任何問題。
『玖』 查重和送審的論文不一致
查重和送審的論文不一致，這也是正常的現象。
每一位大學生在畢業前都要提交畢業論文，學校不僅會要求學生提交畢業論文，還會對他們提交的論文進行原創度檢測，如果檢查後重復率沒有達到學校要求，就不可能順利畢業。
論文重復率太高了怎麼辦？一定要我們去做降重修改才行，有些同學認為降重修改的論文很容易，只要把那些重復的地方刪掉或者改一下就行了。可以在我們實際操作之後發現，這樣根本沒有什麼作用，如果只是隨便地修改或者刪去一些重復的語句，那不僅不能降低論文的重復率，甚至可能把自己的論文原稿改得亂七八悶大糟。
其實，這是由於查重系統資料庫更新導致的，系統更新時增加了一些數據內容，而新添加的這部分內容包含與論文內容類似的句子，這樣大罩昌在第二次查重之後，之前沒有標記重復的內容，此時就會被標紅，這樣，最終論文的整體重復率肯定會提高。