Oracle数据库中去除重复数据
在平时的开发中,我们经常遇到数据表中出现重复的数据,那么该如何解决呢?这里介绍两种情况下的数据去重方法,一、完全重复数据去重;二、部分字段数据重复去重。 一、完全重复数据去重方法 对于表中完全重复数据去重,可以采用以下SQL语句。 Code CREATETABL
在平时的开发中,我们经常遇到数据表中出现重复的数据,那么该如何解决呢?这里介绍两种情况下的数据去重方法,一、完全重复数据去重;二、部分字段数据重复去重。
一、完全重复数据去重方法
对于表中完全重复数据去重,可以采用以下SQL语句。
Code
CREATETABLE"#temp"AS (SELECTDISTINCT * FROM 表名);--创建临时表,并把DISTINCT 去重后的数据插入到临时表中
truncateTABLE 表名;--清空原表数据
INSERTINTO 表名(SELECT * FROM"#temp");--将临时表数据插入到原表中
DROPTABLE"#temp";--删除临时表
具体思路是,首先创建一个临时表,然后将DISTINCT之后的表数据插入到这个临时表中;然后清空原表数据;再讲临时表中的数据插入到原表中;最后删除临时表。
二、部分数据去重方法
首先查找重复数据
select 字段1,字段2,count(*) from 表名 groupby 字段1,字段2 havingcount(*) > 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:
deletefrom 表名 a where 字段1,字段2 in
(select 字段1,字段2,count(*) from 表名 groupby 字段1,字段2 havingcount(*) > 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,可能会将数据库卡死。
基于上述情况,可以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:
CREATETABLE 临时表 AS
(select 字段1,字段2,count(*) from 表名 groupby 字段1,字段2 havingcount(*) > 1)
下面就可以进行这样的删除操作了:
deletefrom 表名 a where 字段1,字段2 in (select 字段1,字段2 from 临时表);
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。
上面的语句会把所有重复的全都删除,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 !=
(
selectmax(b.rowid) from 表名 b
where a.字段1 = b.字段1 and
a.字段2 = b.字段2
)
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:
deletefrom 表名 a
where a.rowid !=
(
selectmax(b.rowid) from 表名 b
where a.字段1 = b.字段1 and
a.字段2 = b.字段2
)
同理,上述代码的执行效率毕竟低,所以我们可以考虑建立临时表,将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。
createtable 临时表 as
select a.字段1,a.字段2,MAX(a.ROWID) dataid from 正式表 a GROUPBY a.字段1,a.字段2;
deletefrom 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;

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Der Aufbewahrungszeitraum von Oracle-Datenbankprotokollen hängt vom Protokolltyp und der Konfiguration ab, einschließlich: Redo-Protokolle: Wird durch die maximale Größe bestimmt, die mit dem Parameter „LOG_ARCHIVE_DEST“ konfiguriert wird. Archivierte Redo-Protokolle: Bestimmt durch die maximale Größe, die durch den Parameter „DB_RECOVERY_FILE_DEST_SIZE“ konfiguriert wird. Online-Redo-Logs: nicht archiviert, gehen beim Neustart der Datenbank verloren und der Aufbewahrungszeitraum stimmt mit der Instanzlaufzeit überein. Audit-Protokoll: Wird durch den Parameter „AUDIT_TRAIL“ konfiguriert und standardmäßig 30 Tage lang aufbewahrt.

Anforderungen an die Hardwarekonfiguration des Oracle-Datenbankservers: Prozessor: Multi-Core, mit einer Hauptfrequenz von mindestens 2,5 GHz. Für große Datenbanken werden 32 Kerne oder mehr empfohlen. Speicher: Mindestens 8 GB für kleine Datenbanken, 16–64 GB für mittelgroße Datenbanken, bis zu 512 GB oder mehr für große Datenbanken oder hohe Arbeitslasten. Speicher: SSD- oder NVMe-Festplatten, RAID-Arrays für Redundanz und Leistung. Netzwerk: Hochgeschwindigkeitsnetzwerk (10 GbE oder höher), dedizierte Netzwerkkarte, Netzwerk mit geringer Latenz. Sonstiges: Stabile Stromversorgung, redundante Komponenten, kompatibles Betriebssystem und Software, Wärmeableitung und Kühlsystem.

Die von Oracle benötigte Speichermenge hängt von der Datenbankgröße, dem Aktivitätsniveau und dem erforderlichen Leistungsniveau ab: zum Speichern von Datenpuffern, Indexpuffern, zum Ausführen von SQL-Anweisungen und zum Verwalten des Datenwörterbuch-Cache. Die genaue Menge hängt von der Datenbankgröße, dem Aktivitätsgrad und dem erforderlichen Leistungsniveau ab. Zu den Best Practices gehören das Festlegen der geeigneten SGA-Größe, die Dimensionierung von SGA-Komponenten, die Verwendung von AMM und die Überwachung der Speichernutzung.

Um in Oracle eine geplante Aufgabe zu erstellen, die einmal täglich ausgeführt wird, müssen Sie die folgenden drei Schritte ausführen: Erstellen Sie einen Job. Fügen Sie dem Job einen Unterjob hinzu und legen Sie seinen Zeitplanausdruck auf „INTERVALL 1 TAG“ fest. Aktivieren Sie den Job.

Die für eine Oracle-Datenbank erforderliche Speichermenge hängt von der Datenbankgröße, dem Workload-Typ und der Anzahl gleichzeitiger Benutzer ab. Allgemeine Empfehlungen: Kleine Datenbanken: 16–32 GB, mittlere Datenbanken: 32–64 GB, große Datenbanken: 64 GB oder mehr. Weitere zu berücksichtigende Faktoren sind die Datenbankversion, Speicheroptimierungsoptionen, Virtualisierung und Best Practices (Speichernutzung überwachen, Zuweisungen anpassen).

Beim Modell 70B können 1000 Token in Sekunden generiert werden, was fast 4000 Zeichen entspricht! Die Forscher haben Llama3 verfeinert und einen Beschleunigungsalgorithmus eingeführt. Im Vergleich zur nativen Version ist die Geschwindigkeit 13-mal höher! Es ist nicht nur schnell, seine Leistung bei Code-Rewriting-Aufgaben übertrifft sogar GPT-4o. Diese Errungenschaft stammt von anysphere, dem Team hinter dem beliebten KI-Programmierartefakt Cursor, und auch OpenAI beteiligte sich an der Investition. Sie müssen wissen, dass bei Groq, einem bekannten Framework zur schnellen Inferenzbeschleunigung, die Inferenzgeschwindigkeit von 70BLlama3 nur mehr als 300 Token pro Sekunde beträgt. Aufgrund der Geschwindigkeit von Cursor kann man sagen, dass eine nahezu sofortige vollständige Bearbeitung der Codedatei möglich ist. Manche Leute nennen es einen guten Kerl, wenn man Curs sagt

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