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 | |

+----------------+--------------+------+-----+---------+-------+

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 |

+--------------------------------------+---------+---------------------+

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;

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`);

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;

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;

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。

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