假如我有一张表，
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数据在某一个字段有重复（比如我现在的ID重复了）
那么我使用：
SELECT id,COUNT(*) FROM table
GROUP BY id
HAVING COUNT(*) 1;
语句 意思：
从读下来是 查询id，并且统计行数
数据来自 table表
按照id列进行分组（如果我们按照性别分组，那么现出来的数据只有"男 女")
当统计完成后，count的结果大于1才予以显示
简单的来说就是根据id列进行分组统计，大于1的所有数据显示出来：
使用DELETE 配合 IN 进行删除（IN 如果里面是SQL语句，请尽量不要用于线上程序）：
DELETE FROM table WHERE
id IN (
SELECT id FROM (
SELECT id,COUNT(*) FROM table
GROUP BY id
HAVING COUNT(*) 1
) AS a
) LIMIT 1;
b. 方法：
☆根据dname分组，查找出deptno最小的。然后再查找deptno不包含刚才查出来的。这样就查询出了所有的重复数据（除了deptno最小的那行）
方法2
删除重复的行
单个字段的如果会了，多个字段也非常简单。就是将group by 的字段增加为你想要的即可。
此处只写一个，其他方法请仿照一个字段的写即可。
查询结果不含指定字段重复
2.表需要删除重复的记录（重复记录保留1条），
3.查询重复
4.1、查找表中多余的重复记录，重复记录是根据单个字段（peopleId）来判断
4.2、删除表中多余的重复记录，重复记录是根据单个字段（peopleId）来判断，只留有rowid最小的记录
4.3、查找表中多余的重复记录（多个字段）
4.4、删除表中多余的重复记录（多个字段），只留有rowid最小的记录
4.5、查找表中多余的重复记录（多个字段），不包含rowid最小的记录
4.6.消除一个字段的左边的第一位：
4.7.消除一个字段的右边的第一位：
4.8.假删除表中多余的重复记录（多个字段），不包含rowid最小的记录
查询重复
一张user表 中的name字段，里面有10个张三。我要只查询出一个张三。
SQL： select distinct name from user
如果还要查询出id
SQL: select distinct name,id from user
SQL ：select name from user group by name
group by理解：表里的某一个字段（比如：name） 当出现相同的数据时，group by就将这2条数据合二为一。name就显示一条 数据了。 但是name达到合二为一了，这2条数据的其他数据怎么办呢？ 这时候需要配合聚合函数的使用。
where条件：分组前的条件，配合任何关键字使用
Having 条件：分组后的条件 （事后条件） ,只配合group by使用。having条件通常使用聚合函数
SQL ：select deptno,sum(sal) from emp group by deptno having sum(sal) 9000;
SQL： select deptno,count(*) from emp where sal 1000 group by deptno haing sum(sal) 8000
拓展：
聚合函数定义：聚合函数对一组值进行计算并返回单一的值。（以下都属于聚合函数）
count(*) : 不包括空值。返回对行数目的计数。计算出有多少行，多少条数据。
count() : 包含空值。返回对数目的计数。计算表里有多少行，相当于多少条数据。
sum() : 求和运算
max(); 最大值
min(): 最小值
avg(): 平均值
mysql数据表中有多条重复数据记录，现在想删除删除部分重复数据，保留最后一条更新或者插入的数据。
以学生表为例，我们创建一个简单的数据表来做实验：
往表里面插入一些实验数据：
我们可以根据分组查询先将重复数据查询出来，同时也可以获取到最后的更新时间，然后再与原表联表查询小于最大时间的数据，将查询出来的数据删除。
------先来慢慢消化-------
在做删除前，我们可以先看看有哪些数据是有重复的：
可以看到张三，李四，王五的数据是有重复的，赵六没有重复，下面我们查找最后更新的记录。
可以看到，最后更新的数据为15:57:46的记录没有在结果中。
可以看到重复记录已经被清理掉。
假如有两行记录是完全一样的，这个方法就不可行了，往表里面在跑一次数据插入：
执行删除计划：
创建一个临时表存放最后插入的一条数据（包含重复与没有重复的），然后清空原表，再将临时表的数据复制到原表中，最后把临时表删除。
这个很好理解，相当于ctrl+c，ctrl+v的操作，数据表如下：
这样数据去重就完成了，需要注意的是， 如果表数据量很大，注意在group by 里面的字段建立索引，同时，生产环境注意好先进行数据备份操作 。
