这几天整理数据库中记录的图片路径信息，为了方便操作，将40多张表的DOC,VOL,EFILE三个字段的信息整合到一张表中，由于部分表之间这三个字段数据相同，这样就产生了一些重复的数据，（之前图片存储在文件系统上，数据库只存了图片的路径，整理之后要将图片存在数据库里），我整理了一下关于删除重复数据的方法。
第一种方法也是网上很常见的方法，如果数据量稍大一些，速度超慢，而且这中方法在ORACLE11g中通常会引发direct path read/write temp等待事件。

delete from test t where (t.doc,t.vol,t.efile) in
(select doc,vol,efile from test group by doc,vol,efile having count(*)>1)
and rowid not in(select min(rowi d) from test group by doc,vol,efile
having count(*)>1);

这种方法的SQL执行计划COST通常都超大（数据量超大的话），以下是我在实验环境中摘取的SQL执行计划（以下所有测试都使用同一张TEST表，3764878条记录，大小为280M，在DOC,VOL,EFILE三个字段上建立了复合索引，EFILE字段有空值，DOC和VOL字段没有NOT NULL约束）。由于这个SQL跑了好几个小时都没跑完，这是中断后在AWR中摘取的没跑完执行计划，COST超大。

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|Id| Operation       | Name | Rows  | Bytes |TempSpc| Cost(%CPU)| Time   |
--------------------------------------------------------------------------
| 0| DELETE STATEMENT|      |       |       |       | 149M(100) |        |
| 1|  DELETE         | TEST |       |       |       |           |        |
| 2|   FILTER        |      |       |       |       |           |        |
| 3|HASH JOIN RIGHT SEMI|   |  285K |   50M |  26M  | 3861   (1)|00:00:47|
| 4|     VIEW       |VW_NSO_1|    1 |  285K |  23M  | 532 (4)   |00:00:07|
|*5|        FILTER   |      |       |       |       |           |        |
| 6| SORT GROUP BY   |      |   285K|    23M|       | 532 (4)   |00:00:07|
|*7|TABLE ACCESS FULL| TEST |   285K|    23M|       | 515 (1)   |00:00:07|
| 8|TABLE ACCESS FULL| TEST |   285K|    26M|       | 516 (1)   |00:00:07|
| 9|   FILTER        |      |       |       |       |           |        |
|10| HASH GROUP BY   |      |  285K |   26M |       |    532 (4)|00:00:07|
|11|TABLE ACCESS FULL| TEST |  285K |   26M |       |    515 (1)|00:00:07|
------------------------------------------------------------------------

第二种方法是第一种方法的简化版，但是需要执行N-1次（N是同一条记录的相同个数）

delete from test where rowid in(select min (rowid) from test
group by doc,vol,efile having count(*)>1);

这种方法的执行事件缩短到了1分钟，和上一条SQL对比来说，可以说是飞快。但是这中方法的缺点是，可能需要执行多次。比如同一条记录有3条一样的，就需要执行N-1次也就是2次，下面是这条SQL的执行计划。

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|Id| Operation       | Name | Rows  | Bytes |TempSpc| Cost(%CPU)| Time   |
--------------------------------------------------------------------------
| 0| DELETE STATEMENT|      |  8833 |   577K|       | 40632  (1)|00:08:08|
| 1|  DELETE         | TEST |       |       |       |           |        |
| 2|   NESTED LOOPS  |      |  8833 |   577K|       | 40632  (1)|00:08:08|
| 3|    VIEW         |VW_NSO_1| 176K|  2070K|       | 30981  (2)|00:06:12|
| 4|     SORT UNIQUE |       |   442|  9488K|       | 30981  (2)|00:06:12|
|*5|      FILTER     |       |      |       |       |           |        |
| 6|  SORT GROUP BY  |       |   442|  9488K|   271M| 30981  (2)|00:06:12|
| 7|TABLE ACCESS FULL| TEST  | 4168K|   218M|       |  9508  (1)|00:01:55|
| 8|TABLE ACCESS BY  | TEST  |     1|    55 |       |     1  (0)|00:00:01|
   |        USER ROWID|
--------------------------------------------------------------------------

第三种方法的执行时间提升到了50秒，而且只需执行一次即可。

delete FROM TEST WHERE ROWID IN (SELECT A.ROWID FROM Test A,(SELECT doc,vol
,efile,MIN(ROWID) R_ID FROM Test GROUP BY doc,vol,efile HAVING COUNT(*) > 1
) b WHERE A.doc = B.doc AND A.vol = B.vol and a.efile = b.efile AND
 A.ROWID > R_ID);

这个SQL是相同环境下我在执行计划里唯一看到INDEX的SQL，下面是执行计划：

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|Id| Operation       | Name | Rows  | Bytes |TempSpc| Cost(%CPU)| Time   |
--------------------------------------------------------------------------
| 0| DELETE STATEMENT|      |     1 |    70 |       | 50781  (1)|00:10:10|
| 1|  DELETE         | TEST |       |       |       |           |        |
| 2|   NESTED LOOPS  |      |     1 |    70 |       | 50781  (1)|00:10:10|
| 3|    VIEW       |VW_NSO_1|  8833 |   103K|       | 50779  (1)|00:10:10|
| 4|     SORT UNIQUE |      |     1 |  1345K|       |           |        |
|*5|      HASH JOIN  |      |  8833 |  1345K|    18M| 50779  (1)|00:10:10|
| 6|       VIEW      |      |   176K|    16M|       | 28700  (2)|00:05:45|
|*7|        FILTER   |      |       |       |       |           |        |
| 8|  SORT GROUP BY  |      |   176K|     9M|   244M| 28700  (2)|00:05:45|
| 9|TABLE ACCESS FULL| TEST |  3533K|   195M|       |  9500  (1)|00:01:55|
|10|INDEX FAST |TEST_INDEX_1|  3533K|   195M|       |  9415  (1)|00:01:53|
|FULL SCAN  |
|11|TABLE ACCESS BY  | TEST |     1 |    58 |       |     1  (0)|00:00:01|
|   USER ROWID    |
--------------------------------------------------------------------------

第四种方法虽然也只需要执行一次，但是时间用了1分零2秒。

DELETE FROM Test A WHERE ROWID IN (SELECT ROWID FROM (SELECT DOC,VOL,EFILE,
 ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY DOC,VOL,EFILE ORDER BY ROWID) RN FROM TES
T) B WHERE RN > 1)；

这个SQL和上面的SQL相比，COST大了一些。

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|Id| Operation       | Name | Rows  | Bytes |TempSpc| Cost(%CPU)| Time   |
--------------------------------------------------------------------------
| 0| DELETE STATEMENT|      |     1 |    70 |       | 75391  (1)|00:15:05|
| 1|  DELETE         | TEST |       |       |       |           |        |
| 2|   NESTED LOOPS  |      |     1 |    70 |       | 75391  (1)|00:15:05|
| 3|    VIEW       |VW_NSO_1|  3533K|    40M|       | 59133  (1)|00:11:50|
| 4|  SORT UNIQUE  |        |     1 |    84M|       |           |        |
|*5|      VIEW     |        |  3533K|    84M|       | 59133  (1)|00:11:50|
| 6|   WINDOW SORT |        |  3533K|   195M|   244M| 59133  (1)|00:11:50|
| 7|TABLE ACCESS FULL| TEST |  3533K|   195M|       |  9500  (1)|00:01:55|
| 8|TABLE ACCESS   |   TEST |     1 |    58 |       |     1  (0)|00:00:01|
|BY USER ROWID  |
--------------------------------------------------------------------------

几乎以上操作都没有用到索引，这可能是因为这张表的这三个字段都不是NOT NULL的缘故，而且我在这3个字段上建立了复合索引，索引和表一样都是280M。
第五种方法和以上四种方法都不一样，可以用create table的方法实现。

SQL> create table tttt as select distinct * from test；

表已创建。
已用时间:  00: 01: 00.17
SQL> alter table test rename to test_2011-11-02.bak；

表已删除。
已用时间:  00: 00: 01.04
SQL> alter table tttt rename to test；

表已更改。
已用时间:  00: 00: 00.01

此种方法虽然看着挺繁琐，需要执行3条SQL，但是每条SQL都很简单，对于像本人一样对SQL不是很熟悉的人来说，利用此种方法可以很容易的实现删除重复数据的需求，此种方法正式环境不推荐使用。

本文固定链接: https://www.dbdream.com.cn/2011/11/oracle%e5%88%a0%e9%99%a4%e9%87%8d%e5%a4%8d%e6%95%b0%e6%8d%ae%e7%9a%84%e5%87%a0%e7%a7%8d%e6%96%b9%e6%b3%95/ | 信春哥，系统稳，闭眼上线不回滚！