Oracle如何实现多个字段去重

        我们通常使用distinct关键字来去除重复记录，还有没有其他办法呢？通过查找资料，确认group by也可以，利用rowid也可以实现功能。其中，group by是用来分组统计的，能用distinct的地方就不要用group by。下面我们看一下几种方法具体如何实现，至于选用哪一种，主要还是看需求，实现功能是最主要的。
       首先我们创建测试表hoegh，插入3条记录。我们可以看到，就前两个字段而言，第二条记录和第三条记录是重复的。

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1. SQL>
   
2. SQL> create table hoegh(h1 number,h2 number,h3 number);
   
3.  
   
4. Table created
   
5. SQL> insert into hoegh values(1,1,1);
   
6.  
   
7. 1 row inserted
   
8. SQL> insert into hoegh values(2,2,2);
   
9.  
   
10. 1 row inserted
    
11. SQL> insert into hoegh values(2,2,8);
    
12.  
    
13. 1 row inserted
    
14. SQL> commit;
    
15.  
    
16. Commit complete
    
17.  
    
18. SQL> select * from hoegh;
    
19.  
    
20.         H1 H2 H3
    
21. ---------- ---------- ----------
    
22.          1 1 1
    
23.          2 2 2
    
24.          2 2 8
    
25.  
    
26. SQL>

使用DISTINCT去重
        如下：

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1. SQL>
   
2. SQL> select distinct h1,h2 from hoegh;
   
3.  
   
4. H1 H2
   
5. ---------- ----------
   
6. 1 1
   
7. 2 2
8. 
   
9. SQL>

使用group by去重
       gruop by是Oracle中常用的分组函数，我们看一下如何使用group by来实现去重功能。

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1. SQL>
   
2. SQL> select h1,h2 from hoegh group by(h1,h2);
   
3.  
   
4.         H1 H2
   
5. ---------- ----------
   
6.          1 1
   
7.          2 2
   
8.  
   
9. SQL>

        我们需要将重复记录删掉，拿hoegh表来说，我们需要保留h3列值最大的那一行记录，我们可以通过下面语句来实现。

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1. SQL>
   
2. SQL> delete from hoegh
   
3.   2 where h3 not in (select max(h3) from hoegh group by h1,h2);
   
4.  
   
5. 1 row deleted
   
6.  
   
7. SQL> commit;
   
8.  
   
9. Commit complete
   
10.  
    
11. SQL> select * from hoegh;
    
12.  
    
13.         H1 H2 H3
    
14. ---------- ---------- ----------
    
15.          1 1 1
    
16.          2 2 8
    
17.  
    
18. SQL>

使用rowid去重
       ROWID是数据的详细地址，通过rowid，oracle可以快速的定位某行具体的数据的位置。通过下面的语句，可以保留重复记录中的最新一条记录（即最后插入的那条记录）。

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1. SQL>
   
2. SQL> delete from hoegh
   
3.   2 where rowid not in
   
4.   3 (select max(rowid) from hoegh group by(h1,h2));
   
5.  
   
6. 1 row deleted
   
7.  
   
8. SQL> commit;
   
9.  
   
10. Commit complete
    
11.  
    
12. SQL>
    
13. SQL> select * from hoegh;
    
14.  
    
15.         H1 H2 H3
    
16. ---------- ---------- ----------
    
17.          1 1 1
    
18.          2 2 8
    
19.  
    
20. SQL>