在 2026 年的今天，数据不再仅仅是静态的记录，而是驱动 AI 模型和业务决策的燃料。当我们重新审视 GeeksforGeeks 上关于“删除重复列”（即去重）的经典议题时，我们不能仅仅停留在语法的层面。在这篇文章中，我们将站在 2026 年的技术高地，结合 AI 辅助开发的新范式，深入探讨如何高效、智能地处理重复数据。无论你是刚开始接触 SQL 的新手，还是与我们一样在数据海洋中摸爬滚打多年的资深开发者，我们都曾面临过查询结果中充斥着冗余行的情况。这不仅让数据展示变得杂乱无章，更可能导致下游的 AI 代理产生幻觉，或者在生成报表时给出错误的分析结论。
为了解决这一顽疾，SQL 中的 DISTINCT 关键字依然是我们的首选武器。但更重要的是，我们需要理解在现代数据架构和“氛围编程”的背景下，如何更聪明地使用它。我们将结合实际的项目案例，模拟真实的业务场景，让你不仅学会“怎么写”，更深刻理解“为什么要这么写”，以及如何利用 AI 工具来优化这一过程。
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为什么我们需要处理重复数据？
在正式进入代码演示之前，让我们先聊聊为什么去重在 2026 年依然至关重要。想象一下，我们正在维护一个全球分布的员工薪资系统。数据库中存储了每一位员工的薪资记录，但由于历史遗留问题、多源数据合并，或者业务逻辑的特殊性（例如，我们只关心“薪资等级分布”而不是具体个人），原始的 SELECT 查询返回的数百万行记录如果不加处理，将是灾难性的。
重复数据往往意味着以下风险：
- 信息熵增与计算成本：冗余数据直接增加了 CPU 和 I/O 的负担。在云原生时代，计算资源的每一秒使用都意味着账单的增加。
- AI 模型偏差：如果我们使用这些数据训练预测模型，重复样本会导致权重偏移，使模型过拟合于某些特定的数据特征。
- 决策失真：在统计平均薪资分布时，重复行会导致严重的统计偏差，从而误导管理层的决策。
2026 视角：AI 辅助开发与去重逻辑
在我们深入具体代码之前，我想分享一个我们在 2026 年开发流程中频繁使用的概念——Vibe Coding（氛围编程）。当我们使用 Cursor 或 Windsurf 这样的现代 AI IDE 时，我们并不总是从零开始编写 SQL。我们会这样提示我们的 AI 结对编程伙伴：“嘿，帮我看一下这个查询结果太乱了，我想基于 employee 表获取一个唯一的薪资下拉列表，同时要考虑性能开销。”
AI 通常会迅速识别意图并生成 INLINECODEae55e2c9。但作为资深工程师，我们的价值在于审核这段代码。AI 写出的 INLINECODEc3652e24 在生产级数据量（例如千万级数据表）下是否会引起性能抖动？是否会锁死关键的索引？这就是我们需要深入探讨的核心。
理解 DISTINCT 的核心概念
DISTINCT 是 SQL 中一个声明式的关键字，它的作用非常直接：在查询结果中，只返回“唯一”的记录。你可以把它想象成一个“高特异性的过滤器”，当数据流过这个过滤器时，数据库引擎会对列值进行哈希或排序，如果发现完全相同的行，只保留第一行，丢弃后续的所有重复项。
基础语法结构
让我们先来看一下最基础的语法结构，这就像是我们搭建数字大厦的地基：
-- 基础去重语法： DISTINCT 必须紧跟在 SELECT 之后
-- 它作用于其后所有的列组合
SELECT DISTINCT column1, column2, ...
FROM table_name
WHERE condition;
这里有几个关键点我们需要达成共识：
-
DISTINCT关键字的作用域是整个 SELECT 列表，而不仅仅是紧邻它的那一列。 - 在大多数数据库（如 Postgres, MySQL）中，INLINECODEce315f6f 值被视为互相相等，因此所有的 INLINECODE124077dc 会被归为一类，只保留一个。
单列去重 vs 多列去重
这是理解 INLINECODEc69bc71e 的核心所在。INLINECODE704c76e6 与 INLINECODEa782f040 有着本质的区别。前者寻找的是 A 和 B 的组合唯一性，而后者仅关心 A 的唯一性。如果你在多列查询中只看到了少量的结果，请立刻检查你是否误加了 INLINECODE4a314ccd，导致原本不同的行被判定为“重复”。
实战演练：构建 2026 版本的测试环境
为了让你能够直观地看到效果，让我们一步步构建一个真实的测试场景。我们将创建一个名为 employee 的表，并插入一些包含重复数据的数据行。
第一步：创建表结构
首先，我们需要一张表。为了模拟真实环境，我们增加了主键 ID。
-- 创建 employee 表，包含姓名和薪资两个字段
CREATE TABLE employee (
id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, -- 增加 ID 列模拟真实主键
name VARCHAR(30), -- 姓名
salary INT, -- 薪资
department VARCHAR(20) -- 增加部门字段，方便后续演示
);
第二步：模拟真实数据（包含重复项）
接下来，让我们插入一些数据。我们特意设计了一些“重复”的情况。
-- 向 employee 表中插入具体的员工数据
-- 注意：A 和 D 薪资相同，B 和 C 薪资相同，E 和 F 薪资相同
INSERT INTO employee (name, salary, department)
VALUES
(‘A‘, 24000, ‘Engineering‘),
(‘B‘, 17000, ‘Sales‘),
(‘C‘, 17000, ‘Sales‘), -- 重复的薪资 17000
(‘D‘, 24000, ‘Marketing‘), -- 重复的薪资 24000
(‘E‘, 14000, ‘HR‘),
(‘F‘, 14000, ‘HR‘), -- 重复的薪资 14000
(‘G‘, NULL, ‘Intern‘); -- 插入一个 NULL 值测试特殊情况
第三步：查看原始数据（未去重）
在进行任何操作之前，先看看现状。
-- 查询所有员工的薪资，未使用 DISTINCT
SELECT salary
FROM employee;
预期输出结果：
你将会看到 7 行数据，其中包含了大量重复的数字。
核心操作：使用 DISTINCT 去除重复
现在，让我们拿出刚才提到的“过滤器”来解决这个问题。
场景一：获取唯一的薪资列表
这是最经典的用法。我们不再关心是谁拿了这份薪水，只关心“存在哪些薪水数值”。
-- 使用 DISTINCT 关键字，仅筛选出唯一的薪资数值
-- 这将过滤掉所有重复的薪资行
SELECT DISTINCT salary
FROM employee;
优化后的输出结果：
原本的 7 行数据瞬间精简成了 4 行。这对于构建前端的“薪资筛选器”下拉菜单非常有用，极大地减少了网络传输的数据量。
场景二：多列组合去重（进阶）
让我们扩展场景。假设我们需要知道“每个部门有哪些独特的薪资等级”。如果两个部门都有 20000 元的薪资，这在结果中应该被视为两条不同的记录。
-- 查询不同的“部门-薪资”组合
-- 这意味着即使在 Sales 和 Engineering 中都有 17000，它们也会被保留
SELECT DISTINCT department, salary
FROM employee;
在这个例子中，INLINECODEa312821a 是作用于 INLINECODE9729cf9b 这个元组的。这很好地说明了：DISTINCT 是作用于所选列的整体组合的。
深入探讨：DISTINCT 的行为与细节
DISTINCT 不会删除表中的数据
这是一个必须要强调的概念。INLINECODEf2c1da3f 仅仅是展示层的操作。它只是在你查询的那一刻，帮你把结果集“擦干净”了一遍。它绝对不会修改物理存储在硬盘上的表数据。如果你真的想从物理上永久删除重复的记录，你需要使用 INLINECODE45315dbf 语句，这属于数据清洗的高级范畴。
2026 最佳实践：性能优化与工程化
虽然 DISTINCT 用起来很方便，但作为专业的开发者，我们需要了解它的成本。在云原生架构下，计算资源是昂贵的。
1. 隐式排序带来的性能开销
你可能不知道，为了判断哪些行是重复的，数据库引擎通常需要执行类似于“排序”的操作。在处理数百万级的大数据表时，随意使用 DISTINCT 可能会导致查询速度显著下降。数据库需要消耗 CPU 和内存（甚至临时磁盘空间）来完成这个去重过程，从而引发 OOM（内存溢出）风险。
优化建议： 如果你的查询中已经有了 INLINECODEd90369ec 子句，并且排序列与去重列一致，数据库引擎有时可以更聪明地利用这个顺序来优化去重过程。但在没有索引的大列上使用 INLINECODEe0f1a922 通常是昂贵的。
2. DISTINCT 与 GROUP BY 的抉择
在 SQL 社区中，经常有人争论：INLINECODE296201fa 和 INLINECODE3e0376ba 谁更快？
事实上，对于大多数现代数据库优化器（如 MySQL 8.0+, PostgreSQL 14+）来说，下面这两条语句在底层执行计划上几乎是等价的，通常都会使用 Hash Aggregate 算法：
-- 方式 A：使用 DISTINCT
SELECT DISTINCT salary FROM employee;
-- 方式 B：使用 GROUP BY
SELECT salary FROM employee GROUP BY salary;
如何选择？
- 语义优先：如果你的意图仅仅是“去重”，用
DISTINCT语义更清晰，代码更易读，也符合现代 SQL 的声明式风格。 - 聚合需求：如果你的意图是“聚合计算”（比如不仅要去重，还要计算每个薪资级别的人数），那么
GROUP BY是唯一的选择。
进阶实战：如何永久删除重复行
既然提到了 DISTINCT 只是展示层面的去重，那么在真实的数据清洗项目中，如果我们真的需要从物理层面删除冗余数据，该怎么办呢？
假设我们的 employee 表中，不仅薪资重复，连姓名和所有字段都完全重复了（这就是典型的“脏数据”）。我们要保留一行，删除其他的。
方法：使用窗口函数 ROW_NUMBER()
这是 2026 年最推荐的方法，因为它更安全且易于扩展。我们利用 ROW_NUMBER() 来给重复行打上编号，然后保留编号为 1 的行。
-- 步骤 1：先查看我们想删除哪些数据（重要！永远先 Select 后 Delete）
-- 使用 CTE (Common Table Expression) 提高可读性
WITH RankedEmployees AS (
SELECT
id,
name,
salary,
-- 按照名字和薪资分组，并按 ID 排序（ID 小的保留）
ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY name, salary ORDER BY id) as rn
FROM employee
)
SELECT * FROM RankedEmployees WHERE rn > 1;
逻辑解释：
-
PARTITION BY name, salary：将数据按照“姓名”和“薪资”进行分组。完全相同的行会被分到同一组。 -
ORDER BY id：在每组内，按照 ID 进行排序。你可以指定保留最新的还是最旧的记录。 -
rn > 1：筛选出每组中多余的行。
如果你确认结果无误，就可以执行删除操作（语法可能因数据库而异，以 PostgreSQL 为例）：
-- 步骤 2：执行删除（高危操作，请务必先备份！）
WITH RankedEmployees AS (
SELECT
id,
ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY name, salary ORDER BY id) as rn
FROM employee
)
DELETE FROM employee
WHERE id IN (SELECT id FROM RankedEmployees WHERE rn > 1);
这种方法比传统的 INLINECODEce14b962 或 INLINECODE81db921b 子查询更健壮，因为它允许你精确控制保留哪一行。
2026 常见错误与调试技巧
在编写查询时，即使是经验丰富的开发者也会踩坑。让我们看看几个常见的“坑”：
错误一：混淆“列去重”与“行去重”
有些初学者会试图写这样的代码：SELECT DISTINCT salary, name FROM employee;，并希望只得到唯一的薪资。如前所述，这不会只给你 3 个薪资等级，它会给你所有员工，因为每一行都至少有一个字段（name）是不同的。
解决方法： 如果你只需要薪资，就不要查询 name。如果你需要每个薪资级别对应一个代表员工，你需要额外的聚合逻辑（比如 MAX(name)）。
错误二：在巨型表上直接运行 DISTINCT
在我们最近的一个项目中，一位新手工程师试图在 5 亿行用户行为日志表上直接运行 SELECT DISTINCT user_id FROM logs;，结果导致数据库 CPU 飙升 100%，甚至触发了云服务商的 OOM 杀进程机制。
解决方法： 总是先加上 INLINECODE6907cf2e 或者加上时间范围条件（INLINECODEde9357b9）来测试查询的性能。对于超大规模去重，请考虑使用 Bitmap 索引或将其放入离线数仓（如 Hive 或 ClickHouse）中进行处理。
总结与展望
在今天的文章中，我们从一个常见的数据重复问题出发，一起深入学习了 SQL 中 INLINECODEe0ca54e3 关键字的用法，并探讨了在现代 2026 年技术栈下的应用。我们从最基础的语法入手，通过模拟真实的 INLINECODE33a18ee7 表数据，亲手演示了单列和多列去重的效果，最后还触及了永久删除重复行的企业级方案。
关键要点回顾：
- 用法：
SELECT DISTINCT column是获取唯一值的最直接方法。 - 原理：它基于所选列的组合来判断重复，且不会修改原始表数据。
- 性能：去重是有成本的，它通常涉及排序或哈希操作，在大表上需谨慎使用。
- 工程化：在 AI 辅助开发时代，理解 SQL 背后的成本模型比死记硬背语法更重要。
现在你已经掌握了如何清理查询结果中的杂乱数据。在下一篇文章中，我们将探讨如何利用 Agentic AI 自动检测这些数据质量问题，实现真正的自治数据库运维。