1. 去除重复数据的概念与影响
在数据库中，重复数据指的是数据表中存在多条完全相同的记录，多数情况下这些重复数据对于分析带来的是负面的影响，会增加查询的时间和空间复杂度，同时也会影响数据的可靠性。
那么如何去除这些重复数据呢？
2. 基本方法：使用DISTINCT关键字
2.1 DISTINCT的作用
SQL语言中有一个关键字叫做DISTINCT，它的作用是从结果集中去掉重复数据。
SELECT DISTINCT column1, column2, ...
FROM table_name;
上述语句表示从数据表中选择指定列的不重复记录。
2.2 使用DISTINCT的示例
假设我们有一张学生表student，其中有重复记录：
| id | name | age | gender | score |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 张三 | 18 | 男 | 89 |
| 2 | 李四 | 19 | 女 | 92 |
| 3 | 王五 | 20 | 男 | 88 |
| 4 | 张三 | 18 | 男 | 87 |
如果我们想要去除重复记录，只需使用以下语句：
SELECT DISTINCT id, name, age, gender, score
FROM student;
得到的结果如下：
| id | name | age | gender | score |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 张三 | 18 | 男 | 89 |
| 2 | 李四 | 19 | 女 | 92 |
| 3 | 王五 | 20 | 男 | 88 |
3. 更高级的方法：使用GROUP BY和HAVING关键字
3.1 GROUP BY和HAVING的作用
GROUP BY和HAVING关键字可以将数据表中的记录分组，并对分组后的数据执行对应的聚合函数（如COUNT、SUM、AVG等），同时可以通过HAVING关键字对聚合函数进行筛选。
SELECT column1, column2, ...
FROM table_name
GROUP BY column1, column2, ...
HAVING condition;
上述语句表示根据column1、column2等列分组，并对分组后的结果执行HAVING条件筛选。
3.2 使用GROUP BY和HAVING的示例
假设我们有一张订单表order，其中包含的字段有订单号、产品名称、数量、单价等：
| order_id | product_name | num | price |
|---|---|---|---|
| 1 | 苹果 | 2 | 5.5 |
| 2 | 苹果 | 4 | 5 |
| 3 | 香蕉 | 3 | 6 |
| 4 | 香蕉 | 2 | 4 |
| 5 | 橘子 | 5 | 3.5 |
现在我们想要统计每种产品的总销售额，并筛选出销售额大于20的产品名称：
SELECT product_name, SUM(num*price) AS total_sales
FROM order
GROUP BY product_name
HAVING total_sales > 20;
得到的结果如下：
| product_name | total_sales |
|---|---|
| 苹果 | 24.5 |
| 香蕉 | 18 |
4. 总结
DISTINCT、GROUP BY和HAVING关键字都能够去除数据库中的重复数据，但是它们的使用场景是不同的。对于简单的去重需求，DISTINCT关键字可以快速解决；对于需要进行分组统计的复杂需求，GROUP BY和HAVING关键字则是更好的选择。