Java实现数据去重复操作，优雅的清理数据库。 (java数据库数据去重复数据)
Java实现数据去重复操作，优雅的清理数据库
随着大数据时代的到来，数据库中的数据越来越庞大。而数据库中如果存在重复的数据，不仅会占用更多的存储空间，也会降低系统的查询效率。为解决这一问题，我们可以通过Java实现数据去重复操作来优雅的清理数据库。
1. 数据库去重思路
对于一个有大量数据的关系型数据库来说，如果需要去重，一种简单的做法是将所有数据都取出来，然后由程序进行处理，去掉重复的数据后再写回到数据库。但是这种做法会占用大量的内存和存储空间，严重影响程序的效率，特别是对于大数据量的情况更是如此。
因此，更合理的做法是直接在数据库中去重复，而不是将全部数据取出后再进行去重操作。MySQL数据库提供了distinct关键字，可以实现在查询的时候去重复。我们可以利用这个关键字来去重复数据。具体实现方法如下：
“`sql
SELECT DISTINCT column1, column2, column3 FROM table;
“`
这条SQL语句可以将table表中column1、column2和column3这三个字段的内容全部取出来，并去掉重复的数据。
2. Java实现去重操作
对于Java程序员来说，想要去掉数据库中的重复数据，可以借助Java中的Set。Set是一个不允许出现重复元素的实现，它的底层机制是基于哈希表实现的。
我们可以将数据库取出来的数据存入到Set中，因为Set的元素是唯一的，所以重复的数据只会被留下一个。然后，我们将去重后的数据写回到数据库。
具体的实现过程如下：
“`java
public static void removeDuplicateData(Connection conn) {
PreparedStatement stmt = null;
ResultSet rs = null;
Set set = new HashSet();
try {
// 查询数据
stmt = conn.prepareStatement(“SELECT column1, column2, column3 FROM table”);
rs = stmt.executeQuery();
// 将数据存入Set中
while (rs.next()) {
String data = rs.getString(“column1”) + rs.getString(“column2”) + rs.getString(“column3”);
set.add(data);
}
// 清空数据表
stmt = conn.prepareStatement(“TRUNCATE TABLE table”);
stmt.execute();
// 写回去重后的数据
for (String data : set) {
int index1 = data.indexOf(“,”);
int index2 = data.lastIndexOf(“,”);
String value1 = data.substring(0, index1);
String value2 = data.substring(index1 + 1, index2);
String value3 = data.substring(index2 + 1);
stmt = conn.prepareStatement(“INSERT INTO table (column1, column2, column3) VALUES (?, ?, ?)”);
stmt.setString(1, value1);
stmt.setString(2, value2);
stmt.setString(3, value3);
stmt.execute();
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
try {
if (stmt != null) {
stmt.close();
}
if (rs != null) {
rs.close();
}
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
“`
3. 代码优化
上述实现方法虽然可以实现去重复，但是对于大数据量的情况，效率并不高。为了提高程序的效率，我们可以对代码进行一些优化。
我们可以使用批量插入的方式写入去重后的数据，而不是每次只写入一条。向数据库写入数据的时候，我们可以使用PreparedStatement，不仅可以防止SQL注入，也可以提高效率。我们可以使用线程池，将去重操作分成多个线程并发执行，从而进一步加快去重速度。
优化后的代码如下：
“`java
public static void removeDuplicateData(Connection conn) throws SQLException {
PreparedStatement stmt1 = null;
ResultSet rs = null;
stmt1 = conn.prepareStatement(“SELECT column1, column2, column3 FROM table”);
rs = stmt1.executeQuery();
// 使用批量插入方式写入去重后的数据
PreparedStatement stmt2 = null;
int batchSize = 5000;
int count = 0;
int total = 0;
ExecutorService pool = Executors.newFixedThreadPool(10);
while (rs.next()) {
String data = rs.getString(“column1”) + rs.getString(“column2”) + rs.getString(“column3”);
pool.execute(new InsertTask(conn, data));
count++;
total++;
if (count >= batchSize) {
count = 0;
pool.shutdown();
while (!pool.isTerminated()) {
try {
Thread.sleep(1000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
pool = Executors.newFixedThreadPool(10);
}
}
// 关闭线程池
pool.shutdown();
while (!pool.isTerminated()) {
try {
Thread.sleep(1000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
// 清空数据表
PreparedStatement stmt3 = conn.prepareStatement(“TRUNCATE TABLE table”);
stmt3.execute();
// 将去重后的数据写入数据表
PreparedStatement stmt4 = conn.prepareStatement(
“INSERT INTO table (column1, column2, column3) VALUES (?, ?, ?)”);
int batchCount = 0;
for (String data : set) {
int index1 = data.indexOf(“,”);
int index2 = data.lastIndexOf(“,”);
String value1 = data.substring(0, index1);
String value2 = data.substring(index1 + 1, index2);
String value3 = data.substring(index2 + 1);
stmt4.setString(1, value1);
stmt4.setString(2, value2);
stmt4.setString(3, value3);
stmt4.addBatch();
batchCount++;
if (batchCount >= batchSize) {
stmt4.executeBatch();
batchCount = 0;
}
}
stmt4.executeBatch();
// 关闭连接
rs.close();
stmt1.close();
stmt2.close();
stmt3.close();
stmt4.close();
conn.close();
}
class InsertTask implements Runnable {
private Connection conn;
private String data;
public InsertTask(Connection conn, String data) {
this.conn = conn;
this.data = data;
}
public void run() {
PreparedStatement stmt = null;
try {
stmt = conn.prepareStatement(“INSERT INTO temp_table (data) VALUES (?)”);
stmt.setString(1, data);
stmt.execute();
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
} finally {
try {
if (stmt != null) {
stmt.close();
}
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}
“`
4. 结论
