大数据操作：删除和去重

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一些看似简单的数据操作，当作用于海量数据集时，就会出现“意料之外，却在情理之中”的问题，海量数据操作，需要采用特殊方法，才能“曲径通幽”。在删除海量数据时，需要注意日志的增长，索引碎片的增加和数据库的恢复模式，特别是利用大容量日志操作，来减少日志的增长和提高数据插入的速度。对于大数据去重，通过一些小小的改进，比如创建索引，设置忽略重复值选项等，能够提高去重的效率。

一，从海量数据中删除数据

从海量数据表中删除一半数据，看似简单，使用delete命令，如果真这么干，SQL Server产生的事务日志暴增，估计会把服务器硬盘爆掉。数据库的恢复模式会影响日志文件的增长，在删除海量数据时，根据采用的方法，相应地把恢复模式设置为simple，或bulk_logged 模式，能够在很大程度上减少删除操作产生的事务日志，从而避免日志暴增。

另外，在删除数据时，把表上的多余索引删除（注意，是删除多余的索引），只保留一个必需的索引；在数据删除完成之后，再重建索引，能够提高数据删除操作的性能。有人做过实验，从存储1.6亿条记录的大表中删除数据，每删除400万条要消耗1.5 - 3小时，越到后面速度越慢，为什么？这是因为，每次删除数据时，数据库都要相应地更新索引，这是很慢的硬盘 IO操作，并且，越到后面，索引碎片越多，更新索引就越慢，这就是在删除400万条记录时，一开始只消耗1.5小时，后面要消耗3小时原因。

最后，根据保留数据占总数据量的比例，选择不同的方法删除数据。如果大表中保留的数据较少，可以先把保留的数据存储到临时表中，然后，把原始表删除，这样能够利用大容量日志操作，来减少日志的增长和提高数据插入的速度。

1，循环删除，避免日志文件暴增

在从海量数据表中删除大量数据时，为了避免日志文件暴增，通常采用循环删除方法：首先设置恢复模式为simple，然后每次删除操作都只删除部分数据，这样，当单个删除操作执行完成时，事务日志会被及时清理，事务日志一般保持单个删除操作的事务日志量。

循环删除的伪代码如下，该方法仍有一些局限性，耗时过长，并且会长期使数据库处于简单恢复模式下：

--ALTER DATABASE database_name SET RECOVERY SIMPLE ;  

while @index<@EndIndex
begin
    delete table_name 
    where index<=@index;

    set @index+=@Increment
end

2，将数据插入到临时表中，把原表drop

如果原始表有一半以上的数据要被删除，从原始表中执行delete命令删除数据，效率十分低下，可以考虑，把原始表中的数据通过select语句筛选出来，然后批量插入导新表中，这种方式利用了大容量日志（Bulk Logged）操作的优势。由于 SELECT INTO，INSERT SELECT 是大容量日志操作，select命令不会产生大量日志文件，因此，执行插入比执行删除的效率更高。最后，执行drop命令，删除整个原始表，几乎不消耗任何时间。

--ALTER DATABASE database_name SET RECOVERY BULK_LOGGED ;  

insert into new_table
select column_list
from original_table
where filter_retain

drop table original_table

3，对分区表执行分区转移操作

SQL Server的分区表实际上是一系列物理上独立存储的“表”（也叫做分区）构成的，如果要删除的数据位于同一个分区，或者，一个分区中的数据都需要被删除，那么可以把该分区转移（switch）到一个临时表中，由于分区的转移仅仅是元数据库的变更，因此，不会产生任何的数据IO，分区转移瞬间完成。被剥离的分区，通过drop命令删除，整个过程仅仅会产生少量的IO操作，用于元数据变更；而不会产生用于数据删除的IO操作，这种方法，耗时最短，资源消耗最小，效率最高。

alter table original_table
SWITCH  PARTITION source_partition_number
TO temporary_table

drop table temporary_table

二，从海量数据中去重

数据去重，分为部分列去重和全部列去重，全部列去重，使用distinct子句来实现，由于distinct操作符会创建在tempdb中临时表，因此，distinct操作是IO密集型的操作。而部分列去重，一般采用row_number排名函数来实现，也可以考虑使用忽略重复值的唯一索引来实现。在实际的项目开发中，部分列去重更为常见。

1，使用row_number函数来实现

选择排名函数，是因为排名函数有部分列分区排序的功能：首先在部分列上创建索引，这样数据库引擎能够根据索引列快速排序，然后通过row_number函数和cte来实现重复数据的删除。在数据去重时，需要注意，如果删除的数据量太大，数据库引擎会产生大量的事务日志，导致日志文件暴增，在选择该方法时，需要慎重。

create index index_name
on table_name
(
index_columns
)
with(data_compression=page);

with cte as 
(
    select index_columns,
        row_number() over(partition by index_columns order by ...) as rn
    from table_name
)
delete 
from cte
where rn>1

2，使用忽略重复值的唯一索引来实现

通过插入和忽略重复值实现部分列的去重，相对来说，更容易控制，用户可以通过循环插入方式来执行，这样，在单独的一个事务中，控制插入数据的数量，能够控制产生的事务日志不至于太大，对于海量数据的去重，建议采用该方法。

创建一个临时表，在部分列上创建忽略重复值的唯一索引：

create unique index index_name
on new_table
(
index_columns
)
with(ignore_dup_key=on)

由于SQL Server不允许在包含重复值的数据表上创建唯一索引，因此，必须创建一个新的空表，新表时原始表的结构的复制，在部分列上创建忽略重复值的唯一索引。在执行插入操作时， IGNORE_DUP_KEY 选项会忽略重复的索引键值，并抛出警告（Warning）。

大数据操作：删除和去重

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