在使用PG数据库的这段时间，总结了三种删除重复数据的方法，其中最容易想到的就是最常规的删除方法，但此方法性能较差，删数据耗时较久，虽容易实现，但性能太差，影响写数据的速率。
另外就是被使用的group by删除方法，效率较高。
还有一种是刚发现的，还没有验证，现在就总结下这三种删除方法，并验证各自的执行效率。
首先创建一张基础表，并插入一定量的重复数据。
test=# create table deltest(id int, name varchar(255));
CREATE TABLE
test=# create table deltest_bk (like deltest);
CREATE TABLE
test=# insert into deltest select generate_series(1, 10000), 'ZhangSan';
INSERT 0 10000
test=# insert into deltest select generate_series(1, 10000), 'ZhangSan';
INSERT 0 10000
test=# insert into deltest_bk select * from deltest;
常规删除方法
最容易想到的方法就是判断数据是否重复，对于重复的数据只保留ctid最小（或最大）的那条数据，删除其他的数据。
test=# explain analyse delete from deltest a where a.ctid <> (select min(t.ctid) from deltest t where a.id=t.id);
QUERY PLAN
—————————————————————————————————————————–
Delete on deltest a (cost=0.00..195616.30 rows=1518 width=6) (actual time=67758.866..67758.866 rows=0 loops=1)
-> Seq Scan on deltest a (cost=0.00..195616.30 rows=1518 width=6) (actual time=32896.517..67663.228 rows=10000 loops=1)
Filter: (ctid <> (SubPlan 1))
Rows Removed by Filter: 10000
SubPlan 1
-> Aggregate (cost=128.10..128.10 rows=1 width=6) (actual time=3.374..3.374 rows=1 loops=20000)
-> Seq Scan on deltest t (cost=0.00..128.07 rows=8 width=6) (actual time=0.831..3.344 rows=2 loops=20000)
Filter: (a.id = id)
Rows Removed by Filter: 19998
Total runtime: 67758.931 ms
test=# select count(*) from deltest;
count
——-
10000
(1 行记录)
可以看到，id相同的数据，保留ctid最小的那条，其他的删除。相当于把deltest表中的数据删掉一半，耗时达到67s多。相当慢。
group by删除方法
第二种方法为group by方法，通过分组找到ctid最小的数据，然后删除其他数据。
test=# truncate table deltest;
TRUNCATE TABLE
test=# insert into deltest select * from deltest_bk;
INSERT 0 20000
test=# explain analyse delete from deltest a where a.ctid not in (select min(ctid) from deltest group by id);
QUERY PLAN
———————————————————————————————————————————-
Delete on deltest a (cost=131.89..2930.46 rows=763 width=6) (actual time=30942.496..30942.496 rows=0 loops=1)
-> Seq Scan on deltest a (cost=131.89..2930.46 rows=763 width=6) (actual time=10186.296..30814.366 rows=10000 loops=1)
Filter: (NOT (SubPlan 1))
Rows Removed by Filter: 10000
SubPlan 1
-> Materialize (cost=131.89..134.89 rows=200 width=10) (actual time=0.001..0.471 rows=7500 loops=20000)
-> HashAggregate (cost=131.89..133.89 rows=200 width=10) (actual time=10.568..13.584 rows=10000 loops=1)
-> Seq Scan on deltest (cost=0.00..124.26 rows=1526 width=10) (actual time=0.006..3.829 rows=20000 loops=1)
Total runtime: 30942.819 ms
(9 行记录)
test=# select count(*) from deltest;
count
——-
10000
(1 行记录)
可以看到同样是删除一半的数据，使用group by的方式，时间节省了一半。但仍含需要30s，下面试一下第三种删除操作。
