删除数据表中重复的记录

版本一：由于记录有自增列，所以自增列可以做为记录的唯一标识，由此可见，重复的记录的自增ID是一个递增关系，这里我们可以只保留ID最小的那条记录，其它的全部删除。利用一个嵌套语句就非常容易写出下面的SQL。其中的sname,saddress是记录除了ID外的所有列。

DELETE  FROM a
WHERE   id NOT IN ( SELECT  MIN(id)
                    FROM    a
                    GROUP BY sname,
                            saddress )

 版本二：充分利用SQL05的几个比较实用的特性。这里先简单说说要用到的几个特性。详细用法可到网上搜索下。

        1：ROW_NUMBER，它的作用就是用来生成行号，默认是从1开始。

        2：公用表表达式（CTE），我这里并不会利用它的递归，而是用它来简化嵌套查询及对表自身引用功能。CTE的语法如下：

[ WITH <common_table_expression> [ ,n ] ]
<common_table_expression>::=
        expression_name [ ( column_name [ ,n ] ) ]
    AS
        ( CTE_query_definition )
说明：1>CTE在某种程序上相当表变量或者临时表的功能。但比起表变量来说它最大的优势是对自身的引用，CTE语句后面紧跟的select ,update,delete等，操作的结果都会直接反应的实际物理表中。相比临时表，最大优势无非是性能，临时表实际是一张物理存在的表，在对它进行操作时，会产生额外的IO开销以及管理上的开销。

                2>CTE语法后面需要直接跟上使用CTE的相关语句select ,update,delete等,否则CTE会失效,下面的语句是错误的：

WITH   b AS ( SELECT   ROW_NUMBER() OVER ( PARTITION BY sname, saddress ORDER BY sname, saddress ) AS rn,
                        *
               FROM     a
             )
    DELETE  FROM b
    WHERE   rn > 1
 SELECT * from a
 SELECT * FROM b WHERE rn>1
3：PARTITION BY，分区函数。和聚合函数不同的地方在于它能返回一个分组中的多条记录，聚合函数一般只有一条反映统计值的记录，partition  by用于给结果集分组，如果没有指定那么它把整个结果集作为一个分组 。

        经过上面的三个关键字的介绍后，下面给出三者相结合后的结果。

WITH   b AS ( SELECT   ROW_NUMBER() OVER ( PARTITION BY sname, saddress ORDER BY sname, saddress ) AS rn,
                        *
               FROM     a
             )
    DELETE  FROM b
    WHERE   rn > 1
版本一和版本二比较：
 
         1：版本二更加容易阅读。

         2：版本二性能较版本一强。我们可以通过以以信息来看。可以看到版本一会发生两次表扫描。

Table 'a'. Scan count 2, logical reads 4, physical reads 0, read-ahead reads 0, lob logical reads 0, lob physical reads 0, lob read-ahead reads 0.
Table 'Worktable'. Scan count 1, logical reads 0, physical reads 0, read-ahead reads 0, lob logical reads 0, lob physical reads 0, lob read-ahead reads 0.

(0 row(s) affected)
Table 'a'. Scan count 1, logical reads 2, physical reads 0, read-ahead reads 0, lob logical reads 0, lob physical reads 0, lob read-ahead reads 0.

(0 row(s) affected)