Какие существуют подходы к обработке дублирующихся данных при объединении таблиц?

Некоторые подходы к обработке дублирующихся данных при объединении таблиц:

• Использование оператора DISTINCT. reviewpoint.org Он позволяет получить уникальные значения, игнорируя повторяющиеся строки. reviewpoint.org
• Применение оператора GROUP BY. reviewpoint.org Этот оператор позволяет группировать данные по одному или нескольким столбцам, что помогает избежать дублирования строк. reviewpoint.org
• Использование ON DUPLICATE KEY UPDATE. sky.pro Этот подход позволяет контролировать процесс обработки записей с дублирующимися ключами, определять, как система будет реагировать при обнаружении дубликатов. sky.pro
• Установка нового начального значения автоинкремента. sky.pro Этот приём помогает обеспечить уникальность ключей в объединённой таблице. sky.pro
• Использование временных таблиц. sky.pro Они позволяют сохранять целостность данных в процессе обработки, при этом данные не исчезнут даже в случае возникновения ошибок. sky.pro
• Применение операции UNION. sky.pro Она гарантирует уникальность записей, позволяя объединить данные без конфликтов и противоречий. sky.pro
• Применение блокировок таблиц. sky.pro Этот подход обеспечивает целостность данных во время их обработки, «замораживая» процесс и защищая его от внешних воздействий. sky.pro