使用一个字段很容易找到重复项：
SELECT email, COUNT(email)
FROM users
GROUP BY email
HAVING COUNT(email) > 1
所以如果我们有一张桌子
ID NAME EMAIL
1 John asd@asd.com
2 Sam asd@asd.com
3 Tom asd@asd.com
4 Bob bob@asd.com
5 Tom asd@asd.com
这个查询将告诉我们John、Sam、Tom和Tom，因为他们都有相同的电子邮件。
然而，我想要的是获得相同电子邮件和名称的副本。
也就是说，我想得到“汤姆”，“汤姆”。
我需要这个的原因是：我犯了一个错误，允许插入重复的名称和电子邮件值。现在我需要删除/更改重复项，所以我需要先找到它们。
当前回答
删除名称重复的记录
;WITH CTE AS
(
SELECT ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY name ORDER BY name) AS T FROM @YourTable
)
DELETE FROM CTE WHERE T > 1
其他回答
这也应该奏效，也许试试看。
Select * from Users a
where EXISTS (Select * from Users b
where ( a.name = b.name
OR a.email = b.email)
and a.ID != b.id)
如果您搜索具有某种前缀或一般更改（例如邮件中的新域）的重复项，则特别适合您。然后可以在这些列中使用replace（）
select id,name,COUNT(*) from user group by Id,Name having COUNT(*)>1
如果您希望查看表中是否有重复的行，我使用以下查询：
create table my_table(id int, name varchar(100), email varchar(100));
insert into my_table values (1, 'shekh', 'shekh@rms.com');
insert into my_table values (1, 'shekh', 'shekh@rms.com');
insert into my_table values (2, 'Aman', 'aman@rms.com');
insert into my_table values (3, 'Tom', 'tom@rms.com');
insert into my_table values (4, 'Raj', 'raj@rms.com');
Select COUNT(1) As Total_Rows from my_table
Select Count(1) As Distinct_Rows from ( Select Distinct * from my_table) abc
与其他答案不同，您可以查看包含所有列（如果有的话）的整个记录。在row_number函数的PARTITION BY部分中，选择所需的唯一/双工列。
SELECT *
FROM (
SELECT a.*
, Row_Number() OVER (PARTITION BY Name, Age ORDER BY Name) AS r
FROM Customers AS a
) AS b
WHERE r > 1;
当您想选择所有字段中的所有重复记录时，可以这样写
CREATE TABLE test (
id bigint GENERATED ALWAYS AS IDENTITY PRIMARY KEY
, c1 integer
, c2 text
, d date DEFAULT now()
, v text
);
INSERT INTO test (c1, c2, v) VALUES
(1, 'a', 'Select'),
(1, 'a', 'ALL'),
(1, 'a', 'multiple'),
(1, 'a', 'records'),
(2, 'b', 'in columns'),
(2, 'b', 'c1 and c2'),
(3, 'c', '.');
SELECT * FROM test ORDER BY 1;
SELECT *
FROM test
WHERE (c1, c2) IN (
SELECT c1, c2
FROM test
GROUP BY 1,2
HAVING count(*) > 1
)
ORDER BY 1;
在PostgreSQL中测试。
SELECT
name, email, COUNT(*)
FROM
users
GROUP BY
name, email
HAVING
COUNT(*) > 1
只需在两列上分组。
注意：旧的ANSI标准是在GROUP BY中包含所有非聚合列，但这已经随着“功能依赖性”的思想而改变：
在关系数据库理论中，函数依赖是数据库关系中两组属性之间的约束。换句话说，函数依赖是描述关系中属性之间关系的约束。
支持不一致：
最近的PostgreSQL支持它。SQL Server（截至SQL Server 2017）仍然需要GROUP BY中的所有非聚合列。MySQL是不可预测的，您需要sql_mode=only_full_group_by：GROUP BY lname ORDER BY显示错误结果；在缺少ANY（）的情况下，这是最便宜的聚合函数（请参阅公认答案中的注释）。甲骨文还不够主流（警告：幽默，我不了解甲骨文）。
