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
我们如何计算重复值？？重复2次或大于2次。只是数数他们，而不是分组。
简单到
select COUNT(distinct col_01) from Table_01
其他回答
试试看：
DECLARE @myTable TABLE
(
id INT,
name VARCHAR(10),
email VARCHAR(50)
);
INSERT @myTable
VALUES
(1, 'John', 'John-email');
INSERT @myTable
VALUES
(2, 'John', 'John-email');
INSERT @myTable
VALUES
(3, 'fred', 'John-email');
INSERT @myTable
VALUES
(4, 'fred', 'fred-email');
INSERT @myTable
VALUES
(5, 'sam', 'sam-email');
INSERT @myTable
VALUES
(6, 'sam', 'sam-email');
WITH cte
AS (SELECT ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY (SELECT 1)) AS rowNum,
*
FROM @myTable)
SELECT c1.id,
c1.name,
c1.email
FROM cte AS c1
WHERE 1 <
(
SELECT COUNT(c2.rowNum)
FROM cte AS c2
WHERE c1.name = c2.name
AND c1.email = c2.email
);
这里最重要的是要有最快的功能。还应确定副本索引。自连接是一个很好的选项，但为了获得更快的功能，最好先查找具有重复行的行，然后与原始表连接以查找重复行的id。最后按除id之外的任何列排序，以使重复的行彼此靠近。
SELECT u.*
FROM users AS u
JOIN (SELECT username, email
FROM users
GROUP BY username, email
HAVING COUNT(*)>1) AS w
ON u.username=w.username AND u.email=w.email
ORDER BY u.email;
select emp.ename, emp.empno, dept.loc
from emp
inner join dept
on dept.deptno=emp.deptno
inner join
(select ename, count(*) from
emp
group by ename, deptno
having count(*) > 1)
t on emp.ename=t.ename order by emp.ename
/
您使用我使用的以下查询：
select *
FROM TABLENAME
WHERE PrimaryCoumnID NOT IN
(
SELECT MAX(PrimaryCoumnID)
FROM TABLENAME
GROUP BY AnyCoumnID
);
如果要查找重复的数据（通过一个或多个标准），请选择实际的行。
with MYCTE as (
SELECT DuplicateKey1
,DuplicateKey2 --optional
,count(*) X
FROM MyTable
group by DuplicateKey1, DuplicateKey2
having count(*) > 1
)
SELECT E.*
FROM MyTable E
JOIN MYCTE cte
ON E.DuplicateKey1=cte.DuplicateKey1
AND E.DuplicateKey2=cte.DuplicateKey2
ORDER BY E.DuplicateKey1, E.DuplicateKey2, CreatedAt
http://developer.azurewebsites.net/2014/09/better-sql-group-by-find-duplicate-data/
