大规模数据去重场景

eg：表1有50w+条数据；在这50W+数据中找出其中重复的数据。重复数据的条件是：表1中的字段1、字段2、字段3、字段4的值与其他数据的这几个字段值相等（其中表1中有20+字段），请问有什么合适的方案从这50W条数据中筛选出重复的数据（重复数据大概有5000条）

首先对于这种大规模数据，不太好一个个比较找出重复数据，不仅时间长，数据库也会进行大量的io操作，还有可能造成内存泄漏。目前对于这种场景我是总结了两种方法，如有更好的方法也欢迎一起讨论。

一、可以考虑使用 10个 Job，每个 Job 固定一个 ID 范围，扫描出数据。每个 Job 5万的数据量，很快就可以扫出来，而且你可以只到必要的字段。之后用扫描发送MQ，再接收 MQ 消息，查询字段的值是否存在。因为有Job、MQ 了，你可以适当控制扫描和消费速度。

举个例子来说：

• Job 扫描数据：

  • 任务：每个 Job 扫描表中的一部分数据（例如，扫描 5 万条记录）。
  • 提取信息：从每条记录中提取出字段1、字段2、字段3 和字段4 的值，并将这些值打包成消息。

• 将数据放入 MQ：

  • 消息内容：每个 Job 将提取的信息（例如，字段1、字段2、字段3 和字段4 的组合）作为消息放入 MQ 中。消息可以是 JSON 格式的字符串，包含这些字段的值。

• MQ 中的数据：

  • 队列：MQ 中的每条消息都包含一个记录的字段值组合。这些消息在 MQ 的队列中等待被消费者处理。
  • 存储方式：MQ 会将这些消息持久化到磁盘，以便在系统崩溃或重启后能够恢复数据。

•  消费者处理消息：

  • 任务：消费者从 MQ 中读取消息，检查这些字段值组合是否已经存在。消费者可以是一个或多个处理这些消息的进程。
  • 重复检查：消费者可能会将字段值组合存储在一个临时的数据结构（如哈希表）中，以快速判断这些字段组合是否重复。如果发现重复，记录相关信息进行后续处理。

二、对重复的数据判定条件进行冗余一个hash字段，然后拿这个字段判断比较是否有相同的

举个例子来说：

1. 增加一个hash字段：你可以增加一个额外的字段，比如 hash_code，来存储 字段1、字段2、字段3、字段4 组合的hash值。
2. 计算hash值：对于每一行数据，你将 字段1 到 字段4 的值拼接在一起，然后计算一个hash值。例如，你可以使用MD5或SHA等hash算法。

例如：

• • 第1行：A-B-C-D -> 计算出一个hash值 hash_1。
  • 第2行：X-Y-Z-W -> 计算出一个hash值 hash_2。
  • 第3行：A-B-C-D -> 计算出和第1行相同的hash值 hash_1。
  • 第4行：A-B-X-D -> 计算出一个新的hash值 hash_3。

1. 通过hash值筛选重复数据：你可以根据 hash_code 来判断哪些数据是重复的。如果两行数据的 hash_code 相同，就可能是重复数据。例如，ID为1和ID为3的 hash_code 都是 hash_1，这意味着它们可能是重复的。接下来可以对它们的原始字段进行进一步比对，确保它们确实重复。