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======[SQL] Doppelte Daten======

Ich habe hier mal eine Testtabelle `mytable`. Diese hat eine eindeutige id, dann 2 Schlüsselfelder (`field_1` und `field_2`) sowie ein Feld mit einem Wert (das Feld `value`).

^  mytable  ^^^^
^ id ^ field_1 ^ field_2 ^ value ^
| 1 | A | X | 1 |
| 2 | B | X | 2 |
| 3 | A | X | 4 |
| 4 | C | Z | 8 |
| 5 | A | X | 16 |
| 6 | C | Z | 32 |

=====Herausfinden aller mehrfach vorhandenen Datensätze=====
Als erstes versuche ich mal herauszufinden welche Schlüsselpaarkombinationen (`field_1` und `field_2`) mehrfach vorkommen. Dazu kann man die Tabelle nach den Schlüsselfelder gruppieren und Zählen. Wenn es mehr als 1 Eintrag pro Gruppierung hat, dann diese Gruppierung ausgeben.
<code sql>SELECT
	field_1, 
	field_2
FROM
	mytable
GROUP BY
	field_1, 
	field_2
HAVING
	COUNT(*) > 1	-- nur jene auswählen die mehr als ein Datensatz haben
</code>

Um nun alle Datensätze anzuzeigen deren Schlüsselgruppierungen mehrfach vorkommen, kann man das Resultat von vorher mit der Tabelle zurück verbinden

<code sql>SELECT
	source.*
FROM
	mytable AS source,
	(
		SELECT		field_1, field_2	-- alle Group-Felder
		FROM		mytable
		GROUP BY	field_1, field_2	-- alle Group-Felder
		HAVING		COUNT(*) > 1	-- nur jene auswählen die mehr als ein Datensatz haben
	) AS filter
WHERE
	filter.field_1 = source.field_1	-- alle Group-Felder verknüpfen
	AND filter.field_2 = source.field_2</code>

Wie man sieht, ist die id=2 ausgefiltert, da der Datensatz eindeutig ist. Die nicht Eindeutigen werden ausgegeben

^  Datensätze deren Schlüssel merhfach vorkommt  ^^^^
^ id ^ field_1 ^ field_2 ^ value ^
| 1 | A | X | 1 |
| 3 | A | X | 4 |
| 4 | C | Z | 8 |
| 5 | A | X | 16 |
| 6 | C | Z | 32 |
	

===== Gruppieren, summieren etc =====

Einfach noch einige schöne Dinge die man auf diese Art herleiten kann. Gruppierungen, Prozentberechnung etc.

<code sql>SELECT
	filter.group_id,
	source.*,
	filter.group_sum,
	(source.value/filter.group_sum) * 100 AS percent_of_group
FROM
	mytable AS source,
	(
		SELECT		field_1, field_2,
			SUM(value) AS group_sum,
			@rownum := @rownum+1 AS group_id
		FROM		
			(SELECT @rownum := 0) AS vars,
			mytable
		GROUP BY
			field_1, 
			field_2
	) AS filter
WHERE
	filter.field_1 = source.field_1
	AND filter.field_2 = source.field_2
ORDER BY
	group_id, 
	id;</code>

^  Daten mit Berechnungen über die Gruppe hinweg  ^^^^^^^
^ group_id ^ id ^ field_1 ^ field_2 ^ value ^ group_sum ^ percent_of_group ^
| 1 | 1  | A | X |  1 |  21 |  4.7619 |
| 1 | 3  | A | X |  4 |  21 |  19.0476 |
| 1 | 5  | A | X |  16 |  21 |  76.1905 |
| 2 | 2  | B | X |  2 |   2 |  100.0000 |
| 3 | 4  | C | Z |  8 |  40 |  20.0000 |
| 3 | 6  | C | Z |  32 |  40 |  80.0000 |
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