如何查询和处理重复数据(店面版)ppt

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寻找重复值的几种方法

寻找重复值的几种方法寻找重复值是一种常见的操作，特别是在数据处理和分析中。

寻找重复值有多种方法，每种方法都有其优缺点和适用范围。

本文将介绍寻找重复值的几种常见方法，以及它们的优缺点和使用场景。

方法1：手动查找最简单的方法是手动查找，即逐一比对每一个数值或文本。

这种方法适用于数据量较少的情况，可以通过目视查找或使用基本查询工具（如Excel）来实现。

但是，当数据量大时，这种方法会变得不切实际，因为它需要耗费大量的时间和人力。

此外，这种方法易于出错，可能会遗漏或多余某些数据。

方法2：使用公式除了手动查找外，还可以使用公式来寻找重复值。

在Excel中，可以使用"COUNTIF"或"SUMIF"等公式来计算重复值的数量。

这种方法虽然比手动查询快，但仍需要人工编写公式和执行查询。

此外，这种方法只适用于单一列或单一属性的数据集合，并且不能处理数据集合的多个属性。

方法3：使用统计分析工具统计分析工具（如SPSS、STATA等）可以自动寻找重复值，并对它们进行分析。

这种方法可以快速处理大量数据，并可以跨多个属性进行查询。

此外，这种方法还可以计算复杂的统计数据（如标准差、相关系数等）。

然而，对于没有专业统计分析技能的用户来说，这种方法可能需要一定的学习曲线和开销。

此外，这种方法需要额外的软件支持，如果软件没有相应的许可证，使用该方法可能会产生额外的费用。

方法4：使用数据库查询数据存储在数据库中时，可以使用数据库查询语言（如SQL）来查找重复值。

这种方法支持更复杂的查询条件，并可以处理多个表之间的关联。

此外，这种方法可以自动处理数据格式和编码问题。

然而，对于不熟悉数据库或SQL语言的用户，这种方法可能需要一定的学习曲线和技能。

此外，使用数据库查询需要相应的硬件和软件支持，例如数据库服务器和RDBMS软件（如MySQL、Oracle 等）。

方法5：使用专业工具除了手动查询、公式计算、统计分析工具和数据库查询外，还可以使用专业工具来寻找重复值。

关于重复值查找的公式应用

关于重复值查找的公式应用重复值查找是数据分析中一个非常重要的任务，它能够帮助我们找到数据集中的重复值，帮助我们进行数据清洗和数据分析。

在Excel中，我们可以使用多种公式来实现重复值查找，下面将详细介绍几种常用的公式应用。

1.COUNTIF函数COUNTIF函数用于计算满足指定条件的单元格数量。

重复值查找可以通过COUNTIF函数配合条件来实现。

假设我们要在A列中查找重复值，可以使用如下公式：=IF(COUNTIF($A$1:A1,A1)>1,"Duplicate","Unique")上述公式中的$A$1:A1表示从第一个单元格到当前单元格的区域，A1表示当前单元格，COUNTIF函数用于计算在区域内与当前单元格值相同的数量。

如果数量大于1，则表示有重复值，返回"Duplicate"；否则返回"Unique"。

2.VLOOKUP函数VLOOKUP函数用于在指定区域中查找指定值，并返回相应的结果。

在重复值查找中，我们可以使用VLOOKUP函数来查找重复值所在的位置。

假设我们要在A列中查找重复值，并返回重复值所在的行号，可以使用如下公式：=IF(COUNTIF($A$1:A1,A1)>1,VLOOKUP(A1,$A$1:A1,1,FALSE),"")上述公式中的$A$1:A1表示从第一个单元格到当前单元格的区域，A1表示当前单元格，COUNTIF函数用于计算在区域内与当前单元格值相同的数量。

如果数量大于1，则表示有重复值，使用VLOOKUP函数在区域内查找当前单元格的值并返回相应行号；否则返回空字符串。

3.MATCH函数MATCH函数用于在指定区域中查找指定值，并返回所在位置的相对位置。

在重复值查找中，我们可以使用MATCH函数来查找重复值的相对位置。

假设我们要在A列中查找重复值，并返回重复值相对于区域起始位置的相对位置，可以使用如下公式：=IF(COUNTIF($A$1:A1,A1)>1,MATCH(A1,$A$1:A1,0)-1,"")上述公式中的$A$1:A1表示从第一个单元格到当前单元格的区域，A1表示当前单元格，COUNTIF函数用于计算在区域内与当前单元格值相同的数量。

四大方法教你快速找出重复数据

四大方法教你快速找出重复数据在很多情况下我们需要将Excel表格中的一些数据整理一下，特别是一些相同的数据，我们需要将其找出，然后删除掉。

但是在两列单元格中光是用眼睛去查找的话可能很难分辨出来，而且还很费神，何不试试用Excel中的公式自动分辨有哪些相同数据呢?下面有4种方法可以快速帮大家找出重复数据。

方法一Excel分别对AB列两列数据对比，比如A2=B2，就返回相同，否则返回不相同。

C2公式为：=IF(A2=B2,"相同","不同")，这样就可以实现excel两列对比。

不过细心的朋友会发现，A5和B5实质上有大小写区分的，因此使用这个公式不是完全准确。

Excel中exact函数可以完全区分大小写，因此C2公式可以更改为：=IF(EXACT(A2,B2)=TRUE,"相同","不同")，然后下拉复制公式，完成excel两列数据对比。

方法二AB两列都是客户的姓名，需要找到两列重复的客户名称，并标示出来。

C1单元格输入数组公式：=IF(COUNTIF(A:A,B1)=0,"不重复","")，然后下拉完成excel两列数据对比。

方法三在Excel中通过比较两列中的数据来查找重复项。

如果A列的数据没有在B列出现过，就保留单元格为空。

如果A列的数据在B列出现过，就返回A列对应的数据。

、C1输入公式：=IF(ISERROR(MATCH(A1,$B$1:$B$5,0)),"",A1)。

Match部分得到的结果是#N/A或者数字，然后用ISERROR函数，将#N/A错误值进行处理，ISERROR(#N/A)得到TRUE，ISERROR(数字)得到false，最外面用IF函数来进行判断，如果第一参数是true，就执行第二参数，否则执行第三参数。

这个应用是巧用excel两列对比，完成查找重复项。

access在单个表中查找,编辑,删除重复数据

access在单个表中查找,编辑,删除重复数据Access查找、删除重复数据本⽂介绍了如何使⽤Access 来查找、删除重复数据。

⼀般说来，您应当尽可能删除重复的值以降低成本并提⾼数据准确性。

Access提供了多种⽅法来查找、删除重复值，本⽂介绍了如何使⽤最常见的⽅法来执⾏这些操作。

⼀、了解重复数据使⽤关系数据库的⼀个主要原因就是为了避免重复数据。

但是，随着数据库存在时间的延长，常常会出现重复的值，尤其是当有多个⽤户输⼊数据时更容易出现这种情况。

通常，删除重复数据可以节省存储费⽤，并使数据保持较⾼的准确性。

这种⾼准确性反过来⼜可以帮助您做出更好的业务决策。

例如，如果您多次输⼊同⼀份销售订单，则客户可能会收到不需要的货物，这种重复发货将增加运货成本和会计成本，从⽽造成浪费。

1、重复的真正含义在您采取措施标识和删除重复记录之前，请记住：您需要依赖您的数据知识。

与设计数据库的过程不同，您⽆法遵循⼀组特定的规则或过程来精确地查找和删除重复记录。

在执⾏操作时，请记住⼀点：数据库查询可能会返回看似重复的记录，但实际上这些结果都是有效数据。

如果您未在查询中包括唯⼀标识每条记录的字段，就常常会发⽣这种表⾯上的重复。

有关如何在查询中包括必要的字段并避免出现误报的详细信息，请参阅本⽂后⾯的了解在什么情况下记录不是重复记录⼀节。

此外，您还必须记住：并⾮所有重复数据都可以删除，因为有些重复是数据库正常⼯作所必需的。

换句话说，数据库可能既包含必要的冗余，也包含不必要的冗余，⽽您只希望删除不必要的冗余。

必要的冗余通常分为两类。

第⼀类冗余确保数据库可以正常⼯作。

例如，⽆论何时在表之间建⽴⼀对多或多对多关系，都需要重复主键字段中的数据。

第⼆类必要冗余是在使⽤数据库的过程中产⽣的。

例如，您可能会多次输⼊某个城市或供应商的名称，或多次输⼊某个常见⼈名（如John Smith）。

如果出现这种情况，则可以放⼼使⽤这些重复数据，因为数据库中的其他字段（例如主键值、地址和邮政编码）将包含⾜够多的唯⼀信息来将这些记录排除在重复记录之外。

重复测量数据PPT课件

• 同一个主要变量具有多个观察值，这些观察值来自不同的时间点，因此他们之间是相关的、不独立的。
第7页/共52页
重复测量设计特点
• 对同一实验对象某观察指标，在不同时间点上重复观测（2次或以上）。
• 重复观测值之间存在自相关性。
第8页/共52页
重复测量设计特点
• 测定时间可以是等距的，或是不等距的。 • 有时部分受试对象中最后的若干时间点上
Time3---10分钟 5.0 5.0 5.5 5.0 5.5 6.0 8.0 8.0 6.5 8.5 8.0 8.0
第22页/共52页
例题2：
• 观察某试验药和对照药对治疗慢性乙型肝炎患者的谷丙转氨酶（ALT）水平的影响，收治20名慢性乙型肝炎患者，随机分为试验组和对照组，试验组服用试验药，对照组服用对照药。
上岗前测量值第一年测量值
69.6
78.9
48.2
67.3
58.9
65.2
47.6
71.8
61.0
82.0
第4页/共52页
第二年测量值
85.9 80.4 74.9 71.2 93.7
重复测量
对同一观察对象（受试者、病人、动物等）的同一观察指标，在不同时间点上进行的多次观察或测量。
第5页/共52页
测定
细胞类别样品
A值
A
G 时间： 1
2
3
4
5
T MCF-7 1 0.856
0.457 0.510 0.542 0.644
2 0.748
0.464 0.523 0.582 0.655
3 0.748
0.471 0.527 0.560 0.632
MCF-7

2024版《dtnl》(完美版)PPT教学课件

02
AI与多学科交叉融合，推动人工智能创新发展
04
THANKS
感谢观看
常用数据分析工具介绍
Excel
功能强大的电子表格程序，内置多种数据处理和分析工具，适合初学者和日常数据处理需求。
Python
编程语言，拥有丰富的数据处理和分析库（如pandas、 numpy等），适合处理大规模数据和复杂分析任务。
R
统计编程语言，拥有广泛的统计分析和可视化工具包，适合统计学和数据分析专业人士。
特征工程
了解特征工程在数据分析中的重要性，学习如何提取和构造有意义的特征。
数据可视化方法
常用图表类型
学习使用不同类型的图表（如柱状图、折线图、散点图等）进行数据可视化。
数据可视化工具
掌握常用的数据可视化工具，如Excel、Tableau、 Power BI等。
可视化设计原则
了解数据可视化的设计原则，如简洁明了、色彩搭配、突出重点等，以提高可视化效果。
多维数据可视化
运用降维技术将高维数据映射到低维空间进行可视化。
时空数据可视化
针对具有时空属性的数据，采用地图、热力图等方式进行展示。
大数据处理与挖掘
1 2
分布式计算框架运用Hadoop、Spark等框架处理大规模数据集。
数据挖掘算法应用分类、聚类、关联规则等算法挖掘数据中的潜在价值。
3
大数据应用场景探讨大数据在金融、医疗、教育等领域的应用实践。
和在线课程。
Towards Data Science
专注于数据科学的博客平台，发布高质量的教程、案例分析和行业趋势文
章。
KDnuggets
知名的数据科学社区，发布关于数据分析、机器学习、大数据等领域的最新资讯、教程和招聘信息。

重复数据筛选方法

重复数据筛选方法嘿，朋友们！今天咱就来聊聊重复数据筛选方法这个事儿。

你说这重复数据啊，就像是一群调皮的小猴子，在咱的数据森林里上蹿下跳，捣乱得很呢！那咱可得想办法把它们给揪出来呀。

咱就好比是数据森林的管理员，得时刻保持警惕。

想象一下，你面前有一堆堆的数据，就像一堆五颜六色的糖果，可这里面有一些是重复的，就像两颗一样口味的糖果混在了一起。

咱得把那些重复的找出来，不然可就乱套啦！比如说，咱可以用眼睛一个一个地看过去，这就像是在数据的海洋里慢慢捞针，虽然笨点，但有时候还挺管用呢。

或者咱可以给这些数据排排队，按照一定的规则，比如数字大小啊，字母顺序啊，这样重复的家伙们可能就会自己冒出来啦。

还有一种方法呢，就好像给每个数据发个独特的标签，那些重复的家伙标签肯定是一样的呀，这不就一下子找到了嘛！就像在一群小朋友里，通过他们衣服上的标志来区分谁是谁一样。

你可别小瞧了这些方法，用对了地方，那可真是如鱼得水呀！比如说在整理客户信息的时候，要是有重复的客户资料，那不是闹笑话嘛，说不定还会给客户带来不好的体验呢。

又或者在统计数据的时候，重复的数据会让结果变得不准确，就像做蛋糕的时候放错了材料，那味道可就不对啦！咱再想想，要是没有好好筛选重复数据，那会咋样呢？那不就像盖房子没打好地基，总有一天会出问题呀！所以说呀，这重复数据筛选可真是个重要的事儿，咱可不能马虎。

那怎么才能把这个工作做好呢？首先呀，得有耐心，不能着急，得慢慢找，就像找宝藏一样。

然后呢，得细心，不能放过任何一个小细节，不然那些调皮的小猴子就会从眼皮子底下溜走啦。

而且呀，还得不断学习新的方法和技巧，就像咱不断学习新的武功秘籍一样，让自己变得更强大。

总之呢，重复数据筛选就像是一场有趣的游戏，咱得开动脑筋，想办法把那些隐藏的重复数据给揪出来。

这不仅能让我们的数据更准确、更可靠，还能让我们在处理数据的时候更加得心应手呢！难道不是吗？大家可别小瞧了这个事儿，一定要认真对待呀！。

查找重复数据的方法

查找重复数据的方法
1. 仔细观察法呀！就好像你在一堆玩具中找那个你最喜欢的小熊一样，一个一个地看过去，总能发现重复的数据。

比如说在一份名单里，你逐行地看过去，是不是就能发现有没有名字重复的啦！
2. 使用排序功能哟！这就好比把一群乱糟糟的小朋友排好队，重复的数据就会一下子凸显出来。

比如把一堆数字排序，那些一样的数字不就紧挨在一起了嘛。

3. 利用筛选工具呀！这就像拿着筛子筛沙子，把你想要的东西筛出来。

比如在表格里筛选出特定的数值，重复的就会被轻易找到呢。

4. 编程计算法呢！可以想象成让机器人帮你干活，快速地找出那些重复的家伙。

像用代码让电脑找出大量数据中的重复项。

5. 数据对比法呀！如同警察对比嫌疑人一样，仔细对比每一个数据。

比如说对比两批商品信息，看有没有重复出现的商品。

6. 标记识别法哟！就像给每个物品贴上独特的标签一样，能快速分辨出重复的。

比如给重要的数据做个特别标记，很容易就能看出哪些是重复的了。

7. 借助专业软件嘛！这就好像有了一个超级厉害的助手帮你，一下就找到重复数据啦。

比如那些数据处理软件，真的超好用呀！
总之，查找重复数据有很多方法，就看你会不会用啦，选对方法可是能事半功倍的哟！。

vlookup函数查重的使用方法

vlookup函数查重的使用方法摘要：1.VLOOKUP 函数简介2.VLOOKUP 函数查重原理3.VLOOKUP 函数使用方法4.实际应用案例及步骤5.注意事项正文：VLOOKUP 函数是Excel 中的一款强大工具，它可以实现表格间的数据快速汇总和查找。

在日常工作中，我们可以利用VLOOKUP 函数来查找并分析重复数据，从而提高数据处理的效率。

以下是关于VLOOKUP 函数查重的使用方法详细介绍。

一、VLOOKUP 函数简介VLOOKUP 函数是Excel 中的一款纵向查找函数，它可以根据线索在指定区域中找到指定内容。

VLOOKUP 函数有四个组成部分：1.以什么为线索：选择共有的数据作为连接报表的桥梁。

2.去哪儿找：确定要查找的范围，找到所要查找任务信息内容的首列和尾列，将首尾相连。

3.找第几列：确定要查找的列数，从所框选范围的首列算起。

4.精确找：选择精确查找，填写数字0。

二、VLOOKUP 函数查重原理在Excel 中，我们可以利用VLOOKUP 函数来查找两个表中的重复数据。

具体操作方法是：在一个表中输入VLOOKUP 函数，将另一个表中的数据作为查找范围，设置好线索、查找范围、列数和精确度。

当找到相同数据时，VLOOKUP 函数会返回对应值，从而实现查重功能。

三、VLOOKUP 函数使用方法1.在需要查找重复数据的位置输入VLOOKUP 函数。

2.设置线索、查找范围、列数和精确度。

3.按回车键，Excel 会自动查找并返回相同数据。

四、实际应用案例及步骤以下是一个实际应用案例，教大家如何使用VLOOKUP 函数查找两个表的重复数据：1.打开Excel 表格，分别输入两个表的数据。

2.在一个表中选择一个单元格，输入VLOOKUP 函数。

3.设置线索、查找范围、列数和精确度。

4.按回车键，查看结果。

若找到重复数据，则显示对应值；未找到，则显示为空。

五、注意事项1.确保两个表中有共有的数据，以便作为查找线索。

多条件计数剔除重复值

多条件计数剔除重复值在数据分析和处理中，经常会遇到需要对数据中的重复值进行计数和剔除的情况。

而在实际操作中，我们往往需要根据多个条件进行计数和剔除，以得到符合我们需求的数据结果。

本文将介绍如何使用多条件计数剔除重复值的方法，并给出具体的示例。

一、多条件计数在数据分析中，我们经常需要对数据进行计数，以了解数据的分布情况。

而当我们需要根据多个条件进行计数时，可以使用Excel的COUNTIFS函数。

COUNTIFS函数可以根据多个条件统计满足条件的单元格数量。

例如，我们有一个学生信息表，其中包含学生的姓名、性别和年龄。

现在我们想要统计年龄在18岁以上的男生人数，可以使用COUNTIFS函数来实现。

具体的公式如下：=COUNTIFS(年龄范围,">18",性别范围,"男")其中，年龄范围是指包含学生年龄的单元格区域，">18"表示年龄大于18岁，性别范围是指包含学生性别的单元格区域，"男"表示性别为男。

通过这个公式，我们可以得到年龄在18岁以上的男生人数。

二、多条件剔除重复值在实际数据处理中，我们经常需要剔除重复值，以得到唯一的数据。

而当我们需要根据多个条件进行剔除重复值时，可以使用Excel的COUNTIFS函数结合筛选功能来实现。

例如，我们有一个销售记录表，其中包含产品名称、销售日期和销售数量。

现在我们想要剔除重复的销售记录，即根据产品名称和销售日期进行剔除。

可以按照以下步骤进行操作：1. 首先，在一个新的工作表中，将销售记录表中的产品名称和销售日期列复制过来；2. 然后，在新的工作表中，选中产品名称和销售日期两列，点击Excel菜单栏中的“数据”选项，再点击“高级”；3. 在“高级筛选”对话框中，选择“复制到其他位置”，并选择一个空白单元格作为复制的起始位置；4. 在“条件区域”中选择产品名称和销售日期两列的区域；5. 在“唯一记录复制到”中选择复制的起始位置；6. 点击“确定”，即可得到剔除重复值后的唯一记录。

EXCEL教程(完整版)PPT课件

1．自动填充
图9 自动填充效果
第16页/共151页
图10 初值选两个单元格时的自动填充
第17页/共151页
2．用户自定义序列
图11 自定义序列对话框
第18页/共151页
3．产生一个序列
图12 序列对话框
第19页/共151页
2.5 公式与函数
• 1．使用公式 • 2．使用函数
第20页/共151页
• 1．文本类型 • 2．数值类型 • 3．逻辑类型:只有两个值,True和False 。 • 出错值：单元格中显示#DIV/0！出错值。
第13页/共151页
图7 设置日期格式对话框
第14页/共151页
2.4 数据自动输入
• 1．自动填充 • 2．用户自定义序列 • 3．产生一个序列
第15页/共151页
第10页/共151页
图6 保文件对话框
第11页/共151页
2.2 选择工作表、单元格
• 1．单个单元格的选择 • 2．选择连续的多个单元格 • 3．选择不连续的多个单元格 • 选择局部连续总体不连续的单元格 • 5．选定整行 • 6．选定列 • 7．选定工作表的所有单元格
第12页/共151页
2.3 输入数据
第85页/共151页
图71 数据表行列示意图
第86页/共151页
建立和使用数据表格时，用户应注意以下几个问题：
• （1）避免在一张工作表中建立多个数据表格。 • （2）数据表格的数据和其他数据之间至少留出一个空行和空列。 • （3）避免在数据表格的各条记录或各个字段之间放置空行和空列。 • （4）最好使用列名，而且把列名作为字段的名称。 • （5）字段名的字体，对齐方式等格式最好与数据表中其他数据相区别。

论文如何查重ppt课件

出参考文献表。另外，对顺序编制码和著录项顺序都有严
格的规定。
大学生毕业论文检测是一个新事物
任何一个新事物的出现，任何一项新方案的实施，要让大家接受、认可和适应，都必须有一个循序渐进的过程，一步到位既不现实，更可能适得其反。
因此，我校的本科论文诚信检测工作从一开始就确定了“小步快跑、稳步推进”的策略: 第一年：在部分评奖奖项中试用，如建筑学院学术
这说明很多本科生只看重论文的内容，忽视了参考文献也
是论文的必要组成部分，或者说指导教师没有向本科生讲
明参考文献著录的重要性和著录规则。根据《文后参考文
献著录规则》(UB/T7714-2005 )，凡是论文中引用前人
(包括作者自己过去)己发表的文献中的观点、数据和材料
等，都要对它们在文中出现的地方予以标明，并在文末列
论文如何查重
需要解决的几个关键问题
• 1、为什么要进行论文检测 • 2、本校使用的论文检测系统 • 3、如何看论文检测结果 • 4、论文检测中遇到的几个问题 • 5、论文修改方法 • 6、修改案例分析
1、为什么要进行论文检测
为了净化学术环境，杜绝抄袭！
存在问题一：公然抄袭论文
凡论文检测相似率高达70%以上的，属于公然抄袭。
修改指数：中度抄袭，轻微修改！
免责申明
•
鉴于论文检测技术的局限性以及论文检测样
本库的局限性，网站不保证检测报告
的绝对准确，相关结论仅供参考，不做法律依据。
•
权归各自权利人享有。
•
根据中华人民共和国著作权法相关规定，
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(ppt版)如何分析销售数据与报表

时间序列预测法也叫历史延伸法或外推法。时间序列预测法的根本特点是：
1、假定事物的过去趋势会延伸到未来；
2、预测所依据的数据(shùjù)具有不规那么性；
3、撇开了市场开展之间的因果关系。
第三十一页，共四十九页。
推断(tuīduàn)性分析
时间序列(xùliè)分析〔time series analysis)
销售额 1,573,397 1,061,241 951,650 886,138 800,493 737,777 699,084 680,216 578,036 570,238
排名 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
第十八页，共四十九页。
数据(shùjù)的分布特征探索数据主要(zhǔyào)有两个分布特征，一是数据的集中趋势；二是数据的离散趋势
第二十八页，共四十九页。
从上面的关系(guān xì)中，我们通过回归分析，得到以下结论：
通过回归分析，因此，我们得到模型为：
Y=1273.918*X1+108.780*X2 其中Y为销额，X1为销量(xiāo liànɡ)、X2为价格
第二十九页，共四十九页。
模型建立后，我们就运用(yùnyòng)它来进行在不同销量上销额的预测
在相应(xiāngyīng)的价格和销量下预测的销售额
通过预测(yùcè)，我们发现此回归模型具有一定的准确性
第三十页，共四十九页。
推断(tuīduàn)性分析
时间(shíjiān)序列分析〔time series analysis)
时间序列预测法是一种定量分析方法，它是在时间序列变量分析的根底上，运用一定的数学方法建立预测模型，使时间趋势向外延伸，从而预测未来市场的开展变化趋势，确定变量预测值。

Commvault重复数据删除功能介绍

8
内存数据库摘要
• 内存数据库是提升DDB性能的可配置选项
•
除了DiskDB外,内存数据库允许3个DDB实例在内存中运行
• DiskDB以事务处理模式运行，提交变化到磁盘
•
插入操作， 20秒的活动保存在每个MemDB实例中
• •
• MemDB每20秒提交到DiskDB中 • 已经提交的MemDB实例内容被清除用作新的插入操作查询操作，所有3个MemDBs和DiskDB都会被查询到
23
其他 v11 重删变化
• V11中封存老版本的DDB会创建V11的DDB
•
每个辅助文件的存档文件从256减少到16
• • • 减少DDB大小消除V10中使用完全重建来缩减DDB的必要减少使用新的DDB压缩特性必要
• • •
Mac客户端支持客户端DDB缓存 “请勿重复数据删除久于以下项的对象”设置重新可用已有的重删储存策略上增加分区（即将实现)
• • •
4
MemDB架构- 插入
MemDB Levels Clean Up Process DDB Calls Add / Update Records Merge MemDB Mem Mem DB1 DB0 DB2 Active Closed - Waiting For Merge In Merge
4分区重删池可支持多达200个并发数据流
没有官方的最大记录数定义，DDB查询和插入时间决定最大容量。
V10中DDB可用性选项会导致重删池中50%的块重定基线。 4分区DDB，如果1个分区离线，重定基线降低为25%。 15
4分区DDB
• 数据如何在DDB分区中分布? • Mod（）函数处理每个重删块hash值 • • • • 模函数由hash值做除法后得到余数余数决定数据块发送给哪个DDB分区相同的hash值总是发送给相同的DDB分区