在MySQL数据库中，可以使用COUNT(DISTINCT column_name)函数来去重并查询某个字段的总数。如果要查询交易表中不重复的交易总数，可以使用以下SQL语句：，，“sql，SELECT COUNT(DISTINCT transaction_id) FROM transactions;，“
关于mysql数据库去重查总数的问题，下面将使用小标题和单元表格进行详细的解析与讨论：
（图片来源网络，侵删）
1、使用COUNT DISTINCT去重
基本用法：COUNT(DISTINCT column_name) 是计算某个字段去除重复值之后的总数，要获取表upay_order 中openid 的不同总数，可以使用以下查询：
“`sql
SELECT COUNT(DISTINCT openid) AS count FROM upay_order;
“`
注意点：在COUNT DISTINCT 的使用时，括号不是必须的，即COUNT(DISTINCT column_name) 和COUNT DISTINCT column_name 是等效的。
复合去重：如果要去重的数据涉及到多个字段，需要将这些字段一并放入COUNT DISTINCT 中，比如统计作者和学校ID的组合唯一值，可以用如下语句：
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“`sql
SELECT COUNT(DISTINCT author, sid) AS total FROM files;
“`
2、使用GROUP BY分组去重
基本用法：通过GROUP BY 可以对数据进行分组，并在每组内去重，这通常结合COUNT() 使用来统计每组的条目数量。
简单示例：若要统计某个字段经过分组后每组的值的个数，可以使用以下查询：
“`sql
（图片来源网络，侵删）
SELECT column_name, COUNT(*) AS num FROM table_name GROUP BY column_name;
“`
高级应用：当需要根据一个或多个字段进行分组并计数时，可以扩展上述方法，按作者和学校ID分组，然后计算每个组的不同ID数量：
“`sql
SELECT author, COUNT(DISTINCT id) FROM files GROUP BY sid;
“`
3、使用子查询去重统计
复杂查询：有时可能需要在多个表或者复杂的逻辑中进行去重计数，这时候，子查询和联合查询（UNION ALL）就非常有用，统计两个表中不同组合的总数：
“`sql
SELECT SUM(c) FROM (
SELECT COUNT(DISTINCT from_user_id, message_id) c FROM im_message
WHERE dr = 0 AND message_status = 2 AND user_type = 1 AND to_user_id = 2
UNION ALL
SELECT COUNT(DISTINCT group_id, message_id) c FROM im_messagerefgroup
WHERE dr = 0 AND user_id = 2
) AS temp;
“`
合并统计结果：在子查询中，我们可以先分别对不同的表或者不同的条件进行计数，然后将这些结果合并，上述SQL语句首先在两个不同的表中进行去重计数，并将结果相加得出最终的总数。
4、使用HAVING语句过滤
过滤重复：尽管HAVING 通常用于过滤聚合函数的结果，但它与GROUP BY 结合时也可以实现去重的效果，选择出现次数大于1的记录：
“`sql
SELECT record_id, COUNT(*)
FROM assessment_record_date
WHERE date_type = 1
GROUP BY record_id
HAVING COUNT(*) > 1;
“`
结合GROUP BY：此查询首先根据record_id 进行分组，然后使用HAVING 来过滤掉只出现一次的记录，实际上实现了类似去重的功能。
5、使用UNION去重
跨表去重：如果需要在多个表之间进行去重操作，可以使用UNION 来合并表并自动过滤掉重复的数据行，如果要得到table1 和table2 中column 的唯一值，可以使用以下查询：
“`sql
SELECT column FROM table1
UNION
SELECT column FROM table2;
“`
注意事项：需要注意的是，UNION 会自动去除结果中的重复行，而UNION ALL 则不会。
MySQL提供了多种去重手段以供选择，包括使用COUNT DISTINCT、GROUP BY、子查询、HAVING 语句以及UNION 等，每种方法都有其适用场景和特点，用户可以根据实际需求和数据结构选择最合适的方法，了解这些方法的原理和使用方式对于数据库查询优化至关重要。
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