1. 查询需要删除的记录，会保留一条记录。 select a.id,a.subject,a.RECEIVER from test1 a left join (select c.subject,c.RECEIVER ,max(c.id) as bid from test1 c where status=0 GROUP BY RECEIVER,SUBJECT having count(1) >1) b on a.id1) b where a.subject=b.subject and a.RECEIVER = b.RECEIVER and a.id
这是最基本的索引类型，而且它没有唯一性之类的限制。
这种索引和前面的“普通索引”基本相同，但有一个区别：索引列的所有值都只能出现一次，即必须唯一。
关于这个问题，有多种方法可以筛选重复数据，以下是其中几种常见的方法：
1. 使用Excel或Google表格等电子表格软件的筛选功能，先将数据按照某一列排序，然后使用“条件格式”或“数据”-“删除重复项”等功能，筛选出重复的数据。
2. 使用Python编程语言及其相关库，如pandas、numpy等，通过读取数据文件或数据库表中的数据，使用drop_duplicates()等函数进行去重操作。
3. 使用数据库的去重功能，如MySQL的DISTINCT关键字、Oracle的ROWID等，通过SQL语句查询时筛选出重复数据。
4. 使用linux命令行工具，如sort、uniq等，先将数据进行排序，然后使用uniq -d命令筛选出重复的行。
以上方法均可针对大批量数据进行操作，具体应根据实际情况选择最适合的方法。
处理大数据中的重复数据可以采用以下方法：
首先，可以使用哈希算法对数据进行分片，将数据分散存储在不同的节点上，以减少重复数据的存储和处理量。
其次，可以使用数据去重算法，如Bloom Filter或MinHash等，对数据进行去重操作。
另外，可以使用分布式计算框架，如Hadoop或Spark，利用并行计算的能力对数据进行去重。
最后，可以使用数据库的唯一索引或主键约束来防止重复数据的插入。综合运用这些方法可以高效地处理大数据中的重复数据。
处理大数据中的重复数据的一种方法是使用数据去重技术。
去重的原理是在数据集中识别和删除重复的记录，确保数据的唯一性。这样可以减少数据集的冗余，提高数据处理效率，节省存储空间，并且保证分析和统计结果的准确性。常见的去重方法包括哈希算法、排序去重和基于数据特征的去重等。通过去除重复数据，我们可以优化数据的质量，使数据分析和挖掘更具有价值和可信度。