Registros duplicados: ¿Cómo detectarlos en una tabla? 🔎

¡Hola a todos! En el mundo de las bases de datos, la integridad de los datos es fundamental. Es común encontrar tablas con registros duplicados debido a errores en la aplicación, fallas en los procesos de carga o, simplemente, la falta de una clave primaria sólida. Detectar estos duplicados es el primer paso para limpiar y optimizar tus datos.

En este artículo, te mostraré una consulta SQL sencilla y poderosa que te permitirá identificar rápidamente todos los registros que se repiten en tu tabla.

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La magia de GROUP BY y HAVING

La clave para encontrar registros duplicados es combinar las cláusulas GROUP BY y HAVING.

• GROUP BY agrupa las filas que tienen los mismos valores en las columnas que especifiques.

• HAVING filtra esos grupos, permitiéndote seleccionar solo aquellos que cumplen con una condición.

Al usar HAVING COUNT(*) > 1, le dices a la base de datos que solo te muestre los grupos que tienen más de un registro, es decir, los duplicados.

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La consulta para encontrar duplicados

Aquí tienes el ejemplo de la consulta que puedes usar. Solo necesitas reemplazar col1, col2 y tabla con los nombres de tus columnas y tu tabla.

SELECT
    col1,
    col2,
    COUNT(*)
FROM
    tabla
GROUP BY
    col1,
    col2
HAVING
    COUNT(*) > 1;

Análisis de la consulta:

• SELECT col1, col2, COUNT(*): Seleccionas las columnas que definen la unicidad de tu registro y usas COUNT(*) para contar cuántas veces se repite cada combinación de valores.

• FROM tabla: Especificas la tabla donde quieres buscar.

• GROUP BY col1, col2: Agrupas los registros por las columnas que consideras que deberían ser únicas. Si la combinación de col1 y col2 debería ser única, úsalas aquí. Si son más columnas, añádelas a la lista.

• HAVING COUNT(*) > 1: Esta es la condición que filtra los grupos y te muestra solo aquellos que se repiten.

El resultado será una lista de las combinaciones de valores duplicados y el número de veces que aparecen.

¿Qué otros problemas de integridad de datos has resuelto con SQL? ¡Déjanos un comentario y comparte tu experiencia!