本文主要是介绍MySQL重复数据处理的七种高效方法，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
《MySQL重复数据处理的七种高效方法》你是不是也曾遇到过这样的烦恼：明明系统测试时一切正常,上线后却频频出现重复数据,大批量导数据时,总有那么几条不听话的记录导致整个事务莫名回滚,今天,我就跟大家分...
1. 重复数据插入问题分析
1.1 问题本质
在 mysql 中，当我们使用主键或唯一索引来确保数据唯一性时，如果插入重复数据，MySQL 会抛出类似这样的异常：
Java.sql.SQLIntegrityConstraintViolationException: Duplicate entry 'xxx' for key 'xxx'
这个异常本质上是数据库告诉我们："兄 dei，这条数据已经存在了，别再塞了！"
唯一键定义：唯一键可以是主键或唯一索引，二者在触发唯一性约束时行为一致。主键是特殊的唯一索引，区别在于主键不允许 NULL 值且一个表只能有一个主键，而唯一索引则可以有多个且允许 NULL 值。需注意，对于普通唯一索引，MySQL 将多个 NULL 视为不同值，因此可以插入多条 NULL 唯一键的记录；而主键则完全不允许 NULL。选择约束类型时应考虑字段是否允许为 NULL 的业务需求。
1.2 常见场景图
2. 基础解决方案：使用异常捕获
最基础的方案是使用 try-catch 捕获异常，代码如下：
public void insertUser(User user) {
try {
userMapper.insert(user);
log.info("用户数据插入成功");
} catch (org.springframework.dao.DuplicateKeyException e) {
// Spring框架对SQLIntegrityConstraintViolationException的封装
log.warn("用户数据已存在: {}", user.getUsername());
// 可以选择忽略或更新现有数据
} catch (java.sql.SQLIntegrityConstraintViolationException e) {
// 使用JDBC直接操作时可能遇到的原生异常
log.warn("用户数据已存在(JDBC原生异常): {}", user.getUsername());
// 同样可以处理重复数据
}
}
这种方法的缺点是：每次遇到重复数据都会产生一个异常，异常的创建和捕获会带来额外的性能开销，尤其在批量操作时性能损耗更明显。
3. 改进方案：预检查+条件插入
一个改进思路是先检查数据是否存在，再决定插入或更新：
public void insertUserWithCheck(User user) {
User existingUser = userMapper.selectByUsername(user.getUsername());
if (existingUser == null) {
userMapper.insert(user);
} else {
// 处理重复数据，比如更新或忽略
}
}
这种方案的核心价值是减少数据库异常抛出，而非保证数据唯一性。在并发环境下存在竞态条件：检查和插入是两个独立操作，中间可能有其他事务插入相同数据。
解决竞态条件的正确方式：
- 必须结合数据库唯一索引作为兜底保障
- 即使发生并发冲突，最终由数据库约束保证数据唯一性
- 应用层做好异常捕获处理，保证业务流程正常进行
在高并发场景下，可以考虑使用分布式锁进一步控制并发问题，增加续租机制确保业务完成前锁不会释放：
@Transactional(rollbackFor = Exception.class)
public void insertUserWithLock(User user) {
// 获取分布式锁(采用Redisson实现自动续租)
String lockKey = "user_register:" + user.getUsername();
RLock lock = redissonClient.getLock(lockKey);
try {
// 尝试获取锁，设置自动续租（看门狗机制）
boolean locked = lock.tryLock(5, 30, TimeUnit.SECONDS);
if (locked) {
User existingUser = userMapper.selectByUsername(user.getUsername());
if (existingUser == null) {
userMapper.insert(user);
} else {
// 处理重复数据
}
} else {
throw new BusinessException("操作频繁，请稍后重试");
}
} catch (InterruptedException e) {
Thread.currentThread().interrupt();
throw new BusinessException("操作被中断");
} finally {
// 确保锁释放
if (lock.isHeldByCurrentThread()) {
lock.unlock();
}
}
}
4. 高效解决方案
4.1 INSERT IGNORE 语句
MySQL 提供了 INSERT IGNORE 语句，当遇到重复数据时会自动忽略错误：
@Insert("INSERT IGNORE INTO user(username, email, password) VALUES(#{username}, #{email}, #{password})")
int insertIgnore(User user);
执行流程如下：
注意：受影响的行数是实际成功插入的行数，被忽略的行不计入受影响的行数。这点在批量操作时尤为重要，返回值只反映实际插入的记录数，而非处理的总记录数。
4.2 ON DUPLICATE KEY UPDATE 语句
如果需要在遇到重复时更新数据，可以使用 ON DUPLICATE KEY UPDATE：
@Insert("INSERT INTO user(username, email, password, login_count) " +
"VALUES(#{username}, #{email}, #{password}, #{loginCount}) " +
"ON DUPLICATE KEY UPDATE " +
"email = IF(email = VALUES(email), email, VALUES(email)), " + // 仅当值变化时更新，避免无谓更新
"login_count = login_count + 1") // 累加操作必然更新
int insertOrUpdateLoginCount(User user);
这条语句会在遇到重复主键或唯一索引时，执行 UPDATE 操作而不是插入。
注意：使用IF(字段 = VALUES(字段), 字段, VALUES(字段))可以避免"静默更新"问题——当新值与旧值相同时，MySQL 不会真正执行更新操作，受影响的行数为 0。这种写法确保只有在值真正变化时才更新。
受影响的行数意义：
- 1: 新插入记录或更新了已有记录（值发生变化）
- 0: 行被更新但值未变化
- 2: 合并了多个唯一索引冲突的记录（较少见）
4.3 REPLACE INTO 语句
REPLACE INTO 是另一种处理方式，它会先尝试插入数据，如果出现重复则删除旧记录，再插入新记录：
@Insert("REPLACE INTO user(id, username, email, password) VALUES(#{id}, #{username}, #{email}, #{password})")
int replaceUser(User user);
执行过程：
重要风险提示：
- 如果表存在外键约束，删除旧记录可能触发级联删除，导致关联数据丢失
- 使用自增主键时，每次 REPLACE 都会生成新的主键值，导致主键值跳跃
- 大量使用 REPLACE 会导致更频繁的行删除再插入，增加表碎片和锁竞争
适用场景：无外键依赖、无需保留历史版本、完全覆盖旧数据的场景。
5. 批量处理优化
对于批量数据处理，逐条插入效率低下。下面是更安全的批量插入方案（避免 SQL 注入风险）：
@Mapper
public interface UserMapper {
@Insert("<script>" +
"INSERT INTO user(username, email, password) VALUES " +
"<foreach collection='users' item='user' separator=','>" +
"(#{user.username}, #{user.email}, #{user.password})" +
"</foreach>" +
" ON DUPLICATE KEY UPDATE " +
"email = VALUES(email), " +
"password = VALUES(password)" +
"</script>")
int BATchInsertOrUpdate(@Param("users") List<User> users);
@Insert("<script>" +
"INSERT IGNORE INTO user(username, email, password) VALUES " +
"<foreach collection='users' item='user' separator=','>" +
"(#{user.username}, #{user.email}, #{user.password})" +
"</foreach>" +
"</script>")
int batchInsertIgnore(@Param("users") List<User> users);
}
使用 JdbcTemplate 时也要注意避免 SQL 注入：
public int batchInsertWithJdbcTemplate(List<User> users) {
String sql = "INSERT INTO user(username, email, password) VALUES (?, ?, ?) " +
"ON DUPLICATE KEY UPDATE email = VALUES(email)";
return jdbcTemplate.batchUpdate(sql, new BatchPreparedStatementSetter() {
@Override
public void setValues(PreparedStatement ps, int i) throws SQLException {
User user = users.get(i);
ps.setString(1, user.getUsername());
ps.setString(2, user.getEmail());
ps.setString(3, user.getPassword());
}
@Override
public int getBatchSize() {
return users.size();
}
}).length;
}
6. Spring Boot 整合方案
在 Spring Boot 项目中，我们可以结合 MyBatis 实现更优雅的解决方案：
@Service
public class UserService {
@Autowired
private UserMapper userMapper;
/**
* 插入用户数据，遇到重复则更新
*/
@Transactional(rollbackFor = Exception.class)
public boolean insertOrUpdateUser(User user) {
return userMapper.insertOrUpdate(user) > 0;
}
/**
* 批量插入用户数据，忽略重复
*/
@Transactional(rollbackFor = Exception.class)
public int batchInsertIgnore(List<User> users) {
if (CollectionUtils.isEmpty(users)) {
return 0;
}
// 大批量数据，分批处理避免事务过大
int batchSize = 500; // 根据实际数据大小和数据库配置调整
int totalInserted = 0;
for (int i = 0; i < users.size(); i += batchSize) {
List<User> batch = users.subList(i, Math.min(users.size(), i + batchSize));
totalInserted += userMapper.batchInsertIgnore(batch);
}
return totalInserted;
}
}
// UserMapper接口
public interface UserMapper {
@Insert("INSERT INTO user(username, email, password) " +
"VALUES(#{username}, #{email}, #{password}) " +
"ON DUPLICATE KEY UPDATE " +
"email = VALUES(email), password = VALUES(password)")
int insertOrUpdate(User user);
@Insert("<script>INSERT IGNORE INTO user(username, email, password) VALUES " +
"<foreach collection='list' item='user' separator=','>" +
"(#{user.username}, #{user.email}, #{user.password})" +
"</foreach></script>")
int batchInsertIgnore(@Param("list") List<User> users);
}
7. 实用异常处理封装
为了使代码更健壮，我们可以封装一个通用的异常处理工具：
public class MySqlExceptionHelper {
// MySQL错误码常量
public static final int ER_DUP_ENTRY = 1062; // 重复键错误码
/**
* 执行可能出现重复键的数据库操作
* @param operation 数据库操作
* @param duplicateKeyHandler 重复键处理器
* @return 处理结果
*/
public static <T> T executeWithDuplicateKeyHandling(
Supplier<T> operation,
Function<Exception, T> duplicateKeyHandler) {
try {
return operation.get();
} catch (DataAccessException e) {
// 提取原始异常
Throwable cause = e.getCause();
if (cause instanceof SQLException) {
SQLException sqlEx = (SQLException) cause;
// 通过错误码判断，而非不可靠的字符串匹配
if (sqlEx.getErrorCode() == ER_DUP_ENTRY) {
// 调用重复键处理器
return duplicateKeyHandler.apply((Exception) cause);
}
}
// 重新抛出其他异常
throw e;
}
}
}
使用示例：
public boolean insertUserSafely(User user) {
return MySqlExceptionHelper.executeWithDuplicateKeyHandling(
// 正常插入逻辑
() -> {
int rows = userMapper.insert(user);
return rows > 0;
},
// 重复键处理逻辑
ex -> {
log.warn("用户{}已存在，尝试更新", user.getUsername());
int rows = userMapper.updateByUsername(user);
return rows > 0;
}
);
}
8. 不同方案性能对比
下面是各种方案在不同场景下的性能对比（基于实际测试数据）：
性能测试环境：MySQL 8.0, 16G 内存, SSD 存储, 1 万条记录，20%重复率
索引扫描对性能的影响：
INSERT IGNORE和ON DUPLICATE KEY UPDATE直接利用唯一索引的 B+树结构快速判断重复，仅需一次索引查找操作- 预检查方案则需要额外的索引查询和多次与数据库交互，增加网络延迟和查询成本
- 当使用唯一索引的前缀索引（如
CREATE UNIQUE INDEX idx_name ON user(username(20))）时，判断重复只比较前 N 个字符，需确保前缀长度足够区分业务数据
事务隔离级别的影响： 在 RR(Repeatable Read)隔离级别下，预检查方案可能读到旧版本数据，而在实际插入时才发现数据已被其他事务插入，导致出现明明检查过却仍触发唯一键异常的问题。而在 RC(Read Committed)隔离级别下，ON DUPLICATE KEY UPDATE使用快照读，可能减少锁等待；而 RR 隔离级别下可能触发间隙锁，增加锁范围，进一步影响并发性能。
9. 方案原理对比
各种方案在锁机制、事务行为上存在显著差异：
比较表：
| 方案 | 锁行为 | 锁范围 | 事务复杂度 | 主键变化 | 并发友好度 |
|---|---|---|---|---|---|
| INSERT IGNORE | 只锁冲突时不操作 | 最小 | 简单 | 不变 | 最高 |
| ON DUPLICATE KEY UPDATE | 锁已有行并更新 | 中等 | 中等 | 不变 | 中等 |
| REPLACE INTO | 锁已有行，删除后再插入 | 最大 | 复杂（删除+插入） | 自增主键会变化 | 最低 |
| 分布式锁+预检查 | 全局分布式锁 | 跨服务 | 高 | 不变 | 较低 |
在高并发写入场景，INSERT IGNORE的锁竞争最小，性能最优；而REPLACE INTO可能导致更多的锁等待和死锁风险。
10. 应用场景案例
10.1 用户注册场景
用户注册时，需要确保用户名或邮箱唯一：
@Service
public class UserRegistrationService {
@Autowired
private UserMapper userMapper;
public RandroidegisterResult register(RegisterRequest request) {
User user = new User();
user.setUsername(request.getUsername());
usandroider.setEmail(request.getEmail());
user.setPassword(encryptPassword(request.getPassword()));
user.setCreateTime(new Date());
try {
// 使用INSERT IGNORE插入
int result = userMapper.insertIgnore(user);
if (result > 0) { // 成功插入新用户
return RegisterResult.success();
} else { // 用户名已存在
// 查询是否是用户名冲突
User existingUser = userMapper.selectByUsername(user.getUsername());
if (existingUser != null) {
return RegisterResult.usernameExists();
} else {
// 可能是邮箱冲突
return RegisterResult.emailExists();
}
}
} catch (Exception e) {
log.error("注册异常", e);
return RegisterResult.error("系统异常");
}
}
}
10.2 数据导入场景
批量导入用户数据，忽略重复记录：
@Service
public class DataImportService {
@Autowired
private UserMapper userMapper;
@Autowired
private Metricsservice metricsService; // 监控服务
@Transactional(rollbackFor = Exception.class)
public ImportResult importUserphps(List<UserDTO> userDTOs) {
ImportResult result = new ImportResult();
// 数据预处理和验证
List<User> validUsers = userDTOs.stream()
.filter(this::isValidUserData)
.map(this::convertToUser)
.collect(Collectors.toList());
if (validUsers.isEmpty()) {
result.setMessage("没有有效数据");
return result;
}
// 分批处理，每批500条
int batchSize = 500;
List<List<User>> batches = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < validUsers.size(); i += batchSize) {
batches.add(validUsers.subList(i, Math.min(validUsers.size(), i + batchSize)));
}
int totalImported = 0;
int totalDuplicated = 0;
List<String> errors = new ArrayList<>();
for (List<User> batch : batches) {
try {
int batchCount = batch.size();
int imported = userMapper.batchInsertIgnore(batch);
totalImported += imported;
totalDuplicated += (batchCount - imported);
// 记录监控指标
metricsService.recordMetrics(
"user_import_success", imported,
"user_import_duplicate", batchCount - imported,
"user_import_duplicate_ratio", (batchCount - imported) * 100.0 / batchCount
);
} catch (Exception e) {
log.error("导入批次异常", e);
errors.add("批次导入错误: " + e.getMessage());
}
}
result.setTotalProcessed(validUsers.size());
result.setSuccessCount(totalImported);
result.setDuplicateCount(totalDuplicated);
result.setErrors(errors);
return result;
}
}
10.3 分布式 ID 生成器场景
基于数据库序列的分布式 ID 生成方案，确保生成的 ID 全局唯一：
@Service
public class SequenceGenerator {
@Autowired
private JdbcTemplate jdbcTemplate;
/**
* 获取指定业务类型的ID序列段
* @param type 业务类型
* @param step 步长(一次获取多少个ID)
* @return 起始ID，应用可在内存中递增使用
*/
public long getNextIdBatch(String type, int step) {
// 使用悲观锁确保并发安全
String selectSql = "SELECT current_id FROM id_generator WHERE type = ? FOR UPDATE";
Long currentId = jdbcTemplate.queryForObject(selectSql, Long.class, type);
if (currentId == null) {
// 首次使用，初始化序列
String insertSql = "INSERT INTO id_generator(type, current_id, step) VALUES(?, 0, ?)";
jdbcTemplate.update(insertSql, type, step);
currentId = 0L;
}
// 更新序列值
String updateSql = "UPDATE id_generator SET current_id = current_id + ? WHERE type = ?";
jdbcTemplate.update(updateSql, step, type);
// 返回当前批次的起始ID
return currentId;
}
}
// ID生成器表结构
/*
CREATE TABLE id_generator (
type VARCHAR(50) PRIMARY KEY,
current_id BIGINT NOT NULL,
step INT NOT NULL DEFAULT 1000,
update_time TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP
);
*/
10.4 金融交易场景的幂等性设计
金融系统中，支付交易必须确保幂等性，避免重复扣款：
@Service
public class PaymentService {
@Autowired
private TransactionMapper transactionMapper;
@Autowired
private AccountMapper accountMapper;
/**
* 执行支付交易（幂等操作）
* 通过订单号+交易类型作为唯一键，确保同一笔交易只执行一次
*/
@Transactional(rollbackFor = Exception.class)
public PaymentResult pay(String orderNo, String accountId, BigDecimal amount) {
// 创建交易记录（使用唯一约束确保幂等）
TransactionDO transaction = new TransactionDO();
transaction.setOrderNo(orderNo);
transaction.setType("PAYMENT");
transaction.setAccountId(accountId);
transaction.setAmount(amount);
transaction.setStatus("PROCESSING");
transaction.setCreateTime(new Date());
// 尝试插入交易记录，如果已存在则返回0
int affected = transactionMapper.insertIgnore(transaction);
if (affected == 0) {
// 交易已存在，查询状态返回
TransactionDO existingTx = transactionMapper.selectByOrderNoAndType(orderNo, "PAYMENT");
return new PaymentResult(existingTx.getStatus(), "交易已处理");
}
try {
// 执行实际扣款逻辑（此部分必须保证原子性）
boolean success = accountMapper.deductBalance(accountId, amount) > 0;
android // 更新交易状态
if (success) {
transactionMapper.updateStatus(orderNo, "PAYMENTjavascript", "SUCCESS");
return new PaymentResult("SUCCESS", "支付成功");
} else {
transactionMapper.updateStatus(orderNo, "PAYMENT", "FAILED");
return new PaymentResult("FAILED", "余额不足");
}
} catch (Exception e) {
// 异常情况更新交易状态
transactionMapper.updateStatus(orderNo, "PAYMENT", "ERROR");
throw e; // 向上抛出异常触发事务回滚
}
}
}
@Mapper
public interface TransactionMapper {
@Insert("INSERT IGNORE INTO transactions(order_no, type, account_id, amount, status, create_time) " +
"VALUES(#{orderNo}, #{type}, #{accountId}, #{amount}, #{status}, #{createTime})")
int insertIgnore(TransactionDO transaction);
@Select("SELECT * FROM transactions WHERE order_no = #{orderNo} AND type = #{type}")
TransactionDO selectByOrderNoAndType(@Param("orderNo") String orderNo, @Param("type") String type);
@Update("UPDATE transactions SET status = #{status}, update_time = NOW() " +
"WHERE order_no = #{orderNo} AND type = #{type}")
int updateStatus(@Param("orderNo") String orderNo, @Param("type") String type, @Param("status") String status);
}
10.5 实时数据同步场景
设备实时数据采集系统，确保只保留每台设备每个时间点的最新数据：
@Service
public class DeviceMetricsService {
@Autowired
private MetricsMapper metricsMapper;
/**
* 记录设备实时指标数据
* 使用device_id+timestamp作为唯一键，确保同一时间点只保留最新数据
*/
public void recordMetric(String deviceId, Date timestamp, Double value, String metricType) {
DeviceMetric metric = new DeviceMetric();
metric.setDeviceId(deviceId);
metric.setTimestamp(timestamp);
metric.setValue(value);
metric.setMetricType(metricType);
metric.setCreateTime(new Date());
// 使用REPLACE INTO确保只保留最新值
metricsMapper.replaceMetric(metric);
}
/**
* 批量记录设备指标（高性能版本）
*/
public void batchRecordMetrics(List<DeviceMetric> metrics) {
if (CollectionUtils.isEmpty(metrics)) {
return;
}
// 分批处理，每批200条
int batchSize = 200;
for (int i = 0; i < metrics.size(); i += batchSize) {
List<DeviceMetric> batch = metrics.subList(i, Math.min(metrics.size(), i + batchSize));
metricsMapper.batchReplaceMetrics(batch);
}
}
}
@Mapper
public interface MetricsMapper {
@Insert("REPLACE INTO device_metrics(device_id, timestamp, metric_type, value, create_time) " +
"VALUES(#{deviceId}, #{timestamp}, #{metricType}, #{value}, #{createTime})")
int replaceMetric(DeviceMetric metric);
@Insert("<script>" +
"REPLACE INTO device_metrics(device_id, timestamp, metric_type, value, create_time) VALUES " +
"<foreach collection='metrics' item='metric' separator=','>" +
"(#{metric.deviceId}, #{metric.timestamp}, #{metric.metricType}, " +
"#{metric.value}, #{metric.createTime})" +
"</foreach>" +
"</script>")
int batchReplaceMetrics(@Param("metrics") List<DeviceMetric> metrics);
}
11. 跨库分表场景的去重方案
在分库分表架构中，数据被分散到不同的物理表中，单靠数据库唯一索引无法跨库保证唯一性：
实现示例：
@Service
public class ShardingUserService {
@Autowired
private List<UserMapper> shardedMappers; // 不同分片的mapper
@Autowired
private ConsistentHash consistentHash; // 一致性哈希服务
/**
* 跨分片用户注册，确保用户名全局唯一
*/
public RegisterResult registerWithSharding(RegisterRequest request) {
// 1. 先查询全局唯一索引表，确认用户名不存在
String username = request.getUsername();
// 使用分布式锁防止并发插入
String lockKey = "user:register:" + username;
try (RedisLockWrapper lock = new RedisLockWrapper(redissonClient, lockKey)) {
if (!lock.tryLock(5, TimeUnit.SECONDS)) {
return RegisterResult.busy();
}
// 2. 检查全局用户名索引
if (usernameIndexMapper.exists(username)) {
return RegisterResult.usernameExists();
}
// 3. 生成全局唯一用户ID
String userId = SnowflakeIdGenerator.nextId();
// 4. 确定分片（使用一致性哈希算法）
int shardIndex = consistentHash.getShardIndex(username);
UserMapper targetMapper = shardedMappers.get(shardIndex);
// 5. 插入用户数据到对应分片
User user = createUserFromRequest(request, userId);
targetMapper.insert(user);
// 6. 插入全局用户名索引（使用INSERT IGNORE防止并发）
UserNameIndex index = new UserNameIndex(username, userId, shardIndex);
usernameIndexMapper.insertIgnore(index);
return RegisterResult.success(userId);
} catch (Exception e) {
log.error("分片用户注册异常", e);
return RegisterResult.error("系统异常");
}
}
}
/**
* 基于虚拟节点的一致性哈希实现
*/
@Component
public class ConsistentHash {
private final TreeMap<Long, Integer> virtualNodes = new TreeMap<>();
private final int numberOfReplicas; // 虚拟节点数量
private final int shardCount; // 实际分片数
public ConsistentHash(@Value("${sharding.virtual-nodes:160}") int numberOfReplicas,
@Value("${sharding.shard-count:4}") int shardCount) {
this.numberOfReplicas = numberOfReplicas;
this.shardCount = shardCount;
// 初始化虚拟节点
for (int i = 0; i < shardCount; i++) {
addShard(i);
}
}
private void addShard(int shardIndex) {
for (int i = 0; i < numberOfReplicas; i++) {
String nodeKey = shardIndex + "-" + i;
long hash = hash(nodeKey);
virtualNodes.put(hash, shardIndex);
}
}
public int getShardIndex(String key) {
if (virtualNodes.isEmpty()) {
return 0;
}
long hash = hash(key);
// 找到第一个大于等于hash的节点
Map.Entry<Long, Integer> entry = virtualNodes.ceilingEntry(hash);
// 如果没有找到，则取第一个节点
if (entry == null) {
entry = virtualNodes.firstEntry();
}
return entry.getValue();
}
private long hash(String key) {
// 使用MurmurHash获得更均匀的哈希分布
return Hashing.murmur3_128().hashString(key, StandardCharsets.UTF_8).asLong();
}
}
12. 总结
下面表格全面总结了各种 MySQL 重复数据处理方案的特性和适用场景：
| 方案 | 优点 | 缺点 | 适用场景 | 锁粒度 | 事务复杂度 | 实现复杂度 | 维护成本 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| try-catch 异常捕获 | 实现简单，通用性强 | 性能较低，异常开销大 | 单条插入，低频操作 | 插入行 | 简单 | 低 | 低 |
| 预检查+条件插入 | 逻辑清晰 | 存在并发问题，需要额外查询 | 单用户操作，并发低场景 | 查询+插入行 | 中等 | 中 | 中 |
| INSERT IGNORE | 语法简单，性能最佳 | 无法获知哪些记录被忽略 | 只需插入不存在记录场景 | 仅冲突行 | 简单 | 低 | 低 |
| ON DUPLICATE KEY UPDATE | 一条语句完成插入或更新 | SQL 较长，需要指定更新字段 | 需要更新已存在记录场景 | 已有行 | 中等 | 中 | 中（需维护更新字段） |
| REPLACE INTO | 语法简单，总是保证最新数据 | 会删除并重建记录，可能引发级联删除 | 需要完全覆盖已有数据场景 | 旧行+新行 | 复杂（删除+插入） | 低 | 中（需注意外键） |
| 批量插入方案 | 高性能，减少数据库交互 | 实现较复杂 | 大批量数据导入场景 | 多行 | 较大 | 中 | 中 |
| 分布式锁+唯一索引 | 从源头避免重复数据 | 实现复杂度高 | 分布式系统，跨库场景 | 全局分布式锁 | 高（跨服务） | 高 | 高（需维护锁服务） |
| 跨库分表去重 | 支持分库分表架构 | 实现极其复杂 | 大规模分布式系统 | 分片+全局索引 | 极高 | 极高 | 极高（需分片路由逻辑） |
通过合理选择和实现这些方案，我们可以有效解决 MySQL 中的重复数据处理问题，提高系统的健壮性和性能。实际项目中，往往需要根据具体场景组合使用不同策略，例如高并发场景下可能同时使用分布式锁、全局唯一 ID 和数据库唯一索引作为多重保障。
这些方案各有优劣，选择时需考虑业务需求、数据量大小、并发级别和系统架构等因素。在大多数场景下，使用INSERT IGNORE和ON DUPLICATE KEY UPDATE是既简单又高效的解决方案，而在分布式系统中，还需要加入全局唯一 ID 和分布式锁等机制确保数据一致性。
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