=IF(COUNTIF(A2:E2,A2)>1,A2,"""")&IF((COUNTIF(B2:E2,B2)>1)(COUNTIF(A2:B2,B2)=1),B2,"""")&IF((COUNTIF(C2:E2,C2)>1)(COUNTIF(A2:C2,C2)=1),C2,"""")&IF((COUNTIF(D2:E2,DB2)>1)(COUNTIF(A2:D2,D2)=1),D2,"""")
粘贴至F2单元格,如图:
将公式
=SUBSTITUTE(SUBSTITUTE(A2&B2&C2&D2&E2,LEFT(F2),""""),RIGHT(F2),"""")
粘贴至G2单元格,如图:
选中F2:G2单元格,对准右下角,光标成""+""状时双击,效果如图:"有两个函数，一个是group_by，用于选定重复数据，
另一个是summarise，用于合并重复行另外的不重复数据行。
使用代码：
library(dplyr)
#使用方法
#data %>% group_by(duplicate_data) %>% summarise (non_duplicate_data)
#文中例子
data_output <- gseGO_AIM2_2_IL_human %>% group_by(Description) %>% summarise(SYMBOL = paste(SYMBOL, collapse = "/"))
然后就可以啦

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表中有以下列
列A varchar(50)
列B varchar(50)
合并显示为：
select A+'-'+B as AB from 表
若列的属性不一致需要转换一下：
select cast(A as varchar(50))+'-'+cast(B as varchar(50)) as AB from 表
于我来说，我喜欢技术，不偏执于某一类开发语言，愿意花时间精力去解决问题。
1去除在谓词列上编写的任何标量函数
优化前：(耗时31s)
优化后：(耗时0922s)
总结：
DB2可以选择使用START_DATE上的列索引，但是在列上使用了函数后，DB2就无法使用列索引了，从而导致查询效率变低。
2去除在谓词列上编写的任何数学运算
优化前：(耗时10265)
优化后：(耗时339s)
总结：
DB2查询时候，会优先选择列CONTRACT_AMT上的索引，如果直接对列CONTRACT_AMT应用数学运算，DB2就无法使用索引了。一定要做到：列本身(不加数学运算)放在 *** 作符的一边，而所有的计算都放在另外一边。
3SQL语句中指定查询列
优化前：(耗时1315s)
优化后：(耗时2922s)
总结：
如果Select包含不需要的列，优化工具会选择Indexonly=’N’,这会强制DB2必须进入数据页来得到所请求的特定列，这就要求更多的I/O *** 作，梁歪，这些多余的列可能是某些排序的部分，这样一来就需要和传递一个更大的排序文件，相应的会使排序成本更高。
4尽可能不使用distinct
优化前：(耗时0687s)
优化后：(耗时0437s)
总结：
在测试distinct与group by性能的过程中，在列CST_ID上添加索引后，发现group by 确实比distinct快一些，但是在数据分布比较离散的情况下使用group by ，比较集中的情况下使用distinct表数据量较少的情况随便使用哪个都一样， 不管选择谁，都要建立索引
5Exists、in、not in 、not exists的使用场景选择
51 in跟exists的区别：
例如：表A(小表)，表B(大表)
优化前：(耗时193s)
优化后：(耗时1125s)
相反的，
优化前：(耗时19s)
优化后：(耗时10s)
总结：
in是把外表和内表作hash连接，而exists是对外表作loop循环，每次loop循环再对内表进行查询，一直以来认为exists比in效率高的说法是不准确的。 如果查询的两个表大小相当，那么用in和exists差别不大；如果两个表中一个较小一个较大，则子查询表大的用exists，子查询表小的用in；
简称：子大Exists,子小in
52 not in 与 not exists区别：
如果查询语句使用了not in，那么对内外表都进行全表扫描，没有用到索引；而not exists的子查询依然能用到表上的索引。所以无论哪个表大，用not exists都比not in 要快。
6尽可能使用union all来代替union
优化前：(耗时15344s)
优化后：(耗时2719s)
总结：
在union中，DB2最后会自动执行一个排序来消除重复值，这样是很耗费资源的，所以在不需要去重复的情况下，尽可能使用UNION ALL 代替union
N模板
优化前：(耗时31s)
优化后：(耗时0922s)
总结：
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