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解析：重复数据删除技术操作几点需知
关键字：重复数据删除
　　重复数据删除技术的产生是有一定的渊源，那就从头说起，虽然现在的价格直线下滑，单位成本已经很低。但是仍然跟不上数据文件增长的速度。随之而来的，能源消耗、数据备份管理等等也都成了老大难问题。而且一些重复的文件也随着增多了。为此企业现在迫切需要一门技术，能够确保在存储设备中存储的是独一无二的文件。在这种背景下，重复数据删除技术就应运而生啦。重复数据删除技术的目的很简单，就是确保存储的文件不重复，从而减少数据容量。不过在实际工作中，由于种种原因用户对这个技术还存在着一些误解。消除这些误区，对于大家正确使用重复数据删除技术很关键。
　　误区一：后期处理重复数据删除技术的工作时机。
　　重复数据删除技术根据其实现的方式可以分为“联机重复数据删除技术”和“后期处理重复数据删除技术”。两个技术各有各的特点。不过由于“后期处理重复数据删除技术”这个名字起得有点其一，所以不少用户对此存在着误解。如一些人会误认为后期处理重复数据删除方式是当所有数据备份过程结束后行验证、删除操作的。如果大家这么认为，那么就是大错特错了。
　　其实后期处理重复数据删除技术通常是在虚拟的磁带介质写入备份数据后就开始进行工作了。也就是说实在等待虚拟磁带写满之后就开始。当然这中间根据需要有一定的延迟。如存储管理员可以根据不同的情况对这个延迟进行设置。可以只延迟短短的几分钟，也可以延迟几个小时。延迟时间具体为多少，主要还是根据企业的实际情况来选择。如有些管理员可能会将这个作业放在比较空闲的时候进行，此时就会把这个延迟设置的比较长一点，如等到下班后进行等等。
　　这里需要注意的是一般情况下，为了提高数据备份的效率，会对数据备份进行分组管理。此时等待时间是从第一组备份任务传送备份数据流开始算起。当第一盘虚拟的备份磁带写满或者第一组备份数据写入结束后，重复数据删除处理就不存在延迟等待问题。这主要是因为当系统在进行前一组写入备份数据进行重复数据删除处理时，被分系统可以继续往后续虚拟磁带介质中写入第二组的备份数据。简单的说，就是重复数据处理作业与备份数据的写入作业可以独立运行。从而提高数据处理的效率。
　　误区二：后期处理重复数据删除方式会降低整体备份的效率。
　　如果光从技术上看，这个结论是成立的。一方面重复删除方式会占用服务器的资源。另一方面，重复删除方式存在着一定的延迟。但是这是一个比较孤立的观点。因为根据现在的重复数据删除技术，完全可以通过合理的配置来消除这种负面影响。
　　在实际工作中，如果技术人员发现后期处理重复数据删除技术降低了数据备份的效率，那么可以通过如下几种方式来消除这个不利影响。一是可以将重复数据删除技术分配到多个单独的服务器上来分担服务器的压力。一般情况下在对已写入的备份数据进行重复数据删除时，不同的处理引擎往往会访问同一。不过现在的技术可以使得他们访问同一磁盘阵列的不同区域。换句话说，就是可以实现高速的并发处理。这样的话，就不会和持续写入的备份数据流产生任何的冲突，从而不会影响数据备份的效率。二是可以适当调整数据延迟的时间。如可以缩短延迟时间，或者适当延长延迟时间避开数据备份的高峰时间等等。
　　总之，后期处理重复数据删除技术在一定程度上确实会影响到数据备份的整体效率。但是通过合理的配置，可以将这个负面影响降低到最低的程度。至少与其优势相比，这个负面影响是可以忽略不计的。
　　误区三：降低备份数据流的读取速度不利于数据备份。
　　从技术上说，在同等条件下采取重复删除技术，肯定会在一定程度上降低备份数据流的读取速度。但是存储管理员需要明白一点，评价一个技术是否合适，并不能够只看一个指标，而应该从总体上去评价。简单的说，需要评价一下总体的备份时间是否有所缩
　　另外值得一提的是，如果采取重复数据删除技术的话，一般要求相关设备要有比较高的配置或者性能。因为从数据备份的任务来看，其实包括两个部分，分别为数据的与重复数据删除作业。虽然说这两个作业可以独立运行，但是其运行所需要的时间是不同的。而只有党重复数据删除处理结束之后，整个备份作业才算真正完成。故如果后期处理重复数据删除设备的性能比较差时，就会降低系统的重复数据删除比。故笔者在部署这个项目的时候，往往会对重复数据删除设备进行评估与测试，看其性能上是否能够满足要求。
　　在现实工作中有很多案例可以说明，虽然采用重复数据删除技术后会在一定程度上降低存储数据流的读取速度，但是却可缩短整个备份作业所花的时间，能够满足RTO的需求。有句俗话说的好，只看结果不看过程。评价任何一门技术都是如此，应该从一个整体上进行评价，而不能够某几个个别的指标。否则的话，就可能会引起用户的误判。
　　误区四：重复数据删除技术与备份数据流写入作业无法同时运行。
　　如果备份数据流在写入的时候，只对同一个进行操作，那么这个问题确实存在。但是在现实工作中，这是根本不存在的。因为在实际应用中，重复数据删除技术往往是跟虚拟存储等结合使用的。也就是说，一般会将备份数据流写入到多盘虚拟磁带介质中。而实际写入磁带的数量往往会远远大于用户实际拥有的磁带驱动总数。
　　上文中就是大家可能对重复数据删除技术的误解，希望大家通过本文的学习之后能够正视重复数据删除技术，让重复数据删除技术很好的为用户服务。
[ 责任编辑：邹秋萍 ]
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关注Chinabyteexcel按一列删除重复行，并按另一列时间保留最近的一条记录
互联网 & 发布时间： 09:59:18 & 作者：秦风 &
本文介绍excel中根据A列公司名称找出重复的记录，并按照C列时间保留最近的一条记录的方法，希望对大家有所帮助。
A列公司名称，B列公司地址，C列时间。我想根据A列找出重复的，然后删除那一整行，只留下最近一个记录。&例：& A列&&&&&&&& B列&&&&&&&&&&& C列&& 北京1公司&& 北京市西城区&&& &&& 北京5公司&& 北京市海淀区&&& &&& 北京1公司&& 北京市朝阳区&&& &&& 北京3公司&& 北京市东城区&&& &&& 北京2公司&& 北京市丰台区&&& &&& 北京3公司&& 北京市宣武区&&& 删除后&&&&&& && 北京1公司&& 北京市西城区&&& &&& 北京5公司&& 北京市海淀区&&& &&& 北京3公司&& 北京市东城区&&& &&& 北京2公司&& 北京市丰台区&&&
代码如下:Sub 删除重复行()''*******数据放在Sheet1并从A1开始'*******A列放重复的'*******C列放时间 Sheets("Sheet1").Select 'A列到Z列排序&/p&
Columns("A:Z").Select
Selection.Sort Key1:=Range("A1"), Order1:=xlAscending, HEADER:=xlGuess, _
OrderCustom:=1, MatchCase:=False, Orientation:=xlTopToBottom, SortMethod _
:=xlPinYin, DataOption1:=xlSortNorma
Range("A1").Select
GoTo tiaoc13tiaoc1:
If ActiveCell.Offset(0, 2) &= ActiveCell.Offset(1, 2) Then GoTo tiaoc12
ActiveCell.Offset(0, 0).Rows("1:1").EntireRow.Delete Shift:=xlUp
GoTo tiaoc13tiaoc12:
ActiveCell.Offset(1, 0).Rows("1:1").EntireRow.Delete Shift:=xlUp tiaoc13:Do While ActiveCell.Offset(0, 0) && ""
If ActiveCell.Offset(0, 0) = ActiveCell.Offset(1, 0) Then GoTo tiaoc1
ActiveCell.Offset(1, 0).Select
录一个宏用上面代码替换，再运行这个宏即可
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重复数据删除[注]技术是一个将输入数据流与之前保存在系统中的数据进行比较、找出冗余的子文件信息、只保存一个版本的文件信息的流程。在备份过程中这项技术非常有价值，因为大多数的数据都是相同的，尤其是从完全备份到完全备份。重复数据删除技术的发生时间有三种：inline、post-processing以及两者的结合体。如果一款产品是inline重复数据删除技术产品，这就是说在应用接收数据的时候，如果冗余数
重复数据删除[注]技术是一个将输入数据流与之前保存在系统中的数据进行比较、找出冗余的子文件信息、只保存一个版本的文件信息的流程。在备份过程中这项技术非常有价值，因为大多数的数据都是相同的，尤其是从完全备份到完全备份。重复数据删除技术的发生时间有三种：inline、post-processing以及两者的结合体。如果一款产品是inline重复数据删除技术产品，这就是说在应用接收数据的时候，如果冗余数据是相同的，那么就创建一个指针，只有唯一的数据被写入磁盘——重复数据永远不会被写入到磁盘中。Post-processing是指所有数据以最初的格式第一次被写入到磁盘，然后一个独立的、连续的流程对这些数据进行分析，将重复数据删除掉。一些厂商推出了不同版本的Post-processing重复数据删除产品，利用缓存来在整个本分完成数据接收之前启动 post-processing流程。状态问题inline系统一个最大有点就是状态的简化。你只需要在一种状态下处理数据，无论怎样，数据总是被重复数据删除掉的。而post-processing在状态方面存在一些缺点：你必须在原始或者已经被重复删除的状态下处理数据。没有足够的原始空间来支持备份流程。厂商已经通过要求用户管理这两种备份池或者让系统来管理基础数据的方法解决这个问题。不管选择哪种方法，你都是需要做一些管理工作来确保有足够的空间来支持整个备份流程的。这并不是说inline系统就不能对糟糕的容量计划或者不可预测的环境变更有“免疫功能”。根据我们的经验来看，用户管理 inline系统相对来说更为轻松一些。性能问题对inline系统来说，性能可以说是它的一个软肋，因为你可能需要牺牲性能来获得交互的简化性。实时重复数据删除技术需要具有一定的能力，功能不足或者系统效率过低都有可能使inline系统无法接收数据。而对于Post-processing系统来说，我们就不必担心重复数据造成的接收性能影响，因为post-processing不需要在接收数据的过程中对其进行处理。磁盘或者网络I/O限制都可能是造成性能瓶颈的根源。inline系统依赖于处理减速的成本以及能源增加的速度，这就是所谓的摩尔定律。这就导致了inline系统可以接收数据的速度持续增长，现在，一个中端或者高端的inline 系统每小时可以处理大约750GB～1TB的数据。备份流程所需的性能是作出重复数据删除技术决策一个关键因素。如果你通过每小时传输1TB数据来满足备份窗口的要求，或者如果你的基础架构无法保持每小时传输1TB数据的话，那么inline系统的易用性特点就掩盖住了post-processing系统尚未实现的性能水平。如果它允许你满足备份窗口的话，就无法支持多个这样的系统。这一点很重要，因为到目前为止没有哪个系统可以在独立的应用之间支持重复数据删除技术流程，不过我们可以在今年看到这种功能的推出。最后，如果系统具有很高的数据冗余率的话，就可以缓解一部分性能上的难题，因为在随后奇偶的备份处理中越来越少的数据被写入。这里所说的越来越少的写入不仅仅指数据实际写入越来越少，而且还指需要计算的RAID校验位也越来越少。如果你的基础架构每小时可以传输超过2TB的数据，而且你的备份窗口也需要每小时超过2TB的数据传输，那么post-processing系统的速度可能更适用于这种情况。这通常意味着你有大量数据组，更可能在系统环境中依赖于磁带设备。首先确保整个磁盘备份解决方案——备份库到磁带数据的重复数据删除技术——针对日常备份策略可以维持一定的速度水平。重复数据删除技术并不是唯一的瓶颈。此外，如果你依赖于磁带的话，确保向磁带的集成操作是满足你的测试标准的。如果电子数据库也要求有一定容量的话，那么也将其纳入完整测试日常备份策略的测试标准中。恢复性能Post-processing解决方案也具有很好的恢复性能，因为将数据以原始状态保存对快速恢复来说非常重要。并非有所的post- processing的处理方式都完全相同。有些是尽可能地确保更多本地数据可用，有些则是保存备份流程的最新数据版本。不管怎样，对重复删除数据的恢复的确是存在一些性能问题，但是与备份相同，确保环境中没有其他可能引发更大问题的瓶颈。网络、服务器快速接收数据的能力、恢复流程中所有RAID校验数据的重写要求等等，都只说明了一个简单的事实，那就是写入要慢于读取。如果速度是如此重要的话，那么就应该考虑选择其他像持续数据保护(CDP)这样以实际原始格式进行数据保存的解决方案。大多数这样的解决方案允许你从数据的备份副本启动进入系统，消除了从恢复流程中的数据传输。灾难恢复正如前面所说，post-processing一个最大优点就是可以在数据写入以及备份完成之后进行重复数据删除。post-processing 不那么依赖于处理能力，但是它却带来了一些在灾难恢复处理方面的挑战。Post-processing流程必须在备份数据复制完成之后进行，取决于系统架构和数据量，这就需要耗费很长的时间。虽然没有几家厂商报告他们post-processing的重复数据删除技术时间是多少，但是我们估计大约为每TB数据需要1到3个小时，数据量的不同时间也有很大差异。这里一个重要的测量标准就是post-processing对灾难恢复复制窗口的影响。如果要求在一个设定窗口中将数据传输到离线站点中，那么你也许没有足够的时间来完成备份工作、运行重重复数据删除技术流程、然后复制数据。如果离线保护很重要的话，那么缩减的复制时间就迫使用户具有很高的带宽。即使没有一个需要进行灾难恢复的设置窗口，你自己也是希望能够在下一次备份完成之前更好地完成工作。如果你花了7个小时来备份10TB的数据，那么接下来就要化15个小时来分析和重复删除这些数据(假设重复数据删除过程每小时处理1.5TB数据)，最后你只剩下2个小时来启动下一个备份窗口将所有数据复制到远程站点中。而且如果用户无法正常发送数据的话，你甚至没有时间对其进行纠错。在inline处理过程中，数据进入应用的时候就启动了复制流程，这样即使备份窗口所需的时间翻倍，因为你开始复制较早，所有你的净备份处理速度实际上更快一些。虽然这也许不是你作出决策时考虑的唯一因素，但确实需要你认真考虑。重复数据删除并非首要需求重复数据删除技术并不是所有解决方案的重点。根据你的环境来说，现在容量问题可能更重要一些，还有能源管理存储、数据保留、紧密的磁带集成以及通过iSCSI从备份副本中启动等等。所有这些都可能是关键因素，如果你的数据中心存在这些因素，你就必须谨慎地考虑。总结当你在inline以及post-processing中作选择的时候，了解你需要怎样的备份性能、你能够提供怎样的备份性能、你需要在多短时间内创建备份数据的灾难恢复副本、以及是否有其他因素比重复数据删除更重要等等这样问题都是非常重要的。
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如何删除重复项并保留最早时间的记录
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Q：如何删除重复项并保留最早时间的记录？
& &&&下图所示的一组数据记录中，想删除掉重复姓名的记录，并且保留时间最早的一组记录；
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如何删除重复项并保留最早时间的记录
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A：先自定义排序，再通过条件格式筛选出最早时间的记录；
具体步骤如下：
1、先自定义排序，分别以“姓名”和“时间”以主要关键字和次要关键字对数据表进行升序排序；
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如何删除重复项并保留最早时间的记录
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2、在设置条件格式，在规则中选择“使用公式确定要设置格式的单元格”，在公示文本框中输入如下公式：=MATCH($B2,$B:$B,0)=ROW()复制代码并且设置格式字体颜色为红色；
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3、设置筛选，并且设置按字体颜色筛选；
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