Кратко — сначала причины, затем методы устранения на уровне запроса и на уровне схемы.
Возможные причины дублирования
- Неправильные условия соединения (или их отсутствие): забытый/неверный ON приводит к декартовому произведению. Пример ошибки: условие не сравнивает ключи \(\text{A.id = B.a_id}\).
- Несоответствие типа/значений ключей (nullable, разные форматы), из‑за этого сравнение не уникально или даёт лишние совпадения.
- Невычисленная логика отношений: реальные отношения — 1:N или N:M, и JOIN нескольких 1:N таблиц даёт «умножение» строк. Формула для результата: $\text{ResultRows}={\sum }_{a\in A}(\#B(a)\cdot \#C(a))$.
- Дубликаты в исходных таблицах (нет уникальных ключей): одна и та же логическая строка хранится несколько раз.
- Неподходящий вид JOIN (LEFT вместо INNER и затем фильтр в WHERE, что меняет семантику), или фильтры перенесены в WHERE вместо ON при внешних соединениях.
- Неправильное использование агрегатов/группировки — отсутствие GROUP BY при агрегатах по некорректным колонкам.
- Ошибки с NULL и сравнением (например, ожидается совпадение NULLs, но $\text{NULL = NULL}$ даёт FALSE).
Устранение на уровне запроса
- Проверить и явно прописать условия соединения: \(\text{FROM A JOIN B ON A.id = B.a_id}\). Убедиться, что сравниваются правильные колонки и совпадают типы.
- Избежать декартовых произведений: каждый JOIN должен иметь корректный ON; если нужен кросс‑джойн — делайте его намеренно.
- Если есть множественные 1:N связи, агрегируйте «многие» до JOIN: например, вместо JOIN напрямую — предварительно агрегировать B и C:
\(\text{SELECT ... FROM A LEFT JOIN (SELECT a_id, COUNT(*) AS cntB FROM B GROUP BY a_id) b ON A.id=b.a_id}\).
- Использовать семантически подходящие конструкции:
- $\text{EXISTS}$ или $\text{IN}$ для проверки наличия вместо JOIN, когда не нужны колонки присоединяемой таблицы.
- LATERAL/ APPLY для ограничения набора присоединяемых строк.
- Дедупликация на выходе (симптоматично): $\text{SELECT DISTINCT ...}$ или $\text{GROUP BY ...}$ — работает, но скрывает корень проблемы и может быть медленным.
- Выбор одной строки из группы: \(\text{ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY key ORDER BY ...) = 1}\) для выбора «первой» строки в 1:N, если требуется.
- Перенос фильтров в ON для внешних JOIN: различать условие соединения и фильтр результата.
- Для проблем с NULL использовать $\text{IS NOT DISTINCT FROM}$ (если СУБД поддерживает) или $\text{COALESCE}$ для нормализации значений при сравнении.
Устранение на уровне схемы (долгосрочно и правильнее)
- Ввести первичные ключи и уникальные ограничения (PK/UNIQUE) на сущности, чтобы исключить дублирование строк.
- Ввести внешние ключи (FK) для явной референциальной целостности и однозначности связей.
- Нормализация: если обнаружены многозначные связи, выделить промежуточную таблицу для N:M отношений (junction table) с уникальным составным ключом.
- Добавить контроль уникальности/детектирование дублей на уровне загрузки/ETL: очистка данных и дедупликация при вставке.
- Индексы на колонках, участвующих в JOIN и WHERE, для корректного и быстрого выполнения запросов (не устраняют дубли, но ускоряют проверки).
- Применять ограничения целостности и триггеры при необходимости, чтобы предотвратить вставку дубликатов.
- Хранить каноничность данных (например, нормализация форматов ID/даты), чтобы сравнения по ключам были корректными.
Короткие рекомендации по диагностике
- Запустить отдельные JOIN‑ы по очереди, посмотреть, на каком шаге появляются лишние строки.
- Подсчитать для конкретного ключа числа совпадений: $\text{SELECT key, COUNT(*) FROM B GROUP BY key HAVING COUNT(*)>1}$.
- Для одного значения ключа вывести связанные строки из каждой таблицы и вручную проверить причину умножения.
Вывод: сначала выяснить причину (неверный ON, реальные 1:N/N:M или дубли в данных), затем исправлять либо запрос (правильные ON, агрегация, EXISTS, ROW_NUMBER), либо схему/данные (PK/FK/UNIQUE, нормализация, дедупликация).