这取决于表中是否已经有项，但我通常会快速写一个row_number（），将分区作为键，然后在行号大于1的地方写一个select。https://www.sqlitetutorial.net/sqlite-window-functions/sqlite-row_number/将获得一个良好的开端。
这将是不正确的，因为我没有处理整个集合，而是：

select * from
(
select d_table.id1,
    '1' as id2,
    row_number() over ( partition by d_table.id1, '1' order by d_table.id1) as rowNum
from b_table
    join c_table on b_table.id = c_table.path_id
    join d_table on c_table.id = d_table.id1
    left join a_table on d_table.id1 = a_table.id1
where a_table.id1 is null
    and b_table.path like 'X:\%'
) d where d.rowNum > 1
order by 1;

这将为您提供行号，然后另一个select只关心那些具有多个匹配行的项。

• • 已编辑**

对于编辑/评论如下。

select *
from
(
    select *, 
    row_number() over ( partition by d.id1, d.id2 order by  d_table.id1) as rowNum from
    (
      select * from a_tableid
      union all 
      select d_table.id1,
         '1' as id2
      from b_table
        join c_table on b_table.id = c_table.path_id
        join d_table on c_table.id = d_table.id1
        left join a_table on d_table.id1 = a_table.id1
      where a_table.id1 is null
        and b_table.path like 'X:\%'
    ) d 
) e where e.rowNum > 1
order by 1;

真的很乱，但将是一个肮脏的方式找到重复。

您可以使用SQLite的upsert syntax来查找这些冲突值。
试试这样的吧

insert into a_table (id1, id2)
select  ... whatever ...
  ON CONFLICT() DO UPDATE 
         SET id1=excluded.id1 || '-dup' || RANDOM,
         SET id2=excluded.id2 || '-dup' || RANDOM;

(Not当然我的语法完全正确。）这将用类似-dup123456的标签来标记重复的值。这仅在id1和id2是文本时有效。
但是，如果这是您仅有的两列，并且它们的值合在一起就是PK，那么您可以简单地通过ON CONFLICT() DO NOTHING来忽略这个问题，如果忽略这些错误不会影响应用程序的完整性的话。
此语法已添加到版本3.24.0的SQLite（2018年6月4日）。

编辑您可以在尝试更新之前运行一个单独的SELECT来检测冲突。也许类似这样的操作会有所帮助。请注意我使用WITH common table expression是为了使查询更清晰。

WITH newkeys AS (
 select d_table.id1,
        '1' as id2
   from b_table
   join c_table on b_table.id = c_table.path_id
   join d_table on c_table.id = d_table.id1
   left join a_table on d_table.id1 = a_table.id1
  where a_table.id1 is null
    and b_table.path like 'X:\%'
)
SELECT COUNT(*) number_of_duplicates_in_a_table,
       a_table.id1, a_table.id2
  FROM a_table
  JOIN newkeys  
            ON a_table.id1 = newkeys.id1
           AND b_table.id2 = newkeys.id2
 GROUP BY a_table.id1, a_table.id2