试试这个:

SELECT [DocumentID]
    ,[tmpRez].value('/x[2]', 'varchar(20)') AS [Status]
    ,[tmpRez].value('/x[3]', 'datetime') AS [DateCreated]
FROM (
    SELECT [DocumentID]
        ,cast('<x>' + max(cast([ID] AS VARCHAR(10)) + '</x><x>' + [Status] + '</x><x>' + cast([DateCreated] AS VARCHAR(20))) + '</x>' AS XML) AS [tmpRez]
    FROM DocumentStatusLogs
    GROUP BY DocumentID
    ) AS [tmpQry]

SELECT o.*
FROM `DocumentStatusLogs` o                   
  LEFT JOIN `DocumentStatusLogs` b                   
  ON o.DocumentID = b.DocumentID AND o.DateCreated < b.DateCreated
 WHERE b.DocumentID is NULL ;

如果您只想按DateCreated返回最近的文档顺序，它将只按documententid返回前1个文档

我的代码从每组中选择top 1

select a.* from #DocumentStatusLogs a where 
 datecreated in( select top 1 datecreated from #DocumentStatusLogs b
where 
a.documentid = b.documentid
order by datecreated desc
)

在你想避免使用row_count()的场景中，你也可以使用左连接:

select ds.DocumentID, ds.Status, ds.DateCreated 
from DocumentStatusLogs ds
left join DocumentStatusLogs filter 
    ON ds.DocumentID = filter.DocumentID
    -- Match any row that has another row that was created after it.
    AND ds.DateCreated < filter.DateCreated
-- then filter out any rows that matched 
where filter.DocumentID is null 

对于示例模式，你也可以使用"not in subquery"，它通常编译到与左连接相同的输出:

select ds.DocumentID, ds.Status, ds.DateCreated 
from DocumentStatusLogs ds
WHERE ds.ID NOT IN (
    SELECT filter.ID 
    FROM DocumentStatusLogs filter
    WHERE ds.DocumentID = filter.DocumentID
        AND ds.DateCreated < filter.DateCreated)

注意，如果表没有至少一个单列唯一键/约束/索引(在本例中是主键“Id”)，那么子查询模式将无法工作。

这两个查询往往比row_count()查询(由query Analyzer衡量)更“昂贵”。但是，您可能会遇到它们更快地返回结果或启用其他优化的情况。

如果你担心性能问题，你也可以用MAX()这样做:

SELECT *
FROM DocumentStatusLogs D
WHERE DateCreated = (SELECT MAX(DateCreated) FROM DocumentStatusLogs WHERE ID = D.ID)

ROW_NUMBER()要求对SELECT语句中的所有行进行排序，而MAX则不需要。应该会大大加快你的查询速度。

一些数据库引擎*开始支持允许过滤窗口函数结果的qualifier子句(接受的答案使用该子句)。

所以公认的答案可以变成

SELECT *, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY DocumentID ORDER BY DateCreated DESC) AS rn
FROM DocumentStatusLogs
QUALIFY rn = 1

查看这篇文章以获得更深入的解释:https://jrandrews.net/the-joy-of-qualify

您可以使用此工具查看哪个数据库支持此子句:https://www.jooq.org/translate/ 当目标方言不支持qualifier子句时，可以选择转换它。

*Teradata, BigQuery, H2, Snowflake…