SELECT *
FROM tblname
GROUP BY duplicate_values
ORDER BY ex.VISITED_ON DESC
LIMIT 0 , 30

在ORDER BY我刚刚把例子放在这里，你也可以在这里添加ID字段

SELECT * from table where field in (SELECT distinct field from table)

好问题@aryaxt——你可以看出这是一个好问题，因为你5年前问过这个问题，而我今天在试图找到答案时偶然发现了它!

我只是试图编辑接受的答案，以包括这一点，但如果我的编辑没有使它:

如果你的表不是那么大，并且假设你的主键是一个自动递增的整数，你可以这样做:

SELECT 
  table.*
FROM table
--be able to take out dupes later
LEFT JOIN (
  SELECT field, MAX(id) as id
  FROM table
  GROUP BY field
) as noDupes on noDupes.id = table.id
WHERE
  //this will result in only the last instance being seen
  noDupes.id is not NULL

您正在寻找一个由:

select *
from table
group by field1

偶尔也可以用不同的on语句来写:

select distinct on field1 *
from table

然而，在大多数平台上，上述两种方法都不能工作，因为其他列上的行为未指定。(第一种方法适用于MySQL，如果你使用的是MySQL的话。)

您可以获取不同的字段，并坚持每次选择任意一行。

在一些平台上(例如PostgreSQL, Oracle, T-SQL)，这可以直接使用窗口函数完成:

select *
from (
   select *,
          row_number() over (partition by field1 order by field2) as row_number
   from table
   ) as rows
where row_number = 1

在其他(MySQL, SQLite)上，您需要编写子查询，使您将整个表与其本身连接起来(示例)，所以不推荐。

对于SQL Server，您可以使用dense_rank和其他窗口函数来获取指定列上具有重复值的所有行和列。这里有一个例子……

with t as (
    select col1 = 'a', col2 = 'b', col3 = 'c', other = 'r1' union all
    select col1 = 'c', col2 = 'b', col3 = 'a', other = 'r2' union all
    select col1 = 'a', col2 = 'b', col3 = 'c', other = 'r3' union all
    select col1 = 'a', col2 = 'b', col3 = 'c', other = 'r4' union all
    select col1 = 'c', col2 = 'b', col3 = 'a', other = 'r5' union all
    select col1 = 'a', col2 = 'a', col3 = 'a', other = 'r6'
), tdr as (
    select 
        *, 
        total_dr_rows = count(*) over(partition by dr)
    from (
        select 
            *, 
            dr = dense_rank() over(order by col1, col2, col3),
            dr_rn = row_number() over(partition by col1, col2, col3 order by other)
        from 
            t
    ) x
)

select * from tdr where total_dr_rows > 1

这是对col1、col2和col3的每个不同组合进行行计数。

SELECT *
FROM tblname
GROUP BY duplicate_values
ORDER BY ex.VISITED_ON DESC
LIMIT 0 , 30

在ORDER BY我刚刚把例子放在这里，你也可以在这里添加ID字段