SELECT DISTINCT field1, field2, field3, ......
FROM table;
我试图完成以下SQL语句,但我希望它返回所有列。 这可能吗?
就像这样:
SELECT DISTINCT field1, *
FROM table;
SELECT DISTINCT field1, field2, field3, ......
FROM table;
我试图完成以下SQL语句,但我希望它返回所有列。 这可能吗?
就像这样:
SELECT DISTINCT field1, *
FROM table;
当前回答
只需将所有字段包含在GROUP BY子句中。
其他回答
Try
SELECT table.* FROM table
WHERE otherField = 'otherValue'
GROUP BY table.fieldWantedToBeDistinct
limit x
如果我没理解错的话,你的问题和我刚才遇到的问题很相似。您希望能够将DISTINCT的可用性限制在指定的字段,而不是将其应用于所有数据。
如果你使用GROUP BY而没有聚合函数,你GROUP BY的字段将是你的DISTINCT字段。
如果你有疑问:
SELECT * from table GROUP BY field1;
它将显示基于field1的单个实例的所有结果。
例如,如果您有一个包含名称、地址和城市的表。一个人有多个地址记录,但你只想要这个人的一个地址,你可以这样查询:
SELECT * FROM persons GROUP BY name;
结果将是该名称的一个实例及其地址将出现,而另一个实例将从结果表中被省略。注意:如果你的字段有原子值,如firstName, lastName,你想要分组。
SELECT * FROM persons GROUP BY lastName, firstName;
因为如果两个人有相同的姓氏,而你只按姓氏分组,那么其中一个人将从结果中被忽略。你需要考虑到这些事情。希望这能有所帮助。
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。
从您的问题措辞中,我了解到您希望为给定字段选择不同的值,并为每个这样的值列出同一行中的所有其他列值。大多数dbms不允许使用DISTINCT或GROUP BY,因为结果是不确定的。
可以这样想:如果field1出现了不止一次,那么将列出field2的值(假设在两行中field1的值相同,但在这两行中field2的值不同)。
然而,你可以使用聚合函数(显式地为你想要显示的每个字段),并使用GROUP BY而不是DISTINCT:
SELECT field1, MAX(field2), COUNT(field3), SUM(field4), ....
FROM table GROUP BY field1
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