我需要你需要的东西，尽管是在许多年后，我尝试了最流行的两个答案。这些都没有产生预期的结果。这就是我所能提供的…为了清晰起见，我更改了一些名称。

SELECT 
  cc.pk_ID AS pk_Customer_ID, 
  cc.Customer_Name AS Customer_Name, 
  IFNULL(pp.pk_ID, '') AS fk_Purchase_ID,
  IFNULL(pp.fk_Customer_ID, '') AS fk_Customer_ID,
  IFNULL(pp.fk_Item_ID, '') AS fk_Item_ID,
  IFNULL(pp.Purchase_Date, '') AS Purchase_Date
FROM customer cc
LEFT JOIN purchase pp ON (
  SELECT zz.pk_ID 
  FROM purchase zz 
  WHERE cc.pk_ID = zz.fk_Customer_ID 
  ORDER BY zz.Purchase_Date DESC LIMIT 1) = pp.pk_ID
ORDER BY cc.pk_ID;

请尝尝这个，

SELECT 
c.Id,
c.name,
(SELECT pi.price FROM purchase pi WHERE pi.Id = MAX(p.Id)) AS [LastPurchasePrice]
FROM customer c INNER JOIN purchase p 
ON c.Id = p.customerId 
GROUP BY c.Id,c.name;

我发现这条线索可以解决我的问题。

但当我尝试时，它们的表现很低。Bellow是我对更好的性能的建议。

With MaxDates as (
SELECT  customer_id,
                MAX(date) MaxDate
        FROM    purchase
        GROUP BY customer_id
)

SELECT  c.*, M.*
FROM    customer c INNER JOIN
        MaxDates as M ON c.id = M.customer_id 

希望这对你有所帮助。

另一种方法是在你的连接条件中使用NOT EXISTS条件来测试以后的购买:

SELECT *
FROM customer c
LEFT JOIN purchase p ON (
       c.id = p.customer_id
   AND NOT EXISTS (
     SELECT 1 FROM purchase p1
     WHERE p1.customer_id = c.id
     AND p1.id > p.id
   )
)

在SQLite上测试:

SELECT c.*, p.*, max(p.date)
FROM customer c
LEFT OUTER JOIN purchase p
ON c.id = p.customer_id
GROUP BY c.id

max()聚合函数将确保从每个组中选择最新的购买(但假设日期列的格式是max()给出最新的—通常情况下是这样)。如果你想处理同一日期的购买，那么你可以使用max(p。目前为止,p.id)。

在索引方面，我将使用一个关于购买的索引(customer_id，日期，[您想在选择中返回的任何其他购买列])。

LEFT OUTER JOIN(相对于INNER JOIN)将确保从未购买过的客户也包括在内。

您还没有指定数据库。如果它是一个允许分析函数的方法，那么使用这种方法可能比GROUP BY更快(在Oracle中肯定更快，在SQL Server的后期版本中很可能更快，不知道其他版本)。

SQL Server中的语法是:

SELECT c.*, p.*
FROM customer c INNER JOIN 
     (SELECT RANK() OVER (PARTITION BY customer_id ORDER BY date DESC) r, *
             FROM purchase) p
ON (c.id = p.customer_id)
WHERE p.r = 1