如果你在使用Postgres，你可以使用array_agg像

SELECT userid,MAX(adate),(array_agg(value ORDER BY adate DESC))[1] as value
FROM YOURTABLE
GROUP BY userid

我不熟悉甲骨文。这是我想到的

SELECT 
  userid,
  MAX(adate),
  SUBSTR(
    (LISTAGG(value, ',') WITHIN GROUP (ORDER BY adate DESC)),
    0,
    INSTR((LISTAGG(value, ',') WITHIN GROUP (ORDER BY adate DESC)), ',')-1
  ) as value 
FROM YOURTABLE
GROUP BY userid 

两个查询返回的结果都与接受的答案相同。看到SQLFiddles:

接受的答案 我对Postgres的解决方案 我对甲骨文的解决方案

难道一个qualified子句不是既简单又最好吗?

select userid, my_date, ...
from users
qualify rank() over (partition by userid order by my_date desc) = 1

对于上下文，在Teradata这里一个像样的大小测试运行在17秒与这个合格版本和在23秒与“内联视图”/Aldridge解决方案#1。

SELECT a.* 
FROM user a INNER JOIN (SELECT userid,Max(date) AS date12 FROM user1 GROUP BY userid) b  
ON a.date=b.date12 AND a.userid=b.userid ORDER BY a.userid;

我没有Oracle来测试它，但最有效的解决方案是使用分析查询。它应该看起来像这样:

SELECT DISTINCT
    UserId
  , MaxValue
FROM (
    SELECT UserId
      , FIRST (Value) Over (
          PARTITION BY UserId
          ORDER BY Date DESC
        ) MaxValue
    FROM SomeTable
  )

我怀疑您可以摆脱外部查询，并在内部放置distinct，但我不确定。与此同时，我知道这招管用。

如果您想了解分析查询，我建议您阅读http://www.orafaq.com/node/55和http://www.akadia.com/services/ora_analytic_functions.html。这是一个简短的总结。

在底层，分析查询对整个数据集进行排序，然后按顺序进行处理。当你处理它的时候，你根据特定的标准对数据集进行分区，然后对每一行查看一些窗口(默认为当前行分区中的第一个值-默认也是最有效的)，并可以使用许多分析函数(其列表非常类似于聚合函数)计算值。

在本例中，下面是内部查询的功能。整个数据集先按UserId排序，再按Date DESC排序，然后一次处理。对于每一行，您返回UserId和该UserId看到的第一个日期(因为日期是按DESC排序的，所以这是最大日期)。这就得到了重复行的答案。然后外部的DISTINCT压缩重复项。

这并不是一个特别引人注目的分析查询示例。如果想获得更大的胜利，可以考虑制作一张财务收据表格，计算每个用户和收据的总花费。分析查询可以有效地解决这个问题。其他解决方案效率较低。这就是为什么它们是2003 SQL标准的一部分。(不幸的是Postgres还没有。叽阿…)

我已经很晚了，但下面的黑客将超越相关子查询和任何分析功能，但有一个限制:值必须转换为字符串。所以它适用于日期，数字和其他字符串。代码看起来不太好，但执行配置文件很棒。

select
    userid,
    to_number(substr(max(to_char(date,'yyyymmdd') || to_char(value)), 9)) as value,
    max(date) as date
from 
    users
group by
    userid

这段代码运行良好的原因是它只需要扫描表一次。它不需要任何索引，最重要的是，它不需要像大多数分析函数那样对表进行排序。如果您需要为单个用户id过滤结果，索引将有所帮助。

SELECT userid, MAX(value) KEEP (DENSE_RANK FIRST ORDER BY date DESC)
  FROM table
  GROUP BY userid