我惊讶地发现，没有答案提供SQL窗口函数解决方案：

SELECT a.id, a.rev, a.contents
  FROM (SELECT id, rev, contents,
               ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY id ORDER BY rev DESC) ranked_order
          FROM YourTable) a
 WHERE a.ranked_order = 1 

在SQL标准ANSI/ISO标准SQL:2003中添加了窗口（或窗口）功能，后来又用ANSI/ISO标准SQL：2008进行了扩展。有更多类型的秩函数可用于处理平局问题：rank、DENSE_rank、PERSENT_rank。

当您将rev和id组合为MAX（）的一个maxRevId值，然后将其拆分为原始值时，可以在不进行联接的情况下进行选择：

SELECT maxRevId & ((1 << 32) - 1) as id, maxRevId >> 32 AS rev
FROM (SELECT MAX(((rev << 32) | id)) AS maxRevId
      FROM YourTable
      GROUP BY id) x;

当存在复杂联接而不是单个表时，这一速度特别快。使用传统方法，复杂连接将进行两次。

当rev和id为INT UNSIGNED（32位）并且组合值适合BIGINT UNSIGNED时（64位），上述组合对于位函数很简单。当id和rev大于32位值或由多个列组成时，需要将该值合并为二进制值，例如，为MAX（）添加适当的填充。

另一种解决方案是使用相关子查询：

select yt.id, yt.rev, yt.contents
    from YourTable yt
    where rev = 
        (select max(rev) from YourTable st where yt.id=st.id)

在（id，rev）上设置索引几乎可以将子查询呈现为一个简单的查找。。。

以下是与@AdrianCarneiro的答案（subquery，leftjoin）中的解决方案的比较，基于MySQL的测量结果，InnoDB表的记录约为100万条，组大小为：1-3。

虽然对于全表扫描，子查询/左连接/相关定时彼此之间的关系为6/8/9，但当涉及到直接查找或批处理（（1，2，3）中的id）时，子查询比其他查询慢得多（由于重新运行子查询）。然而，我无法在速度上区分左连接和相关解决方案。

最后一点，当leftjoin在组中创建n*（n+1）/2个连接时，它的性能会受到组大小的严重影响。。。

另一种方法是在OVERPARTITION子句中使用MAX（）分析函数

SELECT t.*
  FROM
    (
    SELECT id
          ,rev
          ,contents
          ,MAX(rev) OVER (PARTITION BY id) as max_rev
      FROM YourTable
    ) t
  WHERE t.rev = t.max_rev 

本文中已经记录的另一个ROW_NUMBER（）OVERPARTITION解决方案是

SELECT t.*
  FROM
    (
    SELECT id
          ,rev
          ,contents
          ,ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY id ORDER BY rev DESC) rank
      FROM YourTable
    ) t
  WHERE t.rank = 1 

此2 SELECT在Oracle 10g上运行良好。

MAX（）解决方案的运行速度肯定比ROW_NUMBER（）方案快，因为MAX（）复杂性为O（n），而ROW_NUMBER（）复杂性最低为O（n.log（n）），其中n表示表中的记录数！

像这样吗？

SELECT yourtable.id, rev, content
FROM yourtable
INNER JOIN (
    SELECT id, max(rev) as maxrev
    FROM yourtable
    GROUP BY id
) AS child ON (yourtable.id = child.id) AND (yourtable.rev = maxrev)

我想，你想要这个吗？

select * from docs where (id, rev) IN (select id, max(rev) as rev from docs group by id order by id)  

SQL Fiddle：在此处检查