有一个表消息,其中包含如下所示的数据:

Id   Name   Other_Columns
-------------------------
1    A       A_data_1
2    A       A_data_2
3    A       A_data_3
4    B       B_data_1
5    B       B_data_2
6    C       C_data_1

如果我按名称从消息组中运行查询select *,我将得到如下结果:

1    A       A_data_1
4    B       B_data_1
6    C       C_data_1

哪个查询将返回以下结果?

3    A       A_data_3
5    B       B_data_2
6    C       C_data_1

也就是说,应该返回每个组中的最后一条记录。

目前,这是我使用的查询:

SELECT
  *
FROM (SELECT
  *
FROM messages
ORDER BY id DESC) AS x
GROUP BY name

但这看起来效率很低。还有其他方法可以达到同样的效果吗?


当前回答

Hi @Vijay Dev如果你的表消息包含Id,这是自动增加主键,然后在主键上获取最新的记录,你的查询应该如下所示:

SELECT m1.* FROM messages m1 INNER JOIN (SELECT max(Id) as lastmsgId FROM messages GROUP BY Name) m2 ON m1.Id=m2.lastmsgId

其他回答

使用子查询返回正确的分组,因为您已经完成了一半。

试试这个:

select
    a.*
from
    messages a
    inner join 
        (select name, max(id) as maxid from messages group by name) as b on
        a.id = b.maxid

如果它不是id,你想要的最大值:

select
    a.*
from
    messages a
    inner join 
        (select name, max(other_col) as other_col 
         from messages group by name) as b on
        a.name = b.name
        and a.other_col = b.other_col

通过这种方式,可以避免在子查询中进行相关子查询和/或排序,这往往非常缓慢/低效。

这是另一个没有子查询的选项。

本解决方案使用MySQL的LAST_VALUE窗口函数,利用窗口函数框架提供MySQL工具。

SELECT DISTINCT 
    LAST_VALUE(Id)            
        OVER(PARTITION BY Name 
             ORDER     BY Id 
             ROWS BETWEEN 0 PRECEDING 
                      AND UNBOUNDED FOLLOWING),
    Name,
    LAST_VALUE(Other_Columns)            
        OVER(PARTITION BY Name 
             ORDER     BY Id 
             ROWS BETWEEN 0 PRECEDING 
                      AND UNBOUNDED FOLLOWING)
FROM   
    tab

在这里试试。

这个怎么样:

SELECT DISTINCT ON (name) *
FROM messages
ORDER BY name, id DESC;

我也有类似的问题(在postgresql tough上),在1M的记录表上。这个解决方案需要1.7秒,而使用LEFT JOIN的解决方案需要44秒。 在我的例子中,我必须根据NULL值过滤您的名称字段的对应项,从而使性能更好0.2秒

我还没有测试大DB,但我认为这可能比连接表更快:

SELECT *, Max(Id) FROM messages GROUP BY Name
SELECT 
  column1,
  column2 
FROM
  table_name 
WHERE id IN 
  (SELECT 
    MAX(id) 
  FROM
    table_name 
  GROUP BY column1) 
ORDER BY column1 ;