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

是什么:

select *, max(id) from messages group by name 

我已经在sqlite上测试了它,它返回所有列和所有名称的最大id值。

其他回答

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

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。

如果您需要分组查询中文本列的最新或最古老的记录,并且不希望使用子查询,您可以这样做…

例如,你有一个电影列表,需要获得系列电影和最新电影的数量

id series name
1 Star Wars A New hope
2 Star Wars The Empire Strikes Back
3 Star Wars Return of The Jedi
SELECT COUNT(id), series, SUBSTRING(MAX(CONCAT(id, name)), LENGTH(id) + 1), 
FROM Movies
GROUP BY series

这将返回……

id series name
3 Star Wars Return of The Jedi

MAX将返回值最高的行,因此通过将id连接到名称,您现在将获得最新的记录,然后去掉id以获得最终结果。

比使用子查询更有效。

对于给定的例子:

SELECT MAX(Id), Name, SUBSTRING(MAX(CONCAT(Id, Other_Columns)), LENGTH(Id) + 1), 
FROM messages
GROUP BY Name

快乐编码,“愿原力与你同在”:)

另一种方法:

找到每个程序中最大m2_price的属性(一个程序中有n个属性):

select * from properties p
join (
    select max(m2_price) as max_price 
    from properties 
    group by program_id
) p2 on (p.program_id = p2.program_id)
having p.m2_price = max_price
SELECT 
  column1,
  column2 
FROM
  table_name 
WHERE id IN 
  (SELECT 
    MAX(id) 
  FROM
    table_name 
  GROUP BY column1) 
ORDER BY column1 ;