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

如果您真正关心的是性能,则可以在表上引入一个名为IsLastInGroup的类型为BIT的新列。

在最后的列上设置为true,并在每一行插入/更新/删除时保持该值。写的速度会变慢,但读的时候会受益。这取决于您的用例,我只建议在以读取为重点的情况下使用它。

因此,您的查询将如下所示:

SELECT * FROM Messages WHERE IsLastInGroup = 1

其他回答

以下是我的解决方案:

SELECT 
  DISTINCT NAME,
  MAX(MESSAGES) OVER(PARTITION BY NAME) MESSAGES 
FROM MESSAGE;
SELECT * FROM table_name WHERE primary_key IN (SELECT MAX(primary_key) FROM table_name GROUP BY column_name )

我得到了一个不同的解决方案,这是获得每个组中最后一个帖子的id,然后从消息表中选择使用第一个查询的结果作为WHERE x IN构造的参数:

SELECT id, name, other_columns
FROM messages
WHERE id IN (
    SELECT MAX(id)
    FROM messages
    GROUP BY name
);

我不知道与其他一些解决方案相比,它的性能如何,但对于我有300多万行的表来说,它的效果非常好。(4秒执行,1200+结果)

这应该工作在MySQL和SQL Server。

如果需要每个Name的最后一行,那么可以按Name为每个行组提供行号,并按Id降序排序。

查询

SELECT t1.Id, 
       t1.Name, 
       t1.Other_Columns
FROM 
(
     SELECT Id, 
            Name, 
            Other_Columns,
    (
        CASE Name WHEN @curA 
        THEN @curRow := @curRow + 1 
        ELSE @curRow := 1 AND @curA := Name END 
    ) + 1 AS rn 
    FROM messages t, 
    (SELECT @curRow := 0, @curA := '') r 
    ORDER BY Name,Id DESC 
)t1
WHERE t1.rn = 1
ORDER BY t1.Id;

SQL小提琴

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。