正如标题所示，我想选择用GROUP BY分组的每组行中的第一行。
具体来说，如果我有一个如下所示的采购表：
SELECT * FROM purchases;
我的输出：
| id | customer | total |
|---|---|---|
| 1 | Joe | 5 |
| 2 | Sally | 3 |
| 3 | Joe | 2 |
| 4 | Sally | 1 |
我想查询每个客户的最大购买量（总购买量）。类似于：
SELECT FIRST(id), customer, FIRST(total)
FROM purchases
GROUP BY customer
ORDER BY total DESC;
预期输出：
| FIRST(id) | customer | FIRST(total) |
|---|---|---|
| 1 | Joe | 5 |
| 2 | Sally | 3 |
当前回答
我通过窗口函数dbfiddle的方法：
将每组的row_number（）分配给（按agreement_id、order_id划分）为nrow只取组：filter中的第一行（其中nrow=1）
with intermediate as (select
*,
row_number() over ( partition by agreement_id, order_id ) as nrow,
(sum( suma ) over ( partition by agreement_id, order_id ))::numeric( 10, 2) as order_suma,
from <your table>)
select
*,
sum( order_suma ) filter (where nrow = 1) over (partition by agreement_id)
from intermediate
其他回答
Snowflake/Teradata支持QUALIFY子句，其工作方式与窗口函数的HAVING类似：
SELECT id, customer, total
FROM PURCHASES
QUALIFY ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY p.customer ORDER BY p.total DESC) = 1
如Erwin所指出的，由于存在SubQ，解决方案不是很有效
select * from purchases p1 where total in
(select max(total) from purchases where p1.customer=customer) order by total desc;
在Postgres中，您可以这样使用array_agg：
SELECT customer,
(array_agg(id ORDER BY total DESC))[1],
max(total)
FROM purchases
GROUP BY customer
这将为您提供每个客户最大购买量的id。
需要注意的一些事项：
array_agg是一个聚合函数，因此它与GROUP BY一起工作。arrayagg允许您指定仅限于自身的排序，因此它不会约束整个查询的结构。如果您需要执行与默认值不同的操作，还可以使用语法对NULL进行排序。一旦我们构建了数组，我们就使用第一个元素。（Postgres数组是1索引的，而不是0索引的）。您可以以类似的方式对第三个输出列使用array_agg，但max（total）更简单。与DISTINCT ON不同，使用array_agg可以保留GROUP BY，以防出于其他原因需要。
在SQL Server中，可以执行以下操作：
SELECT *
FROM (
SELECT ROW_NUMBER()
OVER(PARTITION BY customer
ORDER BY total DESC) AS StRank, *
FROM Purchases) n
WHERE StRank = 1
解释：这里，分组依据是根据客户进行的，然后按总数进行排序，然后给每个这样的组指定序列号为StRank，我们将选出第一个StRank为1的客户
如果要从聚合行集合中选择任何行（根据特定条件）。如果您想使用除max/min之外的另一个（sum/avg）聚合函数。因此，您不能在DISTINCT ON时使用线索
您可以使用下一个子查询：
SELECT
(
SELECT **id** FROM t2
WHERE id = ANY ( ARRAY_AGG( tf.id ) ) AND amount = MAX( tf.amount )
) id,
name,
MAX(amount) ma,
SUM( ratio )
FROM t2 tf
GROUP BY name
您可以将amount=MAX（tf.amount）替换为任何需要的条件，但有一个限制：此子查询不能返回多行
但是如果你想做这样的事情，你可能需要寻找窗口函数
