非常快速的解决方案

SELECT a.* 
FROM
    purchases a 
    JOIN ( 
        SELECT customer, min( id ) as id 
        FROM purchases 
        GROUP BY customer 
    ) b USING ( id );

如果表是按id索引的，则速度非常快：

create index purchases_id on purchases (id);

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

在支持CTE和窗口功能的数据库上：

WITH summary AS (
    SELECT p.id, 
           p.customer, 
           p.total, 
           ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY p.customer 
                                 ORDER BY p.total DESC) AS rank
      FROM PURCHASES p)
 SELECT *
   FROM summary
 WHERE rank = 1

任何数据库都支持：

但你需要添加逻辑来打破联系：

  SELECT MIN(x.id),  -- change to MAX if you want the highest
         x.customer, 
         x.total
    FROM PURCHASES x
    JOIN (SELECT p.customer,
                 MAX(total) AS max_total
            FROM PURCHASES p
        GROUP BY p.customer) y ON y.customer = x.customer
                              AND y.max_total = x.total
GROUP BY x.customer, x.total

对于SQl Server，最有效的方法是：

with
ids as ( --condition for split table into groups
    select i from (values (9),(12),(17),(18),(19),(20),(22),(21),(23),(10)) as v(i) 
) 
,src as ( 
    select * from yourTable where  <condition> --use this as filter for other conditions
)
,joined as (
    select tops.* from ids 
    cross apply --it`s like for each rows
    (
        select top(1) * 
        from src
        where CommodityId = ids.i 
    ) as tops
)
select * from joined

不要忘记为使用过的列创建聚集索引

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

在PostgreSQL中，DISTINCT ON通常是最简单和最快的。（有关特定工作负载的性能优化，请参见下文。）

SELECT DISTINCT ON (customer)
       id, customer, total
FROM   purchases
ORDER  BY customer, total DESC, id;

或更短（如果不清楚），输出列的序号为：

SELECT DISTINCT ON (2)
       id, customer, total
FROM   purchases
ORDER  BY 2, 3 DESC, 1;

如果总数可以为NULL，请添加NULLS LAST:

...
ORDER  BY customer, total DESC NULLS LAST, id;

无论哪种方法都有效，但您需要匹配现有索引

db<>fiddle在这里

主要要点

DISTINCT ON是标准的PostgreSQL扩展，其中只定义了整个SELECT列表中的DISTINCT。

在DISTINCT ON子句中列出任意数量的表达式，组合的行值定义重复项。手册：

显然，如果两行至少在一列值。空值在以下情况下被视为相等比较

我的大胆强调。

DISTINCT ON可以与ORDER BY组合使用。ORDER BY中的前导表达式必须在DISTINCT ON中的表达式集合中，但您可以自由地重新排列这些表达式之间的顺序。实例您可以向ORDERBY添加其他表达式，以从每组对等对象中选择特定的行。或者，如手册所述：

DISTINCT ON表达式必须与最左边的ORDER BY匹配表达式。ORDER BY子句通常包含表达式，用于确定每个DISTINCT ON组。

我添加了id作为最后一个打破联系的项目：“从共享最高总数的每个组中选择id最小的行。”

为了以与确定每组第一个结果的排序顺序不一致的方式对结果进行排序，可以使用另一个ORDERBY.Example将上面的查询嵌套在外部查询中。

如果total可以为NULL，则很可能需要具有最大非空值的行。添加NULLS LAST，如图所示。参见：

按ASC列排序，但先按NULL值排序？

SELECT列表不受DISTINCT ON或ORDER by中表达式的任何约束：

您不必在DISTINCT ON或ORDER BY中包含任何表达式。您可以在SELECT列表中包含任何其他表达式。这对于替换复杂的子查询和聚合/窗口函数非常有用。

我使用Postgres 8.3–15版本进行了测试。但该功能至少从7.1版开始就存在了，所以基本上一直存在。

指数

上述查询的理想索引是一个多列索引，以匹配的顺序和匹配的排序顺序跨越所有三列：

CREATE INDEX purchases_3c_idx ON purchases (customer, total DESC, id);

可能过于专业化。但如果特定查询的读取性能至关重要，请使用它。如果查询中有DESC NULLS LAST，请在索引中使用相同的名称，以便排序顺序匹配，索引完全适用。

效率/性能优化

在为每个查询创建定制索引之前，权衡成本和收益。上述指数的潜力很大程度上取决于数据分布。

使用索引是因为它提供了预排序的数据。在Postgres 9.2或更高版本中，如果索引小于基础表，则查询也可以从仅索引扫描中受益。不过，必须对索引进行整体扫描。实例

对于每个客户很少的行（列客户中的基数很高），这是非常有效的。如果您仍然需要排序输出，则更是如此。随着每个客户的行数不断增加，这一优势也在缩小。理想情况下，您有足够的work_mem在RAM中处理相关的排序步骤，而不会溢出到磁盘。但通常将work_mem设置得过高会产生不利影响。对于异常大的查询，请考虑SET LOCAL。通过EXPLAIN ANALYZE了解您需要多少。在排序步骤中提到“磁盘：”表示需要更多：

Linux上PostgreSQL中的配置参数work_mem使用ORDERBY日期和文本优化简单查询

对于每个客户的许多行（列客户中的基数较低），“索引跳过扫描”或“松散索引扫描”将更有效。但直到Postgres 15都没有实现。多年来，以这样或那样的方式实施它的严肃工作一直在进行，但迄今为止尚未成功。看看这里和这里。目前，有更快的查询技术可以替代这一点。特别是如果您有一个单独的表，其中包含唯一的客户，这是典型的用例。但如果你没有：

SELECT DISTINCT比PostgreSQL中我的表上的预期速度慢优化GROUP BY查询以检索每个用户的最新行优化分组最大查询查询每行最后N个相关行

基准

请参见单独的答案。