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假设有一个业务场景,需要查询用户登录记录信息,其中表结构如下:
CREATE TABLE `tb` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`uid` int(11) NOT NULL,
`ip` varchar(16) NOT NULL,
`login_time` datetime,
PRIMARY KEY (`id`),
KEY (`uid`)
);
再来点测试数据:
INSERT INTO tb SELECT null, 1001, '192.168.1.1', '2017-01-21 16:30:47';
INSERT INTO tb SELECT null, 1003, '192.168.1.153', '2017-01-21 19:30:51';
INSERT INTO tb SELECT null, 1001, '192.168.1.61', '2017-01-21 16:50:41';
INSERT INTO tb SELECT null, 1002, '192.168.1.31', '2017-01-21 18:30:21';
INSERT INTO tb SELECT null, 1002, '192.168.1.66', '2017-01-21 19:12:32';
INSERT INTO tb SELECT null, 1001, '192.168.1.81', '2017-01-21 19:53:09';
INSERT INTO tb SELECT null, 1001, '192.168.1.231', '2017-01-21 19:55:34';
表数据情况:
+----+------+---------------+---------------------+
| id | uid | ip | login_time |
+----+------+---------------+---------------------+
| 1 | 1001 | 192.168.1.1 | 2017-01-21 16:30:47 |
| 2 | 1003 | 192.168.1.153 | 2017-01-21 19:30:51 |
| 3 | 1001 | 192.168.1.61 | 2017-01-21 16:50:41 |
| 4 | 1002 | 192.168.1.31 | 2017-01-21 18:30:21 |
| 5 | 1002 | 192.168.1.66 | 2017-01-21 19:12:32 |
| 6 | 1001 | 192.168.1.81 | 2017-01-21 19:53:09 |
| 7 | 1001 | 192.168.1.231 | 2017-01-21 19:55:34 |
+----+------+---------------+---------------------+
如果只需要针对用户查出其最后登录的时间,可以简单写出:
SELECT uid, max(login_time)
FROM tb
GROUP BY uid;
+------+---------------------+
| uid | max(login_time) |
+------+---------------------+
| 1001 | 2017-01-21 19:55:34 |
| 1002 | 2017-01-21 19:12:32 |
| 1003 | 2017-01-21 19:30:51 |
+------+---------------------+
若还需要查询用户最后登录时的其他信息,就不能用这种sql写了:
-- 错误写法
SELECT uid, ip, max(login_time)
FROM tb
GROUP BY uid;
-- 错误写法
这样的语句是非SQL标准的,虽然能够在MySQL数据库中执行成功,但返回的却是未知的
(如果sql_mode开启了only_full_group_by,则不会执行成功。)
可能ip字段会取uid分组前的第一个row的值,显然不是所需信息
写一个子查询:
SELECT a.uid, a.ip, a.login_time
FROM tb a
WHERE a.login_time in (
SELECT max(login_time)
FROM tb
GROUP BY uid);
写法2
再或者换一个写法:
SELECT a.uid, a.ip, a.login_time
FROM tb a
WHERE a.login_time = (
SELECT max(login_time)
FROM tb
WHERE a.uid = uid);
顺便测了一下
在5.6以前的版本中,写法②这条sql在大数据量的情况下,执行计划不理想,目测性能不佳。
在5.6及以后的版本中,写法②这条sql会快很多,执行计划也有了改变
5.5.50:
+----+--------------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+--------------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+
| 1 | PRIMARY | a | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 7 | Using where |
| 2 | DEPENDENT SUBQUERY | tb | ALL | uid | NULL | NULL | NULL | 7 | Using where |
+----+--------------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+
5.6.30:
+----+--------------------+-------+------+---------------+------+---------+------------+------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+--------------------+-------+------+---------------+------+---------+------------+------+-------------+
| 1 | PRIMARY | a | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 7 | Using where |
| 2 | DEPENDENT SUBQUERY | tb | ref | uid | uid | 4 | test.a.uid | 1 | NULL |
+----+--------------------+-------+------+---------------+------+---------+------------+------+-------------+
写法3
直接改成join性能会更加好:
SELECT a.uid, a.ip, a.login_time
FROM (SELECT uid, max(login_time) login_time
FROM tb
GROUP BY uid
) b JOIN tb a ON a.uid = b.uid AND a.login_time = b.login_time;
当然,结果都相同:
+------+---------------+---------------------+
| uid | ip | login_time |
+------+---------------+---------------------+
| 1003 | 192.168.1.153 | 2017-01-21 19:30:51 |
| 1002 | 192.168.1.66 | 2017-01-21 19:12:32 |
| 1001 | 192.168.1.231 | 2017-01-21 19:55:34 |
+------+---------------+---------------------+
注:如果要分组取最小值直接改对应函数和符号就行了。
假设有一个业务场景,需要查询用户登录记录信息,其中表结构如下:CREATE TABLE `tb` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `uid` int(11) NOT NULL, `ip` varchar(16) NOT NULL, `login_time` datetime, PRIMARY KEY (`id`), KEY
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Sp':['a','b','c','d','e','f'], 'Mt':['s1', 's1', 's2','s2','s2','s3'], 'Value':[1,2,3,4,5,6], 'Count':[3,2,5,10,10,6]})
需求:查找 update_month 在指定范围,并且按 site
分组
,返回
分组
中 update_month 最大的即最接近指定的时间的记录。site_test 这张表 (update_month, site) 已经建立了唯一索引。
上面的 sql 查询在
Mysql
5.6 版本中测试没有问题。 但是在
MySQL
5.7 版本中却报下面的 only_full_
group
_by 错误。
这其实是因为
MySQL
认为 id, name 这2个列不依赖于(not functionally depende
写这篇博文是为了帮助遇到同样问题的人,希望对你有用~问题:求怎么查出同一课程id中时间最大的记录?(如下图所示)1、刚开始想通过
group
by
分组
课程id, 然后获
取
最大值
,如下:SELECT MAX(l.learn_time)
FROM learn l
where l.user_id = '14201109'
GROUP
BY l.course_id查出来结果如下:但是我想要查出来所有的字...
类如 有一个帖子的回复表,posts( id , tid , subject , message , dateline ) ,
id 为 自动增长
字段
, tid为该回复的主题帖子的id(外键关联), subject 为回复标题, message 为回复内容, dateline 为回复时间,用UNIX 时间戳表示,
现在要求 选出 前十个来自不同主题的最新回复
id int auto_increment primary key,
score int null,
time varchar(255) null,
count int null,
classify int ...
网上很多方法都是这样实现的(先倒序,在
分组
,
group
by 默认
取
最上面的一条数据)
结果发现实际中这样做拿到的数据还是有误的
select * from (select * from scores order by score desc) s
group
by s.student_code
正确解决方法 (加imit99999999)
select * fr
`id` int not null auto_increment,
`name` varchar(20) not null default '',
`score` int not null default 0,
primary key(`id`)
)engine=InnoDB CHARSET=UTF8;
2. 插入如下数
您可以使用
MySQL
的
GROUP
BY语句和MAX()聚合函数来查询表中某个时间
最大值
,然后按照某个
字段
分组
。假设您要查询的表名为`table_name`,时间
字段
为`time_field`,
分组
字段
为`
group
_field`,则可以使用以下查询语句:
SELECT
group
_field, MAX(time_field) AS max_time
FROM table_name
GROUP
BY
group
_field;
这将返回每个
分组
字段
的最大时间值。如果您还需要包括其他
字段
,则可以将它们添加到SELECT语句中,并将它们添加到
GROUP
BY语句中,如下所示:
SELECT
group
_field, other_field, MAX(time_field) AS max_time
FROM table_name
GROUP
BY
group
_field, other_field;
这将返回每个
分组
字段
和其他
字段
的最大时间值。