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Rufen Sie den letzten Datensatz jeder Gruppe mit MySQL ab

<p>Es gibt eine Tabelle mit dem Namen <code>messages</code> die Daten wie diese enthält: </p> <pre class="brush:php;toolbar:false;">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</pre> <p>Wenn ich die Abfrage <code>select * from messages group by name</code> ausführe, erhalte ich die folgenden Ergebnisse: </p> <pre class="brush:php;toolbar:false;">1 A A_data_1 4 B B_data_1 6 C C_data_1</pre> <p>Welche Abfrage liefert die folgenden Ergebnisse? </p> <pre class="brush:php;toolbar:false;">3 A A_data_3 5 B B_data_2 6 C C_data_1</pre> <p>Das heißt, der letzte Datensatz in jeder Gruppe sollte zurückgegeben werden. </p> <p>Derzeit verwende ich folgende Abfrage: </p> <pre class="brush:php;toolbar:false;">SELECT * VON (AUSWÄHLEN * VON Nachrichten ORDER BY id DESC) AS x GRUPPE NACH Name</pre> <p>Aber das scheint ineffizient zu sein. Gibt es andere Möglichkeiten, das gleiche Ergebnis zu erzielen? </p>
P粉736935587P粉736935587472 Tage vor558

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  • P粉973899567

    P粉9738995672023-08-21 11:26:01

    UPD: 2017-03-31,MySQL的版本5.7.5默认启用了ONLY_FULL_GROUP_BY开关(因此,非确定性的GROUP BY查询被禁用)。此外,他们更新了GROUP BY的实现方式,即使禁用了开关,解决方案可能不再按预期工作。需要进行检查。

    Bill Karwin的解决方案在组内项目数量较小时效果良好,但是当组较大时,查询的性能变差,因为解决方案需要进行大约n*n/2 + n/2IS NULL比较。

    我在一个包含18684446行和1182个组的InnoDB表上进行了测试。该表包含功能测试的测试结果,并且(test_id, request_id)是主键。因此,test_id是一个组,我正在寻找每个test_id的最后一个request_id

    Bill的解决方案已经在我的戴尔e4310上运行了几个小时,我不知道它何时会完成,尽管它在覆盖索引上操作(因此在EXPLAIN中显示using index)。

    我还有几个基于相同思路的解决方案:

    • 如果底层索引是BTREE索引(通常情况下),每个group_id中的最大(group_id, item_value)对就是每个group_id的最后一个值,如果我们按降序遍历索引,则是每个group_id的第一个值;
    • 如果我们读取由索引覆盖的值,这些值将按照索引的顺序读取;
    • 每个索引隐含地包含附加的主键列(即主键在覆盖索引中)。在下面的解决方案中,我直接操作主键,在你的情况下,你只需要在结果中添加主键列。
    • 在许多情况下,更便宜的方法是在子查询中按所需顺序收集所需的行ID,并将子查询的结果与ID进行连接。由于MySQL对子查询结果中的每一行都需要基于主键进行单个获取,因此子查询将首先放置在连接中,并且行将按照子查询中的ID顺序输出(如果我们省略连接的显式ORDER BY)

    3 ways MySQL uses indexes是一篇很好的文章,可以了解一些细节。

    解决方案1

    这个解决方案非常快,对于我1800万+行的数据,大约需要0.8秒:

    SELECT test_id, MAX(request_id) AS request_id
    FROM testresults
    GROUP BY test_id DESC;

    如果要改变顺序为升序,将其放入子查询中,只返回ID,并将其作为子查询与其他列连接:

    SELECT test_id, request_id
    FROM (
        SELECT test_id, MAX(request_id) AS request_id
        FROM testresults
        GROUP BY test_id DESC) as ids
    ORDER BY test_id;

    对于我的数据,这个解决方案大约需要1.2秒。

    解决方案2

    这是另一个解决方案,对于我的表,大约需要19秒:

    SELECT test_id, request_id
    FROM testresults, (SELECT @group:=NULL) as init
    WHERE IF(IFNULL(@group, -1)=@group:=test_id, 0, 1)
    ORDER BY test_id DESC, request_id DESC

    它也按降序返回测试结果。它的速度较慢,因为它进行了完整的索引扫描,但是它可以给你一个关于如何为每个组输出N个最大行的想法。

    该查询的缺点是它的结果无法被查询缓存。

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  • P粉267791326

    P粉2677913262023-08-21 09:55:33

    MySQL 8.0现在支持窗口函数,几乎所有流行的SQL实现都支持。使用这种标准语法,我们可以编写最大-n-per-group查询:

    WITH ranked_messages AS (
      SELECT m.*, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY name ORDER BY id DESC) AS rn
      FROM messages AS m
    )
    SELECT * FROM ranked_messages WHERE rn = 1;

    MySQL手册中展示了此方法及其他寻找分组最大行的方法。

    以下是我在2009年为这个问题写的原始答案:


    我这样写解决方案:

    SELECT m1.*
    FROM messages m1 LEFT JOIN messages m2
     ON (m1.name = m2.name AND m1.id < m2.id)
    WHERE m2.id IS NULL;

    关于性能,根据数据的性质,其中一种解决方案可能更好。因此,您应该测试两个查询,并根据数据库的性能选择更好的查询。

    例如,我有一个StackOverflow八月数据转储的副本。我将用它进行基准测试。在Posts表中有1,114,357行数据。这是在我的Macbook Pro 2.40GHz上运行的MySQL 5.0.75。

    我将编写一个查询来查找给定用户ID(我的)的最新帖子。

    首先使用了Eric在子查询中使用GROUP BY的技术:

    SELECT p1.postid
    FROM Posts p1
    INNER JOIN (SELECT pi.owneruserid, MAX(pi.postid) AS maxpostid
                FROM Posts pi GROUP BY pi.owneruserid) p2
      ON (p1.postid = p2.maxpostid)
    WHERE p1.owneruserid = 20860;
    
    1行结果(1分17.89秒)

    即使EXPLAIN分析也需要超过16秒:

    +----+-------------+------------+--------+----------------------------+-------------+---------+--------------+---------+-------------+
    | id | select_type | table      | type   | possible_keys              | key         | key_len | ref          | rows    | Extra       |
    +----+-------------+------------+--------+----------------------------+-------------+---------+--------------+---------+-------------+
    |  1 | PRIMARY     | <derived2> | ALL    | NULL                       | NULL        | NULL    | NULL         |   76756 |             | 
    |  1 | PRIMARY     | p1         | eq_ref | PRIMARY,PostId,OwnerUserId | PRIMARY     | 8       | p2.maxpostid |       1 | Using where | 
    |  2 | DERIVED     | pi         | index  | NULL                       | OwnerUserId | 8       | NULL         | 1151268 | Using index | 
    +----+-------------+------------+--------+----------------------------+-------------+---------+--------------+---------+-------------+
    3行结果(16.09秒)

    现在使用LEFT JOIN使用我的技术产生相同的查询结果:

    SELECT p1.postid
    FROM Posts p1 LEFT JOIN posts p2
      ON (p1.owneruserid = p2.owneruserid AND p1.postid < p2.postid)
    WHERE p2.postid IS NULL AND p1.owneruserid = 20860;
    
    1行结果(0.28秒)

    EXPLAIN分析显示两个表都能使用它们的索引:

    +----+-------------+-------+------+----------------------------+-------------+---------+-------+------+--------------------------------------+
    | id | select_type | table | type | possible_keys              | key         | key_len | ref   | rows | Extra                                |
    +----+-------------+-------+------+----------------------------+-------------+---------+-------+------+--------------------------------------+
    |  1 | SIMPLE      | p1    | ref  | OwnerUserId                | OwnerUserId | 8       | const | 1384 | Using index                          | 
    |  1 | SIMPLE      | p2    | ref  | PRIMARY,PostId,OwnerUserId | OwnerUserId | 8       | const | 1384 | Using where; Using index; Not exists | 
    +----+-------------+-------+------+----------------------------+-------------+---------+-------+------+--------------------------------------+
    2行结果(0.00秒)

    这是我的Posts表的DDL:

    CREATE TABLE `posts` (
      `PostId` bigint(20) unsigned NOT NULL auto_increment,
      `PostTypeId` bigint(20) unsigned NOT NULL,
      `AcceptedAnswerId` bigint(20) unsigned default NULL,
      `ParentId` bigint(20) unsigned default NULL,
      `CreationDate` datetime NOT NULL,
      `Score` int(11) NOT NULL default '0',
      `ViewCount` int(11) NOT NULL default '0',
      `Body` text NOT NULL,
      `OwnerUserId` bigint(20) unsigned NOT NULL,
      `OwnerDisplayName` varchar(40) default NULL,
      `LastEditorUserId` bigint(20) unsigned default NULL,
      `LastEditDate` datetime default NULL,
      `LastActivityDate` datetime default NULL,
      `Title` varchar(250) NOT NULL default '',
      `Tags` varchar(150) NOT NULL default '',
      `AnswerCount` int(11) NOT NULL default '0',
      `CommentCount` int(11) NOT NULL default '0',
      `FavoriteCount` int(11) NOT NULL default '0',
      `ClosedDate` datetime default NULL,
      PRIMARY KEY  (`PostId`),
      UNIQUE KEY `PostId` (`PostId`),
      KEY `PostTypeId` (`PostTypeId`),
      KEY `AcceptedAnswerId` (`AcceptedAnswerId`),
      KEY `OwnerUserId` (`OwnerUserId`),
      KEY `LastEditorUserId` (`LastEditorUserId`),
      KEY `ParentId` (`ParentId`),
      CONSTRAINT `posts_ibfk_1` FOREIGN KEY (`PostTypeId`) REFERENCES `posttypes` (`PostTypeId`)
    ) ENGINE=InnoDB;

    评论者注意:如果您想要使用不同版本的MySQL、不同的数据集或不同的表设计进行另一个基准测试,请随意自行进行。我已经展示了上述技术。Stack Overflow的目的是向您展示如何进行软件开发工作,而不是为您完成所有工作。

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