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MySQL學習:GROUP BY分組取最新的一條記錄

數(shù)據(jù)庫 MySQL
日常開發(fā)當中,經常會遇到查詢分組數(shù)據(jù)中最新的一條記錄,比如統(tǒng)計當前系統(tǒng)每個人的最新登錄記錄、外賣系統(tǒng)統(tǒng)計所有買家最新的一次訂單記錄、圖書管理系統(tǒng)借閱者最新借閱書籍的記錄等等。

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日常開發(fā)當中,經常會遇到查詢分組數(shù)據(jù)中最新的一條記錄,比如統(tǒng)計當前系統(tǒng)每個人的最新登錄記錄、外賣系統(tǒng)統(tǒng)計所有買家最新的一次訂單記錄、圖書管理系統(tǒng)借閱者最新借閱書籍的記錄等等。今天給大家介紹一下如何實現(xiàn)以上場景的SQL寫法,希望對大家能有所幫助!

1、初始化數(shù)據(jù)表

  1. -- 借閱者表 
  2. CREATE TABLE `userinfo` ( 
  3.   `uid` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主鍵'
  4.   `uname` varchar(20) NOT NULL COMMENT '姓名'
  5.   `uage` int(11) NOT NULL COMMENT '年齡'
  6.   PRIMARY KEY (`uid`) USING BTREE 
  7. ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=8 DEFAULT CHARSET=utf8 ROW_FORMAT=COMPACT; 
  8. INSERT INTO `userinfo` VALUES (1, '小明', 20); 
  9. INSERT INTO `userinfo` VALUES (2, '小張', 30); 
  10. INSERT INTO `userinfo` VALUES (3, '小李', 28); 
  11. -- 書籍表 
  12. CREATE TABLE `bookinfo` ( 
  13.   `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主鍵'
  14.   `book_no` varchar(20) NOT NULL COMMENT '書籍編號'
  15.   `book_name` varchar(20) NOT NULL COMMENT '書籍名稱'
  16.   PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE 
  17. ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=14 DEFAULT CHARSET=utf8 ROW_FORMAT=COMPACT; 
  18. INSERT INTO `bookinfo` VALUES (1, 'ISBN001''計算機基礎'); 
  19. INSERT INTO `bookinfo` VALUES (2, 'ISBN002''計算機網絡'); 
  20. INSERT INTO `bookinfo` VALUES (3, 'ISBN003''高等數(shù)學'); 
  21. INSERT INTO `bookinfo` VALUES (4, 'ISBN004''明朝那些事'); 
  22. INSERT INTO `bookinfo` VALUES (5, 'ISBN005''物理'); 
  23. INSERT INTO `bookinfo` VALUES (13, 'ISBN006''讀者'); 
  24. -- 借閱記錄表 
  25. CREATE TABLE `borrow_record` ( 
  26.   `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主鍵'
  27.   `user_id` int(11) NOT NULL COMMENT '用戶id'
  28.   `book_id` int(11) NOT NULL COMMENT '書籍id'
  29.   `borrowtime` datetime NOT NULL COMMENT '書籍id'
  30.   PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE 
  31. ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=16 DEFAULT CHARSET=utf8 ROW_FORMAT=COMPACT; 
  32. INSERT INTO `borrow_record` VALUES (8, 1, 2, '2021-05-01 10:52:00'); 
  33. INSERT INTO `borrow_record` VALUES (9, 2, 4, '2021-07-12 23:32:00'); 
  34. INSERT INTO `borrow_record` VALUES (10, 2, 1, '2021-03-21 09:00:00'); 
  35. INSERT INTO `borrow_record` VALUES (11, 1, 3, '2021-08-11 17:39:00'); 
  36. INSERT INTO `borrow_record` VALUES (12, 1, 5, '2021-09-02 18:12:00'); 
  37. INSERT INTO `borrow_record` VALUES (13, 3, 1, '2021-07-06 12:32:00'); 
  38. INSERT INTO `borrow_record` VALUES (14, 2, 1, '2021-08-09 10:10:00'); 
  39. INSERT INTO `borrow_record` VALUES (15, 4, 3, '2021-04-15 19:45:00' 

寫法1 直接group by 根據(jù)userid ,使用聚合函數(shù)max取得最近的瀏覽時間

  1. select a.user_id ,max(c.uname) uname 
  2. ,max(a.borrowtime) borrowtime,max(b.book_name) book_name 
  3. from borrow_record a  
  4. INNER JOIN bookinfo b on b.id=a.book_id 
  5. INNER JOIN userinfo c on c.uid=a.user_id 
  6. GROUP BY a.user_id 
  7. -- 說明: 這樣會存在獲取書籍名稱錯亂的情況, 
  8. -- 因為使用聚合函數(shù)獲取的書籍名稱,不一定是對應用戶 
  9. -- 最新瀏覽記錄對應的書籍名稱 

寫法2 采用子查詢的方式,獲取借閱記錄表最近的瀏覽時間作為查詢條件

  1. select a.user_id ,c.uname,a.borrowtime  
  2. ,b.book_name book_namefrom borrow_record a  
  3. INNER JOIN bookinfo b on b.id=a.book_id 
  4. INNER JOIN userinfo c on c.uid=a.user_id 
  5. where a.borrowtime=(select max(borrowtime)  
  6. from borrow_record t where t.user_id=a.user_id) 
  7. -- 說明:可以滿足查詢效果,不過性能不是最優(yōu)解 

寫法3 采用group by + join 性能最高,推薦采用

  1. select a.user_id ,c.uname,a.borrowtime  
  2. ,b.book_name book_namefrom ( 
  3. select t.user_id,max(borrowtime)  borrowtime 
  4. from borrow_record t GROUP BY t.user_id) as e  
  5.  
  6. INNER JOIN  borrow_record a on e.user_id=a.user_id  
  7. and e.borrowtime=a.borrowtimeINNER  
  8. JOIN bookinfo b on b.id=a.book_id 
  9. INNER JOIN userinfo c on c.uid=a.user_id 

運行效果如下:

 

責任編輯:姜華 來源: IT技術分享社區(qū)
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MySQLSQL語句數(shù)據(jù)庫

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SparkSQLSpark 內核

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2025-06-04 08:20:30

2020-11-04 07:08:07

MySQL查詢效率

2010-09-26 15:15:11

SQL語句

2019-03-28 10:09:49

內存CPU硬盤

2009-08-05 10:43:19

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