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在选择了多个列的SELECT中使用Distinct(col)

[英]Using Distinct(col) in a SELECT with more than one column selected

我的目标是返回“ mFrom”的唯一列表,并仅从“ messages”表中提取最新的“ date”。

Table: messages
id     mFrom     mTo   date
--     -----     ---   ----
int    int       int   datetime

我正在尝试使用以下查询:

SELECT DISTINCT(mFrom), date FROM messages WHERE mTo = '116'

但是正在收到以下结果:

mFrom   date
9     | 2016-11-17 00:30:03
11    | 2016-11-17 12:35:08
11    | 2016-11-17 12:35:35

我想看看这些结果。

mFrom  date
9     | 2016-11-17 00:30:03
11    | 2016-11-17 12:35:35

任何帮助表示赞赏。 使用GROUP BY和内部SELECT看到了类似的答案,但是在针对我的特定字段提出类似的查询时遇到了麻烦。

GROUP BY似乎正确。

SELECT mFrom, MAX(date) as date 
FROM messages 
WHERE mTo = '116' 
GROUP BY mFrom

假设您有更多在游戏中唯一的列,例如,您想要来自mFrom的最新消息,但同时也想要mTo。 然后,您应该考虑分区的行号。 对于支持Windows功能的系统(例如sql-server),通常它们将具有您可以使用的ROW_NUMBER()函数。 这是使用公用表表达式[CTE]和ROW_NUMBER()的示例。 请注意,改用RANK()或DENSE_RANK()将允许平局。

;WITH cte AS (
    SELECT *
       ,ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY mFrom ORDER BY Date DESC) as RowNumber
    FROM
       Messages
    WHERE
       mTo = 116
)

SELECT *
FROM
    cte
WHERE
   RowNumber = 1

在我的sql中,这变得更加复杂,您可以通过使用变量来做到这一点:

SELECT *
FROM
    (
       SELECT
          m.*
          ,(@rn:= if(@mFrom = mFrom, @rn + 1, 
                if(@mFrom:=mFrom, 1, 1)
                )) as RowNumber
       FROM
          Messages m
          CROSS JOIN (SELECT @mFrom:=0, @rn:=0) var
       WHERE
          mTo = 116
    ) t
WHERE
    t.RowNumber = 1

或在任何一个系统中,都可以使用Gareth显示的GROUP BY技术并将其关联回原始表,或者IN或EXISTS,如果mFrom的2条消息共享相同的MAX(date),则所有这些方法都将返回联系。 这是一个带有连接的示例。

SELECT *
FROM
    Messages m
    INNER JOIN (SELECT mFrom, MAX(date) as date
             FROM
                Messages
             WHERE
                mTo = 116
             GROUP BY
                mFrom) t
    ON m.mFrom = t.mFrom
    AND m.date = t.date
WHERE
    mTo = 116
11 | 2016-11-17 12:35:08
11 | 2016-11-17 12:35:35

您可以看到日期时间字段,时间间隔为几秒钟。

你可以做的是

SELECT DISTINCT(mFrom), cast(date as date) FROM messages WHERE mTo = '116'

这将节省时间并给您

mFrom date
9 | 2016-11-17 
11 | 2016-11-17 

暂无
暂无

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