Récupérer le dernier enregistrement de chaque groupe

MySQL 8.0 prend désormais en charge les fonctions de fenêtrage, comme presque toutes les implémentations SQL populaires. Avec cette syntaxe standard, nous pouvons écrire des requêtes de plus grand n par groupe :

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;

Vous trouverez ci-dessous la réponse originale que j'ai écrite pour cette question en 2009 :

J'écris la solution de cette façon :

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

Concernant les performances, une solution ou l'autre peut être meilleure, selon la nature de vos données. Vous devez donc tester les deux requêtes et utiliser celle qui offre les meilleures performances compte tenu de votre base de données.

Par exemple, j'ai une copie du vidage des données d'août de StackOverflow . Je vais l'utiliser pour l'analyse comparative. Il y a 1 114 357 lignes dans les Posts table. Cela fonctionne sur MySQL 5.0.75 sur mon Macbook Pro 2.40GHz.

Je vais écrire une requête pour trouver le message le plus récent pour un ID utilisateur donné (le mien).

D'abord en utilisant la technique montré par @Eric avec le GROUP BY dans une sous-requête :

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 row in set (1 min 17.89 sec)

Même le EXPLAIN analyse prend plus de 16 secondes :

+----+-------------+------------+--------+----------------------------+-------------+---------+--------------+---------+-------------+
| 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 rows in set (16.09 sec)

Produisez maintenant le même résultat de requête en utilisant ma technique avec LEFT JOIN :

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 row in set (0.28 sec)

Le EXPLAIN l'analyse montre que les deux tables sont capables d'utiliser leurs index :

+----+-------------+-------+------+----------------------------+-------------+---------+-------+------+--------------------------------------+
| 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 rows in set (0.00 sec)

Voici le DDL pour mes Posts tableau :

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;

Remarque aux commentateurs :si vous souhaitez un autre benchmark avec une version différente de MySQL, un ensemble de données différent ou une conception de table différente, n'hésitez pas à le faire vous-même. J'ai montré la technique ci-dessus. Stack Overflow est là pour vous montrer comment faire du travail de développement logiciel, pas pour faire tout le travail à votre place.

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