我如何 select 此 table 中每个不同用户的最高分数？

Question

我有以下 table (scores):

id  user  date         score  
---|-----|------------|--------
1  | 10  | 11/01/2016 | 400   
2  | 10  | 11/03/2016 | 450 
5  | 17  | 10/03/2016 | 305  
3  | 13  | 09/03/2016 | 120   
4  | 17  | 11/03/2016 | 300 
6  | 13  | 08/03/2016 | 120  
7  | 13  | 11/12/2016 | 120  
8  | 13  | 09/01/2016 | 110

我想 select max(score) 每个不同的用户，使用 date 作为决胜局（在平局的情况下，最近的记录应该是 returned) 使得结果如下所示（每个用户的最高分，按 score 降序排列）：

id  user  date         score  
---|-----|------------|--------
2  | 10  | 11/03/2016 | 450   
5  | 17  | 10/03/2016 | 305  
7  | 13  | 11/12/2016 | 120

我正在使用 Postgres，无论如何我都不是 SQL 专家。我尝试了类似于以下的方法，但它不起作用，因为我没有 group by:

中包含 id 列

select scores.user, max(scores.score) as score, scores.id
from scores
group by scores.user
order by score desc

我觉得我需要做一个子select，但我无法使连接正常工作。我找到了 How can I SELECT rows with MAX(Column value), DISTINCT by another column in SQL? 但我似乎无法使任何解决方案对我有用，因为我需要 return 该行的 id 并且我有可能在 date列。

Answer 1

试试这个：

with 

-- get maximum scores by user
maxscores as (
  select "user", max(score) as maxscore
  from test
  group by "user"
),

-- find the maximum date as the tie-breaker along with the above information
maxdates as (
  select t."user", mx.maxscore, max(t."date") as maxdate
  from test t
  inner join maxscores mx 
    on mx."user" = t."user" 
    and mx.maxscore = t.score
  group by t."user", mx.maxscore
)

-- select all columns based on the results of maxdates
select t.*
from test t
inner join maxdates md
  on md."user" = t."user"
  and md.maxscore = t.score
  and md.maxdate = t."date";

说明

使用 CTE maxdates，让我们找出每个用户的最高分数
回到table。获取匹配用户和最高分数的记录。获取该 user/score 组合的最大日期
回到table。获取与我们检索到的用户、最大分数和最大日期相匹配的行

示例：

http://sqlfiddle.com/#!15/0f756/8 - 没有 row_number

http://sqlfiddle.com/#!15/0f756/13 - row_number

您可以随意更改查询。

测试用例

create table test (
  id int,
  "user" int,
  "date" date,
  score int
);

insert into test values 
(1  , 10  , '11/01/2016' , 400   )
,(2  , 10  , '11/03/2016' , 450 )
,(5  , 17  , '10/03/2016' , 305  )
,(3  , 13  , '09/03/2016' , 120   )
,(4  , 17  , '11/03/2016' , 300 )
,(6  , 13  , '08/03/2016' , 120  )
,(7  , 13  , '11/12/2016' , 120  )
,(8  , 13  , '09/01/2016' , 110);

结果

| id | user |                       date | score |
|----|------|----------------------------|-------|
|  2 |   10 | November, 03 2016 00:00:00 |   450 |
|  5 |   17 |  October, 03 2016 00:00:00 |   305 |
|  7 |   13 | November, 12 2016 00:00:00 |   120 |

风险

如果用户 13 有两条相同分数和日期的记录（例如），您将获得 2 条记录用户 13。

风险示例：http://sqlfiddle.com/#!15/cb86e/1

为了降低风险，您可以像这样使用 row_number() over()：

with
rankeddata as (
  select row_number() over (
    partition by
      "user"
    order by 
      "user", 
      score desc, 
      "date" desc) as sr,
    t.*
  from test t
)
select * from rankeddata where sr = 1;

降低风险的结果

| sr | id | user |                       date | score |
|----|----|------|----------------------------|-------|
|  1 |  2 |   10 | November, 03 2016 00:00:00 |   450 |
|  1 |  7 |   13 | November, 12 2016 00:00:00 |   120 |
|  1 |  5 |   17 |  October, 03 2016 00:00:00 |   305 |

Answer 2

这样

create table test (
  id int,
  "user" int,
  "date" date,
  score int
);

insert into test values 
(1  , 10  , '11/01/2016' , 400   )
,(2  , 10  , '11/03/2016' , 450 )
,(5  , 17  , '10/03/2016' , 305  )
,(3  , 13  , '09/03/2016' , 120   )
,(4  , 17  , '11/03/2016' , 300 )
,(6  , 13  , '08/03/2016' , 120  )
,(7  , 13  , '11/12/2016' , 120  )
,(8  , 13  , '09/01/2016' , 110);


select * from test where id in (
select distinct(first_value(id)
 over(
partition by "user" order by score desc 
))
from test
)

Answer 3

在 Postgres 中，通常最快的方法是使用 distinct on ()

select distinct on (user_id) *
from the_table
order by user_id, score desc;

这绝对比使用带有 max() 的子查询的任何解决方案快 lot，通常仍然比使用 [=27] 的等效解决方案快一点=] 函数（例如 row_number()）

^{我使用 user_id 作为列名，因为 user 是一个保留字，我强烈建议不要使用它。}

Answer 4

对于mysql查询

select sr, id, user, date, MAX(score) score
from the_table
group by user
order by score desc;

我如何 select 此 table 中每个不同用户的最高分数？

How do I select the max score from each distinct user in this table?

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