问题-分组查询最新一条

昨天遇到这样一个问题，在数据表A中存在字段：id (primary key),ref_id,ref_name,created；
想在A表中对ref_id进行分组查询，并获取到每个分组中最新的那一条，怎么办？

这里想到了用IN字句来去做：

SELECT id, ref_id, ref_name, created
FROM A
WHERE (ref_id, created) IN (
SELECT ref_id, MAX(created)
FROM A
GROUP BY ref_id
);

但是这样的处理，效率非常低，因为它会在IN子句中进行多次查询匹配。查询资料后得到如下介绍：

窗口函数

窗口函数（Window Function）是一种在查询结果集中的每一行上计算值的函数。它能够根据指定的窗口范围，对每一行进行排序、分组和计算，而不会修改查询结果本身。窗口函数通常与OVER子句一起使用。

窗口函数的一般语法如下：

<窗口函数>([参数]) OVER (
[PARTITION BY <分组列>]
[ORDER BY <排序列> [ASC|DESC]]
[ROWS <窗口范围>]
)

下面是对窗口函数语法中的各个部分进行详细解释：

• <窗口函数>：表示要使用的窗口函数，如SUM、COUNT、ROW_NUMBER等。窗口函数可以是聚合函数（如SUM、COUNT、AVG），也可以是排名函数（如ROW_NUMBER、RANK、DENSE_RANK），还可以是其他类型的函数。可以根据具体需求选择合适的窗口函数。
• [参数]：是可选的，表示窗口函数的参数。参数可以是列名、常量或其他表达式，根据具体的窗口函数而定。
• OVER：是关键字，用于引入窗口函数的定义。
• [PARTITION BY <分组列>]：是可选的，用于指定分组的列。如果指定了分组列，窗口函数将在每个分组内进行计算和排序。不同分组内的计算是相互独立的。
• [ORDER BY <排序列> [ASC|DESC]]：是可选的，用于指定排序的列和排序的顺序。窗口函数将根据指定的排序列对每一行进行排序。ASC表示升序（默认），DESC表示降序。
• [ROWS <窗口范围>]：是可选的，用于指定窗口的范围。窗口范围可以是行数、行的起始和结束位置，或者是行的偏移量。常见的窗口范围包括ROWS UNBOUNDED PRECEDING（从开头到当前行）、ROWS BETWEEN AND （从指定的起始行到结束行）等。

在窗口函数的语法中，窗口范围（Window Frame）用于指定窗口函数计算的行的范围。下面介绍一些常见的窗口范围：

• ROWS UNBOUNDED PRECEDING：表示从开头到当前行的所有行。
• ROWS n PRECEDING：表示从当前行向前数n行。
• ROWS CURRENT ROW：表示只包括当前行。
• ROWS BETWEEN AND ：表示从指定的起始行到结束行的范围，可以使用行号、行的偏移量或特殊关键字。
• RANGE UNBOUNDED PRECEDING：表示从开头到当前行的所有行，根据排序列的值来确定。
• RANGE n PRECEDING：表示从当前行向前数n行，根据排序列的值来确定。
• RANGE CURRENT ROW：表示只包括当前行，根据排序列的值来确定。
• RANGE BETWEEN AND ：表示从指定的起始行到结束行的范围，根据排序列的值来确定。
• GROUPS UNBOUNDED PRECEDING：表示从开头到当前行的所有组。
• GROUPS n PRECEDING：表示从当前行向前数n个组。
• GROUPS CURRENT ROW：表示只包括当前组。
• GROUPS BETWEEN AND ：表示从指定的起始组到结束组的范围。

注意，窗口范围的具体语法和可用选项取决于使用的数据库系统。不同的数据库系统可能会提供不同的窗口范围选项。

使用窗口范围可以更加灵活地控制窗口函数的计算范围，从而满足不同的需求，比如计算移动平均、累计和、百分比等。具体的选择和使用方式，应该根据具体的业务需求和数据库系统的规范来决定。

适用场景

窗口函数在许多场景下非常有用，特别是在需要对查询结果进行分组、排序和计算的情况下。下面是一些窗口函数适用的场景示例：

• 排名和排序：可以使用窗口函数计算行的排名（ROW_NUMBER）或根据特定列排序（ORDER BY），从而方便地获取排序结果。
• 分组计算：窗口函数可以在每个分组内进行计算，而无需使用GROUP BY子句。例如，可以计算每个分组的总和、平均值、最大值、最小值等。
• 移动聚合：窗口函数可以计算滑动窗口范围内的聚合值。例如，可以计算滑动窗口内的移动平均值、移动总和等。
• 累计计算：窗口函数可以计算累积计算，即将当前行和之前的行进行累积计算。例如，可以计算累积总和、累积平均值等。
• 分位数和百分比：窗口函数可以计算行在整个结果集中的百分位数，从而方便地获取百分位数和百分比。
• 前后比较：窗口函数可以比较当前行与前一行或后一行的值，从而进行比较和计算差异。

窗口函数可以在各种情况下提供更灵活和高效的查询和分析功能。它们可以减少复杂的子查询和连接操作，同时提供更直观和简洁的查询语句。无论是在数据分析、报表生成、排名计算还是其他需要对结果集进行计算和处理的场景下，窗口函数都是非常有用的工具。

使用窗口函数解决问题

根据窗口函数语法，我们得到如下查询方案：

WITH RankedRecords AS (
  SELECT id,ref_id,ref_name,created,
    ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY ref_id ORDER BY created DESC) AS rn
  FROM A
)
SELECT id,ref_id,ref_name,created
FROM RankedRecords
WHERE rn = 1;

如此我们便可以查询出我们想要的结果，接下来我们来分析一下：

这个查询使用了窗口函数（Window Function）来实现按照ref_id分组，并根据ref_time进行排序和编号。窗口函数可以在查询结果集中的每一行上计算值，而不会修改结果集本身。

解释步骤：

• RankRecords子查询：首先，通过在原始表中使用窗口函数ROW_NUMBER()，对每个ref_id进行分组并按照ref_time进行降序排序。这会为每个ref_id的记录分配一个行号（rn），行号从1开始，表示每个ref_id的记录在排序后的顺序。
• 最外层的SELECT语句：在RankRecords子查询的基础上，选择对应行号（rn）为1的记录，即每个ref_id的最新记录。这样就得到了按照ref_id去重后，每个ref_id的最新记录。

性能比较：

• 与使用子查询和IN子句的方案相比，使用窗口函数的方案可能会更有效率。原因是窗口函数只需要对表进行一次扫描，并在内部进行排序和编号，而不需要使用子查询和IN子句进行多次查询和匹配。

• 使用窗口函数的方案可以更简洁地实现按照ref_id去重并获取最新记录的需求，而且在某些情况下可能会更快。但是，实际性能还取决于表的大小、索引的使用情况以及数据库引擎的优化能力。建议在实际环境中进行测试和性能评估，以确定最适合的方案。