介绍

一般地, 组内排序取最新数据时,会采用类似这样的写法:

select * from table1 as pmh,( SELECT ponding_id,MAX(create_time) create_timeFROM table1  GROUP BY ponding_id ) as t1where t1.ponding_id = pmh.ponding_id and pmh.create_time = t1.create_time;

这里呢 ,我要介绍另一种方法:

SUBSTRING_INDEX( GROUP_CONCAT( 唯一字段1 ORDER BY 排序字段2 DESC ), ',', 值(取第几个) )

举例:

有一个这样的表:

CREATE TABLE `wisdom_well_cover` (`id` varchar(36) NOT NULL COMMENT '主键',`device_id` varchar(32) DEFAULT NULL COMMENT '设备编号',`device_type` varchar(32) DEFAULT NULL COMMENT '设备类型',`timestamp` datetime DEFAULT NULL COMMENT '接收时间'PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 ROW_FORMAT=DYNAMIC;

需求:

查找每个设备的最新数据

select wwc.* from wisdom_well_cover wwc inner join (SELECT SUBSTRING_INDEX ( GROUP_CONCAT( id ORDER BY TIMESTAMP DESC ), ',', 1 ) AS id FROM wisdom_well_cover GROUP BY device_id
) as t1 on wwc.id = t1.id

查找每个设备第二新的数据

select wwc.* from wisdom_well_cover wwc inner join (SELECT SUBSTRING_INDEX (SUBSTRING_INDEX ( GROUP_CONCAT( id ORDER BY TIMESTAMP DESC ), ',', 2 ),',',-1) AS id FROM wisdom_well_cover GROUP BY device_id
) as t1 on wwc.id = t1.id

SUBSTRING_INDEX 字符串截取
GROUP_CONCAT 这个比较奇特 , 可以对分组连接后的字段进行排序,去重等等,
具体可以自行学习. 连接后的各个字符串是用逗号分割的, 所以用到了字符串截取.

性能对比

这里有一张13万数据的表

表结构如下:

CREATE TABLE `ponding_model_history` (`id` varchar(36) NOT NULL,`create_by` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '创建人',`create_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '创建日期',`acquisition_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '采集时间',....此处省略其他字段....PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE,KEY `acquisition_time_index` (`acquisition_time`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 ROW_FORMAT=DYNAMIC;

用两种方法进行分组排序

第一种 : 用时: 1.349s

select * from ponding_model_history as pmh,( SELECT ponding_id,MAX(create_time) create_timeFROM ponding_model_history GROUP BY ponding_id ) as t1
where t1.ponding_id = pmh.ponding_id and pmh.create_time = t1.create_time;

第二种用时: 0.682s

select * from ponding_model_history as pmh INNER JOIN ( SELECT SUBSTRING_INDEX( GROUP_CONCAT( id ORDER BY create_time DESC ), ',', 1 ) idFROM ponding_model_history GROUP BY ponding_id ) as t1
on t1.id = pmh.id ;

经过验证结果两种方法结果都无误

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