WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Выбор одной строки без уникального ключа

у меня такая таблица

Fld1   Fld2  Fld3
------------
0      1234  ABC
0      1235  DEF
1      1236  GHI
2      1236  JKL
3      1236  MNO
4      1237  PQR
5      1237  STU
6      1237  VWX

Обратите внимание, что ни один столбец не уникален. Может быть много строк с Fld1 = 0, но для всех остальных значений Fld1 будет уникальным, и может быть много строк с одинаковым значением Fld2.

Мне нужно выбрать одну строку для каждого значения Fld2 с самым высоким значением в Fld 1. Таким образом, результат, основанный на приведенных выше данных, будет

Fld1    Fld2   Fl4
------------------
0       1234   ABC
0       1235   DEF
3       1236   MNO 
6       1237   VWX
sql sql-server
15.04.2015

Ответы:


1

Альтернативой GROUP BY может быть использование оконной функции, такой как row_number(), чтобы получить результат. Эта функция создает уникальный номер, разделяя ваши данные на Fld2 и упорядочивая их по Fld1 desc:

select Fld1, Fld2, Fld3
from
(
  select Fld1, Fld2, Fld3,
    rn = row_number() over(partition by fld2 order by fld1 desc)
  from yourtable
) d
where rn = 1;

См. SQL Fiddle с демонстрацией. Иногда использование row_number будет проще, если у вас есть дополнительные уникальные столбцы. Это дает результат:

| Fld1 | Fld2 | Fld3 |
|------|------|------|
|    0 | 1234 |  ABC |
|    0 | 1235 |  DEF |
|    3 | 1236 |  MNO |
|    6 | 1237 |  VWX |
15.04.2015

2

Используйте 1_:

select max(fld1), fld2
from table t
group by fld2;
15.04.2015
  • Извините, вопрос был неполным, теперь я добавил третье поле, которое усложняет запрос 15.04.2015

    • 3

    а) Получите первый результат, содержащий только два столбца, согласно ответу Гордона.
    б) Используйте его для запроса остальных столбцов.

    SELECT r.* FROM table r
INNER JOIN
(select max(fld1), fld2
from table t
group by fld2) s ON (r.fld1=s.fld1 AND r.fld2=s.fld2)
    15.04.2015
    Новые материалы
    Как проанализировать работу вашего классификатора?
    Не всегда просто знать, какие показатели использовать С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
    Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
    Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv) Автор : Бар Лайт Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
    Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
    Как вы сегодня, ребята? В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
    Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
    Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение. В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
    Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
    Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm. Оглавление Глоссарий I. Новый пакет 1.1 советы по инициализации..
    Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
    Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных. Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..
    ИИ в аэрокосмической отрасли
    Каждый полет – это шаг вперед к великой мечте. Чтобы это происходило в их собственном темпе, необходима команда астронавтов для погони за космосом и команда технического обслуживания..
    Для любых предложений по сайту: [email protected]