Dans PostgreSQL c'est typiquement plus simple et plus rapide (en plus de l'optimisation de la performance ci-dessous):

SELECT DISTINCT ON (customer)
       id, customer, total
FROM   purchases
ORDER  BY customer, total DESC, id;

ou plus court (s'il n'est pas aussi clair) avec des nombres ordinaux de colonnes de sortie:

SELECT DISTINCT ON (2)
       id, customer, total
FROM   purchases
ORDER  BY 2, 3 DESC, 1;

si total peut être nul (ne fera pas de mal dans les deux cas, mais vous voudrez faire correspondre les index existants):

...
ORDER  BY customer, total DESC NULLS LAST, id;

points Importants

• DISTINCT ON est une extension PostgreSQL de la norme (où seulement DISTINCT sur l'ensemble de la liste SELECT est défini).

• liste n'importe quel nombre d'expressions dans la clause DISTINCT ON , la valeur de ligne combinée définit les doublons. Le manuel:

  évidemment, deux lignes sont sont considérés comme distincts s'ils diffèrent au moins en une valeur de la colonne. Les valeurs nulles sont considérées comme égales dans cette comparaison.

  le Gras c'est moi qui souligne.

• DISTINCT ON peut être combiné avec ORDER BY . Les expressions de tête doivent correspondre aux expressions de tête DISTINCT ON dans le même ordre. Vous pouvez ajouter expressions supplémentaires ORDER BY pour choisir une ligne particulière de chaque groupe de pairs. J'ai ajouté id comme dernier article pour briser les liens:

  "Choisir la ligne avec la plus petite id à partir de chaque groupe de partage de la plus haute total ."

  si total peut être nul, vous très probablement voulez la rangée avec la plus grande valeur non-nulle. Ajouter NULLS LAST comme démontré. Details:

  • tri PostgreSQL par datetime asc, null first?

• la SELECT liste n'est aucunement limitée par les expressions DISTINCT ON ou ORDER BY . (Pas nécessaire dans le cas simple ci-dessus):

  • Vous n'ont pas à inclure les expressions DISTINCT ON ou ORDER BY .

  • Vous peut inclut toute autre expression dans la SELECT liste. Cela permet de remplacer les requêtes beaucoup plus complexes par des sous-séries et des fonctions agrégat / fenêtre.

• j'ai testé avec Postgres versions 8.3 – 10. Mais la fonctionnalité existe au moins depuis la version 7.1, donc essentiellement toujours.

Index

l'index parfait pour la requête ci-dessus serait un index à plusieurs colonnes couvrant les trois colonnes dans la séquence correspondante et avec l'ordre de tri correspondant:

CREATE INDEX purchases_3c_idx ON purchases (customer, total DESC, id);

peut être trop spécialisé pour des applications dans le monde réel. Mais utilisez-le si la performance de lecture est cruciale. Si vous avez DESC NULLS LAST dans la requête, utilisez le même dans l'index ainsi Postgres sait trier les correspondances.

de l'Efficacité et de l'optimisation de la Performance

vous devez évaluer les coûts et les avantages Avant de créer un index adapté à chaque requête. Le potentiel de l'indice ci-dessus dépend largement de distribution des données .

l'index est utilisé parce qu'il fournit des données pré-triées, et dans Postgres 9.2 ou plus tard la requête peut également bénéficier d'un index seulement scanner si l'index est plus petit que le tableau sous-jacent. L'index doit être scanné dans son intégralité, cependant.

• Pour quelques lignes par client , c'est très efficace (d'autant plus si vous avez besoin de trier sortie de toute façon). L'avantage diminue avec un nombre croissant de lignes par client.
  
  Idéalement, vous avez assez work_mem pour traiter l'étape de tri impliqué dans la RAM et ne pas renverser sur le disque. En général, l'établissement de work_mem trop élevé peut avoir des effets néfastes. Considérez SET LOCAL pour des requêtes exceptionnellement grandes. Trouvez combien vous en avez besoin avec EXPLAIN ANALYZE . Mention de " disque: "dans l'étape de tri indique le besoin de plus:

  • paramètre de Configuration work_mem en PostgreSQL sur Linux
  • optimiser la requête simple en utilisant L'ordre Par date et le texte

• Pour beaucoup lignes par client , un lâche index scan serait (bien) plus efficace, mais qui n'est actuellement pas mis en œuvre dans Postgres (jusqu'à v10).
  
  Il y a des plus rapide requête techniques pour la remplacer. En particulier si vous avez une table séparée détenant des clients uniques, qui est le cas d'utilisation typique. Mais aussi si vous ne le faites pas:

  • optimiser le groupe par requête pour récupérer le dernier enregistrement par utilisateur
  • Optimiser groupwise maximum de requête
  • Requête N dernières lignes liées par ligne

de Référence", 15191120920"

j'ai eu un point de repère simple ici qui est dépassé maintenant. Je l'ai remplacé par un benchmark détaillé dans cette réponse séparée .

de Référence", 1519460920"

Tester les candidats les plus intéressants avec Postgres 9.4 et 9.5 avec un mi-réaliste de la table de 200k lignes dans purchases et 10k distinctes customer_id ( avg. 20 lignes par client ).

pour Postgres 9.5 j'ai fait un 2ème test avec effectivement 86446 clients distincts. Voir ci-dessous ( avg. 2.3 lignes par client ).

Setup

tableau Principal

CREATE TABLE purchases (
  id          serial
, customer_id int  -- REFERENCES customer
, total       int  -- could be amount of money in Cent
, some_column text -- to make the row bigger, more realistic
);

j'utilise un serial (contrainte PK ajoutée ci-dessous) et un entier customer_id puisque c'est une configuration plus typique. Également ajouté some_column pour compenser généralement plus de colonnes.

données fictives, PK, index - une table typique a également quelques tuples morts:

INSERT INTO purchases (customer_id, total, some_column)    -- insert 200k rows
SELECT (random() * 10000)::int             AS customer_id  -- 10k customers
     , (random() * random() * 100000)::int AS total     
     , 'note: ' || repeat('x', (random()^2 * random() * random() * 500)::int)
FROM   generate_series(1,200000) g;

ALTER TABLE purchases ADD CONSTRAINT purchases_id_pkey PRIMARY KEY (id);

DELETE FROM purchases WHERE random() > 0.9; -- some dead rows

INSERT INTO purchases (customer_id, total, some_column)
SELECT (random() * 10000)::int             AS customer_id  -- 10k customers
     , (random() * random() * 100000)::int AS total     
     , 'note: ' || repeat('x', (random()^2 * random() * random() * 500)::int)
FROM   generate_series(1,20000) g;  -- add 20k to make it ~ 200k

CREATE INDEX purchases_3c_idx ON purchases (customer_id, total DESC, id);

VACUUM ANALYZE purchases;

customer table de la qualité supérieure de la requête

CREATE TABLE customer AS
SELECT customer_id, 'customer_' || customer_id AS customer
FROM   purchases
GROUP  BY 1
ORDER  BY 1;

ALTER TABLE customer ADD CONSTRAINT customer_customer_id_pkey PRIMARY KEY (customer_id);

VACUUM ANALYZE customer;

Dans mon deuxième épreuve pour 9.5 j'ai utilisé la même configuration, mais avec random() * 100000 générer customer_id pour obtenir seulement quelques lignes par customer_id .

tailles D'objets pour la table purchases

Généré avec requête .

               what                | bytes/ct | bytes_pretty | bytes_per_row
-----------------------------------+----------+--------------+---------------
 core_relation_size                | 20496384 | 20 MB        |           102
 visibility_map                    |        0 | 0 bytes      |             0
 free_space_map                    |    24576 | 24 kB        |             0
 table_size_incl_toast             | 20529152 | 20 MB        |           102
 indexes_size                      | 10977280 | 10 MB        |            54
 total_size_incl_toast_and_indexes | 31506432 | 30 MB        |           157
 live_rows_in_text_representation  | 13729802 | 13 MB        |            68
 ------------------------------    |          |              |
 row_count                         |   200045 |              |
 live_tuples                       |   200045 |              |
 dead_tuples                       |    19955 |              |

Requêtes

1. row_number() CTE, ( voir autres réponse )

WITH cte AS (
   SELECT id, customer_id, total
        , row_number() OVER(PARTITION BY customer_id ORDER BY total DESC) AS rn
   FROM   purchases
   )
SELECT id, customer_id, total
FROM   cte
WHERE  rn = 1;

2. row_number() dans la sous-requête (mon optimisation)

SELECT id, customer_id, total
FROM   (
   SELECT id, customer_id, total
        , row_number() OVER(PARTITION BY customer_id ORDER BY total DESC) AS rn
   FROM   purchases
   ) sub
WHERE  rn = 1;

3. DISTINCT ON ( voir autre réponse )

SELECT DISTINCT ON (customer_id)
       id, customer_id, total
FROM   purchases
ORDER  BY customer_id, total DESC, id;

4. rCTE avec LATERAL sous-requête ( voir ici )

WITH RECURSIVE cte AS (
   (  -- parentheses required
   SELECT id, customer_id, total
   FROM   purchases
   ORDER  BY customer_id, total DESC
   LIMIT  1
   )
   UNION ALL
   SELECT u.*
   FROM   cte c
   ,      LATERAL (
      SELECT id, customer_id, total
      FROM   purchases
      WHERE  customer_id > c.customer_id  -- lateral reference
      ORDER  BY customer_id, total DESC
      LIMIT  1
      ) u
   )
SELECT id, customer_id, total
FROM   cte
ORDER  BY customer_id;

5. customer table avec LATERAL ( voir ici )

SELECT l.*
FROM   customer c
,      LATERAL (
   SELECT id, customer_id, total
   FROM   purchases
   WHERE  customer_id = c.customer_id  -- lateral reference
   ORDER  BY total DESC
   LIMIT  1
   ) l;

6. array_agg() avec ORDER BY ( voir autre réponse )

SELECT (array_agg(id ORDER BY total DESC))[1] AS id
     , customer_id
     , max(total) AS total
FROM   purchases
GROUP  BY customer_id;

résultats

temps d'Exécution pour les requêtes ci-dessus avec EXPLAIN ANALYZE (et toutes les options off ), au meilleur des 5 pistes .

toutes requêtes utilisées un Scan Index Only sur purchases2_3c_idx (parmi d'autres). Certains pour la plus petite taille de l'indice, d'autres plus efficacement.

A. Postgresql 9.4 avec 200k lignes et ~ 20% customer_id

1. 273.274 ms  
2. 194.572 ms  
3. 111.067 ms  
4.  92.922 ms  
5.  37.679 ms  -- winner
6. 189.495 ms

B. même chose avec Postgres 9.5

1. 288.006 ms
2. 223.032 ms  
3. 107.074 ms  
4.  78.032 ms  
5.  33.944 ms  -- winner
6. 211.540 ms  

C. identique à B., mais avec ~ 2,3 lignes par customer_id

1. 381.573 ms
2. 311.976 ms
3. 124.074 ms  -- winner
4. 710.631 ms
5. 311.976 ms
6. 421.679 ms

---

j'ai fait trois tests avec PostgreSQL 9.1 sur une table de vie réelle de 65579 lignes et des index btree à une seule colonne sur chacune des trois colonnes impliquées et j'ai pris le meilleur temps d'exécution de 5 passages.

Comparer @OMGPonies première question ( A ) à la au-dessus de DISTINCT ON solution ( B ):

1. sélectionner la table entière, résultats dans 5958 lignes dans ce cas.

   A: 567.218 ms
   B: 386.673 ms
   

2. condition D'utilisation WHERE customer BETWEEN x AND y résultant en 1000 lignes.

   A: 249.136 ms
   B:  55.111 ms
   

3. sélectionner un seul client avec WHERE customer = x .

   A:   0.143 ms
   B:   0.072 ms
   

même essai répété avec le indice décrit dans l'autre réponse

CREATE INDEX purchases_3c_idx ON purchases (customer, total DESC, id);

1A: 277.953 ms  
1B: 193.547 ms

2A: 249.796 ms -- special index not used  
2B:  28.679 ms

3A:   0.120 ms  
3B:   0.048 ms

C'est commun le plus grand-n-Par-Groupe problème, qui a déjà bien testé et très solutions optimisées . Personnellement, je préfère la gauche join solution par Bill Karwin (le poste original avec beaucoup d'autres solutions ).

notez que plusieurs solutions à ce problème commun peuvent étonnamment être trouvées dans l'une des sources les plus officielles, MySQL manuel ! Voir exemples de requêtes courantes:: les lignes contenant le Maximum par groupe d'une certaine colonne .

dans Postgres vous pouvez utiliser array_agg comme ceci:

SELECT  customer,
        (array_agg(id ORDER BY total DESC))[1],
        max(total)
FROM purchases
GROUP BY customer

cela vous donnera le id du plus gros achat de chaque client.

Certaines choses sont à noter:

• array_agg est une fonction agrégée, donc il fonctionne avec GROUP BY .
• array_agg vous permet de spécifier un ordre scopé à lui-même, de sorte qu'il ne contraint pas la structure de l'ensemble de la requête. Il y a aussi une syntaxe pour la façon dont vous triez NULLs, si vous avez besoin de faire quelque chose de différent de la valeur par défaut.
• une fois que nous construisons le tableau, nous prenons le premier élément. (Les tableaux de Postgres sont indexés à 1, pas à 0).
• vous pouvez utiliser array_agg d'une manière similaire pour votre troisième colonne de sortie, mais max(total) est plus simple.
• contrairement à DISTINCT ON , l'utilisation de array_agg vous permet de garder votre GROUP BY , au cas où vous voulez que pour les autres raisons.

la solution n'est pas très efficace comme le souligne Erwin, en raison de la présence de sous-Q

select * from purchases p1 where total in
(select max(total) from purchases where p1.customer=customer) order by total desc;

j'utilise cette voie (postgresql seulement): https://wiki.postgresql.org/wiki/First/last_%28aggregate%29

-- Create a function that always returns the first non-NULL item
CREATE OR REPLACE FUNCTION public.first_agg ( anyelement, anyelement )
RETURNS anyelement LANGUAGE sql IMMUTABLE STRICT AS $$
        SELECT ;
$$;

-- And then wrap an aggregate around it
CREATE AGGREGATE public.first (
        sfunc    = public.first_agg,
        basetype = anyelement,
        stype    = anyelement
);

-- Create a function that always returns the last non-NULL item
CREATE OR REPLACE FUNCTION public.last_agg ( anyelement, anyelement )
RETURNS anyelement LANGUAGE sql IMMUTABLE STRICT AS $$
        SELECT ;
$$;

-- And then wrap an aggregate around it
CREATE AGGREGATE public.last (
        sfunc    = public.last_agg,
        basetype = anyelement,
        stype    = anyelement
);

alors votre exemple devrait fonctionner presque comme est:

SELECT FIRST(id), customer, FIRST(total)
FROM  purchases
GROUP BY customer
ORDER BY FIRST(total) DESC;

avertissement: il ignore les lignes nulles

---

Edition 1 - Utiliser la postgres extension au lieu de

maintenant j'utilise cette façon: http://pgxn.org/dist/first_last_agg /

à installer sur ubuntu 14.04:

apt-get install postgresql-server-dev-9.3 git build-essential -y
git clone git://github.com/wulczer/first_last_agg.git
cd first_last_app
make && sudo make install
psql -c 'create extension first_last_agg'

c'est une extension postgres qui vous donne la première et la dernière fonction; apparemment plus rapide que le chemin ci-dessus.

---

Edition 2 - Commande et de filtrage

si vous utilisez des fonctions agrégées( comme celles-ci), vous pouvez commander les résultats, sans avoir besoin d'avoir les données déjà commandées:

http://www.postgresql.org/docs/current/static/sql-expressions.html#SYNTAX-AGGREGATES

donc l'exemple équivalent, avec la commande serait quelque chose comme:

SELECT first(id order by id), customer, first(total order by id)
  FROM purchases
 GROUP BY customer
 ORDER BY first(total);

bien sûr, vous pouvez commander et filtrer comme vous le jugez approprié dans l'agrégat; c'est une syntaxe très puissante.

Très rapide

SELECT a.* 
FROM
    purchases a 
    JOIN ( 
        SELECT customer, min( id ) as id 
        FROM purchases 
        GROUP BY customer 
    ) b USING ( id );

et vraiment très rapide si la table est indexée par id:

create index purchases_id on purchases (id);

La Requête:

SELECT purchases.*
FROM purchases
LEFT JOIN purchases as p 
ON 
  p.customer = purchases.customer 
  AND 
  purchases.total < p.total
WHERE p.total IS NULL

COMMENT CELA FONCTIONNE-T-IL! (j'y suis allé)

nous voulons Nous assurer que nous n'avons que le total le plus élevé pour chaque achat.

---

quelques trucs théoriques (sauter cette partie si vous voulez seulement comprendre la requête)

que Total soit une fonction T (Client, id) où il renvoie une valeur donnée le nom et l'identité Pour prouver que le total donné (t (client, id)) est le plus élevé nous devons prouver que Nous voulons prouver l'un ou l'autre

• pond x T (Client, id) > T (client, x) (ce total est plus élevé que tous les autres total pour ce client)

ou

• pond x T (Client, id) < T (client, x) (il n'existe pas de total plus élevé pour ce client)

La première approche j'ai besoin que nous obtenions tous les enregistrements pour ce nom que je n'aime pas vraiment.

le second aura besoin d'une façon intelligente de dire qu'il ne peut y avoir de record plus élevé que celui-ci.

---

retour au SQL

si nous avons quitté se joint à la table sur le nom et le total étant moins que la table jointe:

      LEFT JOIN purchases as p 
      ON 
      p.customer = purchases.customer 
      AND 
      purchases.total < p.total

nous nous assurons que tous les enregistrements qui ont un autre enregistrement avec le total plus élevé pour le même utilisateur à rejoindre:

purchases.id, purchases.customer, purchases.total, p.id, p.customer, p.total
1           , Tom           , 200             , 2   , Tom   , 300
2           , Tom           , 300
3           , Bob           , 400             , 4   , Bob   , 500
4           , Bob           , 500
5           , Alice         , 600             , 6   , Alice   , 700
6           , Alice         , 700

Qui nous aidera à filtrer le total le plus élevé pour chaque achat sans groupement:

WHERE p.total IS NULL

purchases.id, purchases.name, purchases.total, p.id, p.name, p.total
2           , Tom           , 300
4           , Bob           , 500
6           , Alice         , 700

Et c'est la réponse dont nous avons besoin.

la solution OMG Ponies acceptée "supportée par n'importe quelle base de données" a une bonne vitesse de mon test.

ici, je fournis une même approche, mais plus complète et propre n'importe quelle solution de base de données. Les liens sont considérés (supposons que le désir d'obtenir une seule ligne pour chaque client, même plusieurs enregistrements pour le total maximum par client), et d'autres champs d'achat (par exemple purchase_payment_id) seront sélectionnés pour les lignes de correspondance réelle dans le tableau d'achat.

pris en charge par n'importe quelle base de données:

select * from purchase
join (
    select min(id) as id from purchase
    join (
        select customer, max(total) as total from purchase
        group by customer
    ) t1 using (customer, total)
    group by customer
) t2 using (id)
order by customer

cette requête est raisonnablement rapide surtout quand il y a un indice composite comme (client, total) sur la table d'achat.

Remarque:

1. t1, t2 sont sous-requête alias qui pourraient être supprimés en fonction de la base de données.

2. Caveat : la clause using (...) n'est actuellement pas prise en charge dans MS-SQL et Oracle db de cette édition en janvier 2017. Vous devez l'étendre vous-même à par exemple on t2.id = purchase.id etc. La syntaxe D'utilisation fonctionne en SQLite, MySQL et PostgreSQL.

• si vous voulez sélectionner une ligne (par votre condition spécifique) de l'ensemble des lignes agrégées.

• si vous voulez utiliser une autre fonction d'agrégation ( sum/avg ) en plus de max/min . Ainsi, vous ne pouvez pas utiliser Cluedo avec DISTINCT ON

, Vous pouvez utiliser la prochaine sous-requête:

SELECT  
    (  
       SELECT **id** FROM t2   
       WHERE id = ANY ( ARRAY_AGG( tf.id ) ) AND amount = MAX( tf.amount )   
    ) id,  
    name,   
    MAX(amount) ma,  
    SUM( ratio )  
FROM t2  tf  
GROUP BY name

vous pouvez remplacer amount = MAX( tf.amount ) par condition que vous voulez avec une restriction: ce sous-article ne doit pas retourner plus d'une rangée

mais si vous voulez faire de telles choses vous cherchez probablement fonctions de fenêtre