获取每组具有最高/最小<whatever>的记录

因此，您想获得OrderField每组最高的行吗？我会这样：

SELECT t1.* FROM Table AS t1 LEFT OUTER JOIN Table AS t2 ON t1.GroupId = t2.GroupId AND t1.OrderField < t2.OrderField WHERE t2.GroupId IS NULL ORDER BY t1.OrderField; // not needed! (note by Tomas) （Tomas EDIT：如果同一组中有更多具有相同OrderField的记录，而您恰好需要其中之一，则可能需要扩展条件：

SELECT t1.* FROM Table AS t1 LEFT OUTER JOIN Table AS t2 ON t1.GroupId = t2.GroupId AND (t1.OrderField < t2.OrderField OR (t1.OrderField = t2.OrderField AND t1.Id < t2.Id)) WHERE t2.GroupId IS NULL 编辑结束。）

换句话说，以相同或更大的值返回t1没有其他行t2存在的行。当为NULL时，表示左外部联接未找到此类匹配项，因此在组中具有最大值。GroupIdOrderFieldt2.*t1OrderField

没有等级，没有子查询。如果您在上拥有复合索引，这应该可以快速运行并使用“使用索引”优化对t2的访问(GroupId, OrderField)。

关于性能，请参阅我对检索每个组中的最后一个记录的回答。我尝试了使用堆栈溢出数据转储的子查询方法和联接方法。区别非常明显：在我的测试中，join方法的运行速度提高了278倍。

重要的是您必须具有正确的索引以获得最佳结果！

关于使用@Rank变量的方法，它不能像您编写的那样起作用，因为在查询处理完第一个表之后，@ Rank的值不会重置为零。我给你看一个例子。

我插入了一些虚拟数据，其中一个额外的字段为null，但在我们知道每组最大的行上除外：

select * from Table;

+---------+------------+------+ | GroupId | OrderField | foo | +---------+------------+------+ | 10 | 10 | NULL | | 10 | 20 | NULL | | 10 | 30 | foo | | 20 | 40 | NULL | | 20 | 50 | NULL | | 20 | 60 | foo | +---------+------------+------+ 我们可以证明，第一组的排名增加到三，第二组的排名增加到六，并且内部查询正确地返回了这些：

select GroupId, max(Rank) AS MaxRank from ( select GroupId, @Rank := @Rank + 1 AS Rank from Table order by OrderField) as t group by GroupId

+---------+---------+ | GroupId | MaxRank | +---------+---------+ | 10 | 3 | | 20 | 6 | +---------+---------+ 现在，在没有连接条件的情况下运行查询，以强制所有行的笛卡尔积，并且我们还获取所有列：

select s., t. from (select GroupId, max(Rank) AS MaxRank from (select GroupId, @Rank := @Rank + 1 AS Rank from Table order by OrderField ) as t group by GroupId) as t join ( select *, @Rank := @Rank + 1 AS Rank from Table order by OrderField ) as s -- on t.GroupId = s.GroupId and t.MaxRank = s.Rank order by OrderField;

+---------+---------+---------+------------+------+------+ | GroupId | MaxRank | GroupId | OrderField | foo | Rank | +---------+---------+---------+------------+------+------+ | 10 | 3 | 10 | 10 | NULL | 7 | | 20 | 6 | 10 | 10 | NULL | 7 | | 10 | 3 | 10 | 20 | NULL | 8 | | 20 | 6 | 10 | 20 | NULL | 8 | | 20 | 6 | 10 | 30 | foo | 9 | | 10 | 3 | 10 | 30 | foo | 9 | | 10 | 3 | 20 | 40 | NULL | 10 | | 20 | 6 | 20 | 40 | NULL | 10 | | 10 | 3 | 20 | 50 | NULL | 11 | | 20 | 6 | 20 | 50 | NULL | 11 | | 20 | 6 | 20 | 60 | foo | 12 | | 10 | 3 | 20 | 60 | foo | 12 | +---------+---------+---------+------------+------+------+ 从上面我们可以看到每组的最大排名是正确的，但是@Rank在处理第二个派生表时继续增加，直到7或更高。因此，第二个派生表中的等级根本不会与第一个派生表中的等级完全重叠。

您必须添加另一个派生表，以在处理两个表之间强制@Rank重置为零（并希望优化器不要更改其评估表的顺序，或者使用STRAIGHT_JOIN来防止这种情况）：

select s.* from (select GroupId, max(Rank) AS MaxRank from (select GroupId, @Rank := @Rank + 1 AS Rank from Table order by OrderField ) as t group by GroupId) as t join (select @Rank := 0) r -- RESET @Rank TO ZERO HERE join ( select *, @Rank := @Rank + 1 AS Rank from Table order by OrderField ) as s on t.GroupId = s.GroupId and t.MaxRank = s.Rank order by OrderField;

+---------+------------+------+------+ | GroupId | OrderField | foo | Rank | +---------+------------+------+------+ | 10 | 30 | foo | 3 | | 20 | 60 | foo | 6 | +---------+------------+------+------+ 但是，此查询的优化很糟糕。它不能使用任何索引，它会创建两个临时表，对它们进行困难的排序，甚至使用联接缓冲区，因为它在联接临时表时也无法使用索引。这是来自EXPLAIN以下示例的输出：

+----+-------------+------------+--------+---------------+------+---------+------+------+---------------------------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+------------+--------+---------------+------+---------+------+------+---------------------------------+ | 1 | PRIMARY | | system | NULL | NULL | NULL | NULL | 1 | Using temporary; Using filesort | | 1 | PRIMARY | | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 2 | | | 1 | PRIMARY | | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 6 | Using where; Using join buffer | | 5 | DERIVED | Table | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 6 | Using filesort | | 4 | DERIVED | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | No tables used | | 2 | DERIVED | | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 6 | Using temporary; Using filesort | | 3 | DERIVED | Table | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 6 | Using filesort | +----+-------------+------------+--------+---------------+------+---------+------+------+---------------------------------+ 而我使用左外部联接的解决方案优化得更好。它不使用临时表，甚至不使用报告"Using index"，这意味着它可以仅使用索引来解决联接，而无需处理数据。

+----+-------------+-------+------+---------------+---------+---------+-----------------+------+--------------------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+-------+------+---------------+---------+---------+-----------------+------+--------------------------+ | 1 | SIMPLE | t1 | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 6 | Using filesort | | 1 | SIMPLE | t2 | ref | GroupId | GroupId | 5 | test.t1.GroupId | 1 | Using where; Using index | +----+-------------+-------+------+---------------+---------+---------+-----------------+------+--------------------------+ 您可能会读到人们在其博客上宣称“加入会使SQL变慢”的说法，但这是无稽之谈。最差的优化会使SQL变慢。来源：stack overflow