mysql分组取一条 / 张生荣

基于mysql实现group by取各分组最新一条数据

前言: group by函数后取到的是分组中的第一条数据,但是我们有时候需要取出各分组的最新一条,该怎么实现呢? 本文提供两种实现方式. 一.准备数据 http://note.youdao.com/n ...

--按某一字段分组取最大(小)值所在行的数据复制代码代码如下: /* 数据如下: name val memo a 2 a2(a的第二个值) a 1 a1--a的第一个值 a 3 a3:a的第三个值 ...

前言今天开发同学向我们提了一个紧急的需求,从集合mt_resources_access_log中,根据字段refererDomain分组,取分组中最近一笔插入的数据,然后将这些符合条件的数据导入到集 ...

思路:先随机排序然后再分组就好了. 1.创建表: CREATE TABLE `xdx_test` ( `id` int(11) NOT NULL, `name` varchar(255) DEFAUL ...

目录一.数据表设计二.查询场景 1.统计没门课的考试次数 2.最新一次考试的时间 3.分组统计最新的录入成绩的老师总结一.数据表设计二.查询场景统计每门课的考试次数.最新一次考试的时间.最 ...

目录 mysql分组合并显示一个字段多条数据表中数据如下 mysql多字段分组 mysql多字段分组 GROUP BY与ORDER BY一起使用(分组排序) 使用having过滤分组 mysql分组 ...

目录 1.apply用法 2.取分组排序后的第一条数据 1.apply用法 apply在pandas里非常好用的,那在pyodps里如何去使用,还是有一些区别的,在pyodps中要对一行数据使用自定义 ...

下策--查询出结果后将时间排序后取第一条 select * from a where create_time<="2017-03-29 19:30:36" order by ...

access 随机 10条数据的方法复制代码代码如下: select * from table order by rnd(id) 其中rnd(id)中的id为表中的自增长字段access随机显示记 ...

在mysql中是没有top关键字的,在mysql中可以用limit来完成功能. order by id desc limit 10 按照id的倒序排序取出前10条 order by id desc ...

MySQL分组排序求Top N 表结构按照grp分组,按照num排序,每组取Top 3,输出结果如下: 源代码: SELECT * FROM score AS t3 WHERE ( SELECT C ...

MYSQL中的分组和链接是在操作数据库和数据交互时最常用的两个在功能,把这两项处理好了,MYSQL的执行效率会非常高速. 一.group by ,分组顾名思义,把数据按什么来分组,每一组都有什么特点 ...

概述相信我们经常会遇到这样的场景:想要了解双十一天猫购买化妆品的人员中平均消费额度是多少(这可能有利于对商品价格区间的定位):或者不同年龄段的化妆品消费占比是多少(这可能有助于对商品备货量的预估). ...

有时候需要制造一些测试的数据,以mysql官方给的测试库为基础,插入十万,百万或者千万条数据.利用一些函数和存储过程来完成. 官方给的测试库地址:https://github.com/datachar ...

分组取TOP数据是T-SQL中的常用查询, 如学生信息管理系统中取出每个学科前3名的学生.这种查询在SQL Server 2005之前,写起来很繁琐,需要用到临时表关联查询才能取到.SQL Serve ...

MSSQL:select top 10 * from [table] order by newid() ACCESS: 复制代码代码如下: '以利用rs.move嘛 '如随机取10条 n = ...

工作中经常遇到有关数组的一些操作 1. 从数据中随机取x条不重复的数据 (PS:下面的S.each是KISSY.each方法,大家可以改为for循环) 复制代码代码如下: /*从数组arr中随机取x ...

SQL中经常遇到如下情况,在一张表中有两条记录基本完全一样,某个或某几个字段有些许差别, 这时候可能需要我们踢出这些有差别的数据,即两条或多条记录中只保留一项. 如下:表timeand 针对time字 ...

复制代码代码如下: --建立数据表createtable TestData ( ID int identity(1,1) primary key, Data int, ColA varchar(20 ...

直接上例子. import pandas as pd df = pd.DataFrame({'class':['a','a','b','b','a','a','b','c','c'],'score': ...