使用多个选择器从 SQL 中的组中选择一行答案

【问题标题】：Selecting one row from a group in SQL with multiple selectors使用多个选择器从 SQL 中的组中选择一行
【发布时间】：2017-11-05 19:24:19
【问题描述】：

（这个问题是 MySQL 5.6 特有的，不包括 CTE）

假设我有一个这样的表（实际的表是由具有多个连接的子查询组成的，并且稍微复杂一些）：

ID  NAME    POWER    ACCESS_LEVEL  DEPTH
1   Odin    poetry   1             0
1   Isis    song     2             1
2   Enki    water    1             0
2   Zeus    storms   2             2
2   Thor    hammer   2             3

我想先按ID 对它们进行分组（如果重要的话，实际上是按PRINCIPAL_TYPE, PRINCIPAL_ID 进行的双重分组），然后从每个组中选择一行，首选ACCESS_LEVEL 最高的行，然后在行中使用相同的访问，选择深度最低的访问。没有两行会有相同的(ID, DEPTH)，所以我们不必担心超出这一点。

以上表为例，我们选择：

ID  NAME    POWER    ACCESS_LEVEL  DEPTH
1   Isis    song     2             1
2   Zeus    storms   2             2

这些组是（奥丁，伊希斯）和（恩基，雷神，宙斯）。在第一组中，我们更喜欢 Odin 而不是 Isis，因为 Odin 的 ACCESS_LEVEL 更高。在第二组中，我们选择 Zeus，因为 Zeus 和 Thor 的 ACCESS_LEVELs 比 Enki 高，而在这两者之间，Zeus 的深度较低。

安大略省最糟糕的情况，我可以在应用程序级别执行此操作，但在数据库级别执行此操作允许使用 LIMIT 和 SORT BY 进行分页，而不是获取整个结果集。

【问题讨论】：

标签： mysql sql group-by grouping mysql-5.6

【解决方案1】：

这是一种使用相关子查询的方法：

select t.*
from t
where (access_level, depth) = (select access_level, depth
                               from t t2
                               where t2.id = t.id
                               order by access_level desc, depth asc
                               limit 1
                              );

【讨论】：

【解决方案2】：

你可能需要一些基于子查询的分组表

  select * 
  my_table m2
  inner join (
  select id, t.level, min(depth) depth 
  from my_table m
  inner join  (
   select id, max(ACCESS_LEVEL)  level 
   from  my_table
   group by id ) t on t.id= m.id and t.level = m.access_level
  group by id level ) t2 on t2.id = m2.id 
        and t2.depth = m2.depth and t2.level = m2.access_level

【讨论】：

【解决方案3】：

这可能有效。

select *
from your_table t1
where (t1.access_level, t1.depth) = (
   select t2.access_level, min(t2.depth)
   from your_table t2
   where (t2.access_level, t2.id) = (
      select max(t3.access_level), t3.id
      from your_table t3
      where t3.id = t1.id
   )
)

但是，我觉得 Gordon 的解决方案可能会带来更好的查询计划。

【讨论】：