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假设有一个业务场景,需要查询用户登录记录信息,其中表结构如下:

  1. CREATE TABLE `tb` (
  2. `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  3. `uid` int(11) NOT NULL,
  4. `ip` varchar(16) NOT NULL,
  5. `login_time` datetime,
  6. PRIMARY KEY (`id`),
  7. KEY (`uid`)
  8. );

再来点测试数据:

  1. INSERT INTO tb SELECT null, 1001, '192.168.1.1', '2017-01-21 16:30:47';
  2. INSERT INTO tb SELECT null, 1003, '192.168.1.153', '2017-01-21 19:30:51';
  3. INSERT INTO tb SELECT null, 1001, '192.168.1.61', '2017-01-21 16:50:41';
  4. INSERT INTO tb SELECT null, 1002, '192.168.1.31', '2017-01-21 18:30:21';
  5. INSERT INTO tb SELECT null, 1002, '192.168.1.66', '2017-01-21 19:12:32';
  6. INSERT INTO tb SELECT null, 1001, '192.168.1.81', '2017-01-21 19:53:09';
  7. INSERT INTO tb SELECT null, 1001, '192.168.1.231', '2017-01-21 19:55:34';

表数据情况:

  1. +----+------+---------------+---------------------+
  2. | id | uid  | ip            | login_time          |
  3. +----+------+---------------+---------------------+
  4. | 1  | 1001 | 192.168.1.1   | 2017-01-21 16:30:47 |
  5. | 2  | 1003 | 192.168.1.153 | 2017-01-21 19:30:51 |
  6. | 3  | 1001 | 192.168.1.61  | 2017-01-21 16:50:41 |
  7. | 4  | 1002 | 192.168.1.31  | 2017-01-21 18:30:21 |
  8. | 5  | 1002 | 192.168.1.66  | 2017-01-21 19:12:32 |
  9. | 6  | 1001 | 192.168.1.81  | 2017-01-21 19:53:09 |
  10. | 7  | 1001 | 192.168.1.231 | 2017-01-21 19:55:34 |
  11. +----+------+---------------+---------------------+

如果只需要针对用户查出其最后登录的时间,可以简单写出:

  1. SELECT uid, max(login_time)
  2. FROM tb
  3. GROUP BY uid;
  1. +------+---------------------+
  2. | uid  | max(login_time)       |
  3. +------+---------------------+
  4. | 1001 | 2017-01-21 19:55:34 |
  5. | 1002 | 2017-01-21 19:12:32 |
  6. | 1003 | 2017-01-21 19:30:51 |
  7. +------+---------------------+

若还需要查询用户最后登录时的其他信息,就不能用这种sql写了:

  1. -- 错误写法
  2. SELECT uid, ip, max(login_time)
  3. FROM tb
  4. GROUP BY uid;
  5. -- 错误写法

这样的语句是非SQL标准的,虽然能够在MySQL数据库中执行成功,但返回的却是未知的
(如果sql_mode开启了only_full_group_by,则不会执行成功。)
可能ip字段会取uid分组前的第一个row的值,显然不是所需信息
写法1
写一个子查询:

  1. SELECT a.uid, a.ip, a.login_time
  2. FROM tb a
  3. WHERE a.login_time in (
  4. SELECT max(login_time)
  5. FROM tb
  6. GROUP BY uid);

写法2
再或者换一个写法:

  1. SELECT a.uid, a.ip, a.login_time
  2. FROM tb a
  3. WHERE a.login_time = (
  4. SELECT max(login_time)
  5. FROM tb
  6. WHERE a.uid = uid);

顺便测了一下
在5.6以前的版本中,写法②这条sql在大数据量的情况下,执行计划不理想,目测性能不佳。
在5.6及以后的版本中,写法②这条sql会快很多,执行计划也有了改变
5.5.50:

  1. +----+--------------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+
  2. | id | select_type        | table | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | Extra       |
  3. +----+--------------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+
  4. | 1  | PRIMARY            | a     | ALL  | NULL             | NULL  | NULL      | NULL | 7    | Using where |
  5. | 2  | DEPENDENT SUBQUERY | tb    | ALL  | uid           | NULL  | NULL      | NULL | 7    | Using where |
  6. +----+--------------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+

5.6.30:

  1. +----+--------------------+-------+------+---------------+------+---------+------------+------+-------------+
  2. | id | select_type        | table  | type | possible_keys | key  | key_len | ref       | rows  | Extra      |
  3. +----+--------------------+-------+------+---------------+------+---------+------------+------+-------------+
  4. | 1  | PRIMARY            | a     | ALL  | NULL              | NULL | NULL      | NULL        | 7    | Using where |
  5. | 2  | DEPENDENT SUBQUERY | tb    | ref  | uid           | uid  | 4       | test.a.uid | 1    | NULL           |
  6. +----+--------------------+-------+------+---------------+------+---------+------------+------+-------------+

写法3
直接改成join性能会更加好:

  1. SELECT a.uid, a.ip, a.login_time
  2. FROM (SELECT uid, max(login_time) login_time
  3. FROM tb
  4. GROUP BY uid
  5. ) b JOIN tb a ON a.uid = b.uid AND a.login_time = b.login_time;

当然,结果都相同:

    1. +------+---------------+---------------------+
    2. | uid  | ip            | login_time          |
    3. +------+---------------+---------------------+
    4. | 1003 | 192.168.1.153 | 2017-01-21 19:30:51 |
    5. | 1002 | 192.168.1.66  | 2017-01-21 19:12:32 |
    6. | 1001 | 192.168.1.231 | 2017-01-21 19:55:34 |
    7. +------+---------------+---------------------+

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