したがって、OrderFieldが最も高い行を取得する必要があります。 グループごと？私はこのようにします：
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)
（トーマスによる編集： 同じグループ内に同じOrderFieldを持つレコードがさらにあり、そのうちの1つだけが必要な場合は、条件を拡張することをお勧めします。
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
編集の終わり。）
つまり、行t1を返します。 他の行がないt2 同じGroupIdで存在します およびより大きなOrderField 。 t2.*の場合 NULLの場合、左側の外部結合でそのような一致が見つからなかったことを意味します。したがって、t1 OrderFieldの最大値があります グループで。
ランクもサブクエリもありません。 (GroupId, OrderField)に複合インデックスがある場合、これは高速に実行され、「Usingindex」を使用してt2へのアクセスを最適化する必要があります。 。
パフォーマンスについては、各グループの最後のレコードを取得する に対する私の回答をご覧ください。 。スタックオーバーフローデータダンプを使用して、サブクエリメソッドと結合メソッドを試しました。違いは顕著です。私のテストでは、joinメソッドの実行速度が278倍速くなりました。
最良の結果を得るには、適切なインデックスを用意することが重要です。
@Rank変数を使用するメソッドに関しては、クエリが最初のテーブルを処理した後、@ Rankの値がゼロにリセットされないため、記述したとおりに機能しません。例を示します。
いくつかのダミーデータを挿入しましたが、グループごとに最大であることがわかっている行を除いて、nullの追加フィールドがあります：
select * from `Table`;
+---------+------------+------+
| GroupId | OrderField | foo |
+---------+------------+------+
| 10 | 10 | NULL |
| 10 | 20 | NULL |
| 10 | 30 | foo |
| 20 | 40 | NULL |
| 20 | 50 | NULL |
| 20 | 60 | foo |
+---------+------------+------+
ランクが最初のグループで3に、2番目のグループで6に増加し、内部クエリがこれらを正しく返すことを示すことができます。
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 |
+---------+---------+
次に、結合条件なしでクエリを実行して、すべての行のデカルト積を強制し、すべての列もフェッチします。
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 |
+---------+---------+---------+------------+------+------+
上記から、グループごとの最大ランクは正しいことがわかりますが、@ Rankは、2番目の派生テーブルを処理するときに7以上に増加し続けます。したがって、2番目の派生テーブルのランクが、最初の派生テーブルのランクとまったく重複することはありません。
2つのテーブルの処理の間に@Rankを強制的にゼロにリセットするには、別の派生テーブルを追加する必要があります（オプティマイザーがテーブルを評価する順序を変更しないことを期待するか、STRAIGHT_JOINを使用してそれを防ぎます）：
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 |
+---------+------------+------+------+
しかし、このクエリの最適化はひどいものです。インデックスを使用することはできません。2つの一時テーブルを作成し、それらを難しい方法で並べ替えます。また、一時テーブルを結合するときにインデックスを使用できないため、結合バッファーも使用します。これは、EXPLAINからの出力例です。 ：
+----+-------------+------------+--------+---------------+------+---------+------+------+---------------------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+------------+--------+---------------+------+---------+------+------+---------------------------------+
| 1 | PRIMARY | <derived4> | system | NULL | NULL | NULL | NULL | 1 | Using temporary; Using filesort |
| 1 | PRIMARY | <derived2> | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 2 | |
| 1 | PRIMARY | <derived5> | 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 | <derived3> | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 6 | Using temporary; Using filesort |
| 3 | DERIVED | Table | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 6 | Using filesort |
+----+-------------+------------+--------+---------------+------+---------+------+------+---------------------------------+
一方、左外側結合を使用する私のソリューションは、はるかに最適化されます。一時テーブルを使用せず、"Using index"も報告します つまり、データに触れることなく、インデックスのみを使用して結合を解決できます。
+----+-------------+-------+------+---------------+---------+---------+-----------------+------+--------------------------+
| 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 |
+----+-------------+-------+------+---------------+---------+---------+-----------------+------+--------------------------+
おそらくブログで「結合するとSQLが遅くなる」と主張する人々を読むでしょうが、それはナンセンスです。最適化が不十分だとSQLが遅くなります。