SQLServer 获得用户最新或前n条订单的几种SQL语句小结
场景:有一张用户表,一个订单表,要求获得一个用户对应的最新的一条订单信息。
实现以上要求,我们可以用以下几种方式,但是效率却相差很远。首先我们在Order表中,创建一个索引:
CREATE UNIQUE INDEX idx_eid_odD_oidD ON Orders(EmployeeID,OrderDate DESC,OrderID DESC)
多个OrderId是为了在OrderData相同的情况下,按订单号倒序,是个辅助属性。
方法1:
代码如下:
SELECT EmployeeID,OrderID FROM Orders AS O1
WHERE OrderID = (
SELECT TOP(1)OrderID FROM Orders AS O2
WHERE O1.EmployeeID = O2.EmployeeID
ORDER BY OrderDate DESC ,OrderID DESC
)
如果想获得前n条订单信息,把 = 号改成IN,然后TOP(n)就可以了。
不论是取一条还是多条,即使有索引,数据多的情况下,也是最慢的。
方法2:
代码如下:
SELECT O.EmployeeID,O.OrderID FROM (
SELECT EmployeeID,(SELECT TOP(1)OrderID FROM Orders AS O2 WHERE E.EmployeeID = O2.EmployeeID ORDER BY OrderDate DESC,OrderID DESC) AS OrderID
FROM Employees AS E
) AS EO
INNER JOIN Orders AS O
ON EO.OrderID = O.OrderID
方法2只能取一条信息,不能取多条信息。
在取一条的情况下,这个要比方法1快多了,因为用户相比订单信息要少很多。
方法3:
代码如下:
SELECT E.EmployeeID,O.OrderID FROM Employees AS E
CROSS APPLY (
SELECT TOP(1)* FROM Orders AS O1 WHERE E.EmployeeID = O1.EmployeeID ORDER BY O1.OrderDate DESC,O1.OrderID DESC
) AS O
这个应用到了SQL Server 2005或更高版本的一些新特性,这个效率要比方法2还好。
如果想取得多条,只需更改TOP(n)即可。
APPLY详解,参见
方法4:
代码如下:
SELECT O1.EmployeeID,O1.OrderID
FROM Orders O1 JOIN (
SELECT ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY EmployeeID ORDER BY OrderDate DESC,OrderID DESC) AS RowNumber,*
FROM Orders AS OT
) AS O2
ON O1.OrderID = O2.OrderID
WHERE O2.RowNumber = 1
这个ROW_NUMBER函数也是在SQL Server 2005后新增的,使用这个和方法3查不多,甚至比3更好,但要注意一点是先按EmployeeID分区,然后再排序。
结合以上方法, 建议用方法3。

핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

AI Hentai Generator
AI Hentai를 무료로 생성하십시오.

인기 기사

뜨거운 도구

메모장++7.3.1
사용하기 쉬운 무료 코드 편집기

SublimeText3 중국어 버전
중국어 버전, 사용하기 매우 쉽습니다.

스튜디오 13.0.1 보내기
강력한 PHP 통합 개발 환경

드림위버 CS6
시각적 웹 개발 도구

SublimeText3 Mac 버전
신 수준의 코드 편집 소프트웨어(SublimeText3)

뜨거운 주제











이 기사는 MySQL의 Alter Table 문을 사용하여 열 추가/드롭 테이블/열 변경 및 열 데이터 유형 변경을 포함하여 테이블을 수정하는 것에 대해 설명합니다.

InnoDB의 전체 텍스트 검색 기능은 매우 강력하여 데이터베이스 쿼리 효율성과 대량의 텍스트 데이터를 처리 할 수있는 능력을 크게 향상시킬 수 있습니다. 1) InnoDB는 기본 및 고급 검색 쿼리를 지원하는 역 색인화를 통해 전체 텍스트 검색을 구현합니다. 2) 매치 및 키워드를 사용하여 검색, 부울 모드 및 문구 검색을 지원합니다. 3) 최적화 방법에는 워드 세분화 기술 사용, 인덱스의 주기적 재건 및 캐시 크기 조정, 성능과 정확도를 향상시키는 것이 포함됩니다.

기사는 인증서 생성 및 확인을 포함하여 MySQL에 대한 SSL/TLS 암호화 구성에 대해 설명합니다. 주요 문제는 자체 서명 인증서의 보안 영향을 사용하는 것입니다. [문자 수 : 159]

기사는 MySQL Workbench 및 Phpmyadmin과 같은 인기있는 MySQL GUI 도구에 대해 논의하여 초보자 및 고급 사용자를위한 기능과 적합성을 비교합니다. [159 자].

기사는 MySQL에서 파티셔닝, 샤딩, 인덱싱 및 쿼리 최적화를 포함하여 대규모 데이터 세트를 처리하기위한 전략에 대해 설명합니다.

이 기사에서는 Drop Table 문을 사용하여 MySQL에서 테이블을 떨어 뜨리는 것에 대해 설명하여 예방 조치와 위험을 강조합니다. 백업 없이는 행동이 돌이킬 수 없으며 복구 방법 및 잠재적 생산 환경 위험을 상세하게합니다.

이 기사에서는 PostgreSQL, MySQL 및 MongoDB와 같은 다양한 데이터베이스에서 JSON 열에서 인덱스를 작성하여 쿼리 성능을 향상시킵니다. 특정 JSON 경로를 인덱싱하는 구문 및 이점을 설명하고 지원되는 데이터베이스 시스템을 나열합니다.

MySQL은 B-Tree, Hash, Full-Text 및 Spatial의 4 가지 인덱스 유형을 지원합니다. 1.B- 트리 색인은 동일한 값 검색, 범위 쿼리 및 정렬에 적합합니다. 2. 해시 인덱스는 동일한 값 검색에 적합하지만 범위 쿼리 및 정렬을 지원하지 않습니다. 3. 전체 텍스트 색인은 전체 텍스트 검색에 사용되며 다량의 텍스트 데이터를 처리하는 데 적합합니다. 4. 공간 지수는 지리 공간 데이터 쿼리에 사용되며 GIS 응용 프로그램에 적합합니다.
