当前位置：首页 > 问答 > 正文

SQL分组怎么拿最后一条记录，数据库操作能不能快点优化下

盘雅霜
问答
2026-01-07 07:12:48
9

SQL分组怎么拿最后一条记录

这个问题非常常见,但首先要明确一点：在关系型数据库里，除非有明确的排序规则（比如自增ID、时间戳），否则记录本身没有绝对的“第一行”或“最后一行”的概念，我们通常说的“最后一条”，指的是按照某个业务字段（如创建时间、更新时间、ID）降序排列后的第一条记录。

核心思路是：先排序，再分组，但SQL的语法不允许我们直接在GROUP BY里写ORDER BY，以下是几种最常用、也最需要理解其优劣的方法。

关联子查询（最直观，但可能慢） 这是最容易想到的方法，思路是：对于分组内的每一行，我都去查一下这个分组里最大的那个排序字段值是多少，然后只取那个值对应的记录。

举个例子,我们有一张订单记录表，有订单ID、客户ID、订单金额和创建时间，我们想取每个客户最近创建的一笔订单。

SELECT *
FROM 订单记录表 o1
WHERE 创建时间 = (
    SELECT MAX(创建时间)
    FROM 订单记录表 o2
    WHERE o2.客户ID = o1.客户ID -- 关联条件，确保是同一个客户组内比较
);

为什么可能慢：因为数据库需要为外表（o1）的每一行都执行一次那个子查询，如果表很大，这个操作的成本会非常高。

窗口函数（现代SQL的首选，效率高） 这是目前处理这类问题最推荐的方法，尤其是在较新版本的MySQL（8.0+）、PostgreSQL、SQL Server等数据库中，它的思路是：先对所有数据按照我们想要的规则排序并标上行号，然后再筛选出行号为1的记录。

还用上面的例子：

SELECT *
FROM (
    SELECT *,
           ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY 客户ID ORDER BY 创建时间 DESC) as rn
    FROM 订单记录表
) AS temp
WHERE rn = 1;

PARTITION BY 客户ID：这相当于分组（GROUP BY），意思是按客户ID将数据分成不同的组。
ORDER BY 创建时间 DESC：在每个组内，按创建时间从晚到早（降序）排序。
ROW_NUMBER()：给每个组内排序后的行分配一个序号，从1开始。
最外层的WHERE rn = 1：只取每个组里的第一条，也就是我们想要的“最后一条”记录。

为什么快：通常情况下，数据库只需要对表进行一次扫描，就可以完成分区和排序的计算，比关联子查询的效率高很多。

自连接 + 分组（一种传统优化思路） 有时候在没有窗口函数的旧版本数据库（如MySQL 5.7）中，会使用这种方法来避免关联子查询的性能问题，思路分两步：

先找到一个子查询,查出每个分组里最大的那个排序值（比如每个客户的最晚创建时间）。
再将原表与这个子查询结果连接,通过分组字段和最大排序字段来匹配唯一记录。

SELECT o1.*
FROM 订单记录表 o1
INNER JOIN (
    SELECT 客户ID, MAX(创建时间) as 最晚时间
    FROM 订单记录表
    GROUP BY 客户ID
) o2 ON o1.客户ID = o2.客户ID AND o1.创建时间 = o2.最晚时间;

注意事项：这种方法有个潜在问题，如果同一个客户在完全相同的时间创建了两笔订单，那么这两笔记录都会查出来，而窗口函数ROW_NUMBER()在这种情况下会任意分配一个1和2（除非用RANK()或DENSE_RANK()），可以确保只返回一条。

总结一下：优先使用窗口函数（方法二），它清晰且高效，如果数据库不支持，再考虑方法三，最后才是方法一。

数据库操作能不能快点优化下

“数据库慢”是个大话题，但可以从一些最常见、投入产出比最高的点入手，优化就像看病，得先“把脉”，找到慢的原因，而不是乱吃补药。

第一，学会“把脉”：查看执行计划 这是最最关键的一步，绝大多数数据库都提供了“执行计划”功能，它能告诉你数据库引擎打算如何执行你的SQL语句（比如是扫描全表还是走索引，以及如何连接表）。

在MySQL中,可以在SQL语句前加上EXPLAIN，如：EXPLAIN SELECT * FROM ...
在SQL Server中，可以使用“显示估计的执行计划”。你看不懂所有细节没关系，但要重点关注几个词：
type列（MySQL）或操作（SQL Server）：如果出现ALL，通常意味着“全表扫描”，这是最坏的情况，说明它像翻字典一样一页一页找，没用到索引。
key列（MySQL）：显示实际使用的索引，如果为NULL，说明没用到索引。

第二，对症下药（一）：善用索引，但别滥用 索引就像是书本的目录，能让你快速定位到想要的内容。

为查询条件创建索引：WHERE子句、JOIN ... ON ...的条件、ORDER BY的字段，是创建索引的首选目标，比如上面例子中，在客户ID和创建时间上建立复合索引，会对查询有巨大帮助。
索引不是越多越好：索引就像书的目录，每增加一个索引，就像给书增加一份不同排序的目录，虽然查起来快了，但写数据（增、删、改）的时候，需要同时更新数据和所有索引，会变慢，同时索引也占用存储空间。

第三，对症下药（二）：改写SQL语句 换一种写法，效果天差地别。

只取需要的列：不要动不动就SELECT *，只取你业务逻辑真正需要的列，网络传输的数据量小了，速度自然快。
避免在索引列上使用函数或计算：WHERE YEAR(创建时间) = 2023 会导致索引失效，应该写成 WHERE 创建时间 >= '2023-01-01' AND 创建时间 < '2024-01-01'。
用EXISTS代替IN：当子查询结果集很大时，EXISTS的效率通常会比IN高，因为EXISTS一旦找到一条匹配记录就会返回真，而IN会遍历整个子查询结果。

第四，对症下药（三）：设计层面和系统层面的优化 这需要更深入的考量和权限。

合理的表结构：避免过多的表连接，考虑适度的反范式化，用空间换时间，比如把一些经常要关联查询的字段直接冗余到主表中。
分批处理：如果一次要处理海量数据，看看能不能拆成多次、分批处理，比如一次更新100万条记录可能锁表很久，但每次更新1000条，循环1000次，对系统的影响会小很多。
硬件和配置：这通常是最后的手段，数据库服务器的内存、磁盘（SSD比机械硬盘快太多）、以及数据库本身的配置参数（如缓存大小）都会严重影响性能。

最后记住一个核心原则：优化是一个持续的过程，而不是一劳永逸的动作。 随着数据量的增长和业务逻辑的变化，今天快的SQL明天可能就慢了，养成看执行计划的习惯，是每个和数据库打交道的人的必备技能。

SQL分组怎么拿最后一条记录，数据库操作能不能快点优化下