sql中如何取重复的数据中时间最近的一条

Java修炼记 2021-04-07

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前言

数据库有重复的数据时，我们有时候需要取出时间最近的一条，来满足业务场景。下面介绍一下通过sql是怎么实现的。

一、数据准备

1. 表结构

CREATE TABLE `t_iov_help_feedback` (
  `ID` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键ID',
  `USER_ID` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '用户ID',
  `problems` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci DEFAULT NULL COMMENT '问题描述',
  `last_updated_date` timestamp NULL DEFAULT NULL ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '最后更新时间',
  PRIMARY KEY (`ID`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=6 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci;

2. 表数据

INSERT INTO `t_iov_help_feedback`(`ID`, `USER_ID`, `problems`, `last_updated_date`) VALUES (1, 1, '时间比较小', '2021-02-23 10:11:49');
INSERT INTO `t_iov_help_feedback`(`ID`, `USER_ID`, `problems`, `last_updated_date`) VALUES (2, 2, '时间小', '2021-02-23 10:12:49');
INSERT INTO `t_iov_help_feedback`(`ID`, `USER_ID`, `problems`, `last_updated_date`) VALUES (3, 3, '我乱写的', '2021-02-23 11:19:19');
INSERT INTO `t_iov_help_feedback`(`ID`, `USER_ID`, `problems`, `last_updated_date`) VALUES (4, 1, '时间比较大', '2021-02-23 11:16:01');
INSERT INTO `t_iov_help_feedback`(`ID`, `USER_ID`, `problems`, `last_updated_date`) VALUES (5, 2, '时间大', '2021-02-23 11:19:13');

可以看到，USER_ID为1和2都有重复数据。

USER_ID为1 时间最大的条记录为 2021-02-23 11:16:01，USER_ID为2 时间最大的条记录为 2021-02-23 11:19:13。

我们希望找到时间最大的这两条记录。

二、实现方式

1.SQL模板

SELECT
  t1.重复列,
  t1.时间列,
  t1.其余列 
FROM
  表 t1
  INNER JOIN ( SELECT t2.重复列, max( t2.时间列 ) AS 时间列 FROM 表 t2 GROUP BY t2.重复列 ) AS t3 ON t1.重复列 = t3.重复列 
  AND t1.时间列 = t3.时间列

思想：
1）先把该表进行 group by 分组，并查询出每组最大的时间列，得到一个子表；
2）再将原本的表和子表通过重复列和时间列关联起来；
这样查询出来的数据，都是以原表数据为准的。既去重了，又得到了时间最大的那条记录所有字段信息。

2.SQL样例

SELECT
  t1.USER_ID,
  t1.last_updated_date,
  t1.ID,
  t1.problems 
FROM
  t_iov_help_feedback t1
  INNER JOIN ( SELECT t2.USER_ID, max( t2.last_updated_date ) AS last_updated_date FROM t_iov_help_feedback t2 GROUP BY t2.USER_ID ) AS t3 ON t1.USER_ID = t3.USER_ID 
  AND t1.last_updated_date = t3.last_updated_date

3.执行结果

可以看到，USER_ID为1和2的两条记录，都是取的时间比较近的那条数据。
这样，就达到想要的效果啦~

数据库

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