我要评论前言
在写报表功能时遇到一个需要根据用户id分组查询最新一条钱包明细数据的需求，在写sql测试时遇到一个有趣的问题，开始使用子查询根据时间倒序+group by customer_id发现查询出来的数据一直都是最旧的一条，而不是我需要的最新一条数据我明明已经倒序排了，后来总结出了五种解决方案如下。
注意事项
数据库版本 mysql5.7+
执行 group by 语句的时候出现 sql_mode=only_full_group_by 解决方法（这里是mysql8的解决方案，mysql5.7也差不多，具体实现可以查看 解决mysql-this is incompatible with sql_mode=only_full_group_by 问题）
1、执行 select @@sql_mode; 查看sql模式
select @@sql_mode;
2、将sql_mode中的only_full_group_by模式剔除 重新设置sql_mode值，如果是使用jdbc连接需要重启项目才能生效。
set global sql_mode='strict_trans_tables,no_zero_in_date,no_zero_date,error_for_division_by_zero,no_engine_substitution'; set session sql_mode='strict_trans_tables,no_zero_in_date,no_zero_date,error_for_division_by_zero,no_engine_substitution';
准备sql
这里模拟一个sql
drop table if exists `customer_wallet_detail`; create table `customer_wallet_detail` ( `id` bigint(20) not null auto_increment, `customer_id` bigint(20) null default null comment '用户id', `happen_amount` varchar(15) null default '0' comment '发生金额 带-号的代表扣款', `balance_amount` varchar(15) null default '0' comment '可用余额', `create_time` bigint(20) null default null comment '发生时间', primary key (`id`) using btree ) engine = innodb comment = '用户钱包明细'; insert into `customer_wallet_detail`(`id`, `customer_id`, `happen_amount`, `balance_amount`, `create_time`) values (1, 1, '100', '100', 1670300656630); insert into `customer_wallet_detail`(`id`, `customer_id`, `happen_amount`, `balance_amount`, `create_time`) values (2, 1, '-10', '90', 1670300656640); insert into `customer_wallet_detail`(`id`, `customer_id`, `happen_amount`, `balance_amount`, `create_time`) values (3, 1, '5', '95', 1670300656650); insert into `customer_wallet_detail`(`id`, `customer_id`, `happen_amount`, `balance_amount`, `create_time`) values (4, 3, '998', '998', 1670300656660); insert into `customer_wallet_detail`(`id`, `customer_id`, `happen_amount`, `balance_amount`, `create_time`) values (5, 3, '-100', '898', 1670300656670); insert into `customer_wallet_detail`(`id`, `customer_id`, `happen_amount`, `balance_amount`, `create_time`) values (6, 3, '-98', '800', 1670300656680); insert into `customer_wallet_detail`(`id`, `customer_id`, `happen_amount`, `balance_amount`, `create_time`) values (7, 2, '666', '666', 1670300656690); insert into `customer_wallet_detail`(`id`, `customer_id`, `happen_amount`, `balance_amount`, `create_time`) values (8, 2, '-66', '600', 1670300656695); insert into `customer_wallet_detail`(`id`, `customer_id`, `happen_amount`, `balance_amount`, `create_time`) values (9, 2, '-600', '0', 1670300656699);
错误查询
select * from ( select * from customer_wallet_detail order by create_time desc ) t1 group by t1.customer_id;
错误原因
在mysql5.7以及之后的版本，如果group by的子查询中包含order by，但是 group by 不与 limit 配合使用，order by会被忽略掉，所以子查询在 group by 时排序不会生效，可能是因为子查询大多数是作为一个结果给主查询使用，所以子查询不需要排序。
方法一
鉴于以上的原因我们可以添加上 limit 条件来实现功能。
ps：这个limit的数量可以先自行 count 出你要遍历的数据条数（这个数据条数是所有满足查询条件的数据合，我这里共9条数据）
select * from ( select * from customer_wallet_detail order by create_time desc limit 9 ) t1 group by t1.customer_id;
方法二（适用于自增id和创建时间排序一致）
方法一需要先 count 查询然后将查询结果设置到 limit 条件中比较麻烦，这里还可以使用 max() 函数来实现该功能。
ps：因为我这里的业务数据是有序插入的，使用主键自增id和create_time结果是一样的而且使用id查询效率更高，如果没有唯一且有序的id可以替代create_time那么就用方案一，不能直接使用 select id,max(create_time) 这种操作来获取最新一条数据id，原因在总结中有详细描述。
select * from customer_wallet_detail where id in ( select max( id ) from customer_wallet_detail group by customer_id ) order by customer_id;
方法三（适用于自增id和创建时间排序一致，查询性能最优）
方法三和方法二实现逻辑基本一致只是将in查询替换成了连接查询，本地20w条数据测试 方法三比方法二性能提升50%，有兴趣的可以增大数据集测试后续性能变化。
select t1.* from customer_wallet_detail t1 inner join ( select max( id ) as id from customer_wallet_detail group by customer_id ) t2 on t1.id = t2.id
方法四（通过distinct关键字打破mysql语句优化使排序生效）
方法四实现起来比较简单，数据量小的时候查询性能也挺不错的，数据量大了之后查询性能也还可以，我本地测试了100w数据的查询，这个方法耗时0.9s左右，减少distinct的字段能降到0.4s左右，不给customer_id字段加索引的情况下通过方法三查询耗时0.35s，加了索引耗时0.035s，有兴趣可以分析一下方法三和方法四的执行计划。
select * from ( select distinct * from `customer_wallet_detail` order by id desc ) as t1 group by t1.customer_id;
方法五（以创建时间为基准获取每个用户最新的一条数据，必须要添加对应字段的索引 最好是覆盖索引）
有朋友在评论区提供了第四种方法，这种方法在表数据量少的时候是可行的，我的测试表还是20w数据，并且customer_id字段加了索引，全部查询出来耗时在180s左右，我本地mysql性能会差一点，这种查询方式是将 b1 中的每一条数据 都和 b2 中的每一条数据进行比对取出满足条件的数据，b1 有20w条数据 b2 也有20w条数据，如果没有索引不计算io开销，只算cpu开销，这条sql需要进行 20w * 20w = 400亿次数据比对，在有索引的情况下数据比对次数会少一些但是也千万级的，如果考虑其它开销并且没索引的情况下那查询耗时可想而知。
使用限制
- 1、这种方式其实除了性能问题以外还有一个更加严重的问题，在一些业务里给用户余额明细添加数据时可能同一时间戳添加多条，这样count结果就大于1了，这个用户数据就查不出来了，还有一种情况如果开发人员事务没有控制好，我们在入库时一般会提前将create_time填充，但是我们用的是自增id，入库时create_time 小的，数据id可能还会大一些，选择那种方法还是需要看业务上怎么设计的
select b1.* from customer_wallet_detail t1 where ( select count( 1 ) from customer_wallet_detail t1 where t2.customer_id = t1.customer_id and t1.create_time <= t2.create_time ) <= 1;
ps：优化方案
- 1、针对这条语句的查询特性，我们减少数据的查询条数，比如给 t1和t2 添加上筛选时间区间，减少遍历数组总数。
- 2、使用覆盖索引，我自己在测试的时候发现如果使用组合索引包含两个字段 (customer_id,create_time) 性能会提升很多，20w数据查询出结果只用了40s，如果只使用customer_id字段索引会进行回表，使用覆盖索引没有额外的回表操作所以会快很多。
总结
结合我的业务经过测试，目前看来方案三是最合适的，sql简单性能适中，方案一比方案二性能更差而且实现麻烦，最终选择那个方案主要看业务而定。
max()函数和min()这一类函数和group by配合使用存在问题
max()函数和min()这一类函数和group by配合使用，group by拿到的数据永远都是这个分组排序最上面的一条，而max()函数和min()这一类函数会将这个分组中最大或最小的值取出来，这样会导致查询出来的数据对应不上。
正确查询：
错误查询：这里的确拿到每个分组最新创建时间了但是拿的数据id还是排序的第一条
到此这篇关于mysql分组查询每组最新的一条数据的五种实现方法的文章就介绍到这了,更多相关mysql分组查询内容请搜索代码网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持代码网！
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