查出上传时间最晚的 记录 并按用户分组

phoenix_pj 2009-09-01 02:38:52
这是我的photo表的结构
CREATE TABLE `photo` (
`id` bigint(20) NOT NULL,
`uptime` datetime default NULL,
`user_id` bigint(20) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `FK65B3E3248CE7A33` (`user_id`),

CONSTRAINT `FK65B3E3248CE7A33` FOREIGN KEY (`user_id`) REFERENCES `user` (`id`),

)

我想从photo表中找到 以userid分组的,且上传时间最晚的记录
也就是查出来每个user 最新上传的photo
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phoenix_pj 2009-09-01
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好了,谢谢各位了
vinsonshen 2009-09-01
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看你的表结构,应该你的photo表类似一个日志表,所以,上传时间最晚的记录也就是ID值最大的记录:

写法1:
select a.*,b.* from photo a,`user` b where a.user_id=b.id and not exists (
select 1 from photo c where c.user_id=a.user_id and c.id>a.id);

写法2:
select a.*,b.* from photo a,`user` b where a.user_id=b.id and a.id=(select max(c.id) from photo c where c.user_id=a.user_id);

写法3:
select a.*,b.* from photo a,`user` b,(select user_id,max(id) as newid from photo group by user_id) c where a.user_id=b.id and a.id=c.newid;
wwwwb 2009-09-01
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贴记录及要求结果出来看看
select a.id,a.uptime,a.user_id from photo a
left join photo b on a.userid=b.userid and a.uptime<=b.uptime
group by a.id,a.uptime,a.user_id having count(b.id)=1
ACMAIN_CHM 2009-09-01
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建议你列出你的表结构,并提供测试数据以及基于这些测试数据的所对应正确结果。
phoenix_pj 2009-09-01
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谢谢善良的你,我试了下会有重复,而且,DISTINCT去不掉
nianzhang747 2009-09-01
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贴出数据来看看 是不是你的数据有问题

max(datetime)能查出最大记录


ACMAIN_CHM 2009-09-01
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类似问题这个版块中经常出现。
phoenix_pj 2009-09-01
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高手!为什么这么快?你经常查这种的 吗?
ACMAIN_CHM 2009-09-01
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如果数据不多的话,也可以直接
select * 
from photo a
where not exists (select 1 from photo where user_id=a.user_id and uptime>a.uptime)
ACMAIN_CHM 2009-09-01
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或者你也可以用inner join 这种格式,结果应该是一样
select photo.*
from photo inner join (select user_id,max(uptime) as max_uptime from photo group by user_id) p
on photo.user_id=p.user_id and photo.uptime=p.max_uptime
ACMAIN_CHM 2009-09-01
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不会啊,一楼的应该是uptime 最大的那条啊。
phoenix_pj 2009-09-01
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我查出来的结果虽然按user分组了,但是 不是最新的那条记录
ACMAIN_CHM 2009-09-01
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select photo.*
from photo,(select user_id,max(uptime) as max_uptime from photo group by user_id) p
where photo.user_id=p.user_id
and photo.uptime=p.max_uptime
数据集可视化效果可参见下方展示。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[保龄球(bowling)] · 训练集:594 张 · 验证集:75 张 · 测试集:74 张 · 总计:743 张 该数据集聚焦于室内保龄球馆场景,系统性采集了多角度、多姿态下保龄球在不同运动阶段的视觉特征,为保龄球运动过程中的球体识别与轨迹分析提供了高质量标注样本,具有明确的体育训练与智能辅助系统开发价值。... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 100 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9938** mAP50-95 | 0.6966 Precision | 0.9740 Recall | 0.9974 train/box_loss | 0.9113 train/cls_loss | 0.2862 val/box_loss | 1.1516 val/cls_loss | 0.3116 【训练过程分析】 100 轮训练后 mAP50 达到 0.9938,模型收敛良好。Loss 曲线前段快速下降,后段趋于平稳,val_loss 无反弹,没有明显过拟合。但 mAP50-95 为 0.6966,和 mAP50 差距 0.30,定位精度仍有优化空间。 【模型性能评估】 Precision 0.9740、Recall 0.9974,精召双高,模型对保龄球的检测能力强。 【预测效果展示】 验证集预测效果较好,检测框基本准确覆盖保龄球,置信度整体偏高。 【改进建议】 1. 丰富场景多样性:补充不同光照、背景和遮挡条件下的样本。 2. 提升输入分辨率:640 ...
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