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
这个是完整源码 python实现 大数据 Spark pyspark 可视化大屏+Kafka+FastAPI+Vue3 【大数据毕业设计】基于Spark实时电商用户行为分析与预测(Python版本+pyspark+可视化大屏+Kafka+FastAPI+Vue3) 源码+论文 完整版 数据库Mysql 随着电子商务规模持续扩大,用户在浏览、加购、收藏与购买等环节产生的行为数据呈现高并发、高吞吐与强时效特征。传统离线批处理分析难以满足运营决策对实时性的要求。本文设计并实现了一套基于 Spark 的实时电商用户行为分析与预测系统,围绕“数据采集—流式计算—指标落库—可视化展示—销售预测”的完整链路展开研究与工程实践。 系统采用前后端分离架构:前端基于 Vue3、Element Plus 与 ECharts 构建管理端与数据大屏;后端采用 Python FastAPI 提供 RESTful 接口,并结合 JWT 完成管理员身份认证;实时链路以 Kafka 作为消息中间件承接行为事件,以 Spark Structured Streaming 完成按小时窗口的 PV、UV、加购、收藏、购买与销售额聚合;预测模块基于 Spark ML 线性回归对销售额序列进行建模,并输出 RMSE、MAE、MAPE 等误差指标。数据持久化采用 MySQL,数据库名为 db_ecommerce,核心业务表均以 t_ 前缀命名。 测试结果表明,系统能够稳定完成管理员登录、个人中心维护、行为与商品管理、实时统计展示、销售预测对比及流水线状态监控等功能,具备较好的可扩展性与教学示范价值,可为电商运营提供实时洞察与辅助决策支持。 本文的主要工作包括:完成系统需求分析与总体架构设计;绘制实体属性图与实体关系图并完成八张核心业务表设计;实现基于 Kafka 与 Spark 的实时统计及销售预测链路;完成 Vue

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