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
内容概要:本文围绕基于BP神经网络的水质预测方法展开,详细介绍了利用Matlab实现数据驱动的BP神经网络模型构建过程,旨在通过对水质参数(如pH、溶解氧、浊度等)的历史数据进行训练,实现对未来水质变化趋势的科学预测。该方法突出“数据驱动”特性,强调模型在环境工程与智能算法融合领域的应用价值,适用于科研复现与学术论文撰写,尤其适合作为EI/SCI级别论文中的算法模型支撑。配套资源包含完整的Matlab代码、实验数据及仿真模型,便于用户直接运行、复现结果并进行二次开发与拓展应用。; 适合人群:具备一定编程基础,熟悉Matlab编程环境,从事环境科学、水利工程、智能算法应用等相关领域研究,工作或学习年限在1-3年的科研人员或研究生。; 使用场景及目标:①利用BP神经网络对水质指标进行时序预测,评估水体污染发展趋势;②构建水环境保护与治理的智能决策支持系统;③在撰写EI/SCI论文时作为核心算法模型进行复现与对比实验,提升研究成果的可信度与创新性; 阅读建议:此资源以数据驱动为核心,建议读者结合所提供的Matlab代码与真实水质数据集开展实践操作,重点关注网络结构设计、训练参数调优、过拟合防范及预测结果可视化分析流程,同时可尝试将模型迁移至其他环境预测场景以增强泛化能力与科研适应性。
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