根据以往的MySQL使用经验总结了一些常用模型。
一、 “最”值问题
- 全局最值：使用聚合函数如
max、min - 组中最值：在1的基础上搭配
group by - 组间最值：
- 法一：在2的基础上搭配
having，使用some/any/all实现组的比较 - 法二： 在2的基础上使用子查询
- 法一：在2的基础上搭配
where 的筛选粒度为每一条记录，过滤行；having的筛选粒度为每一组，过滤组
二、排序问题
- 全局排序：
- 法一：
order by a, b - 法二：使用开窗函数，
rank() over(partition by … order by …) - 法三：自联结生成笛卡尔积，通过
where实现字段值筛选，借助group by、count获得排名列
- 法一：
- 组内排序（不聚合）：
group by搭配开窗函数，同上 - 前n问题：
- 法一：在开窗函数基础上比较
rank值 - 法二：在 笛卡尔积基础上比较
having count(col) <=n值
- 法一：在开窗函数基础上比较
三、连续问题
- 连续n次问题：n表错位联结，行满足 id，id+1，id+2…同时满足该行对应的n个表的值相等（where）
- 连续n次>值：在1基础上选取
- 连续n次>值>关系：在1基础上使用where
四、重复问题
- 去除全局重复值：
select distinct x - 去除组内重复值：
count distinct y
五、比较问题
- 组比较：
having搭配搭配聚合函数 - 行比较：联结后使用
where - 行与组的比较：
- 法一：聚合后与表联结，然后使用
where，可用 - 法二：聚合后放入
where子查询中 - 法三：直接使用开窗函数，然后进行同行比较，开窗函数需要建立新列
- 法一：聚合后与表联结，然后使用
六、分组问题
- 查询多种聚合值：直接通过普通聚合函数实现
- 需要查询多种聚合值，同时每种聚合值还需要组内筛选：在查询的聚合函数中添加条件（嵌套子查询或
case when） - 查询一种聚合值：直接使用聚合函数或在此基础上用
having过滤组
