Выбор максимального значения каждой группы в SQL без дублей

Быстрый ответ

Чтобы определить максимальное значение в каждой группе данных, применим комбинацию GROUP BY и MAX():

SELECT category, MAX(score) AS max_score
FROM records
GROUP BY category;

Данный запрос группирует записи из таблицы records по полю category и вычисляет максимальное значение score для каждой категории, присваивая ему псевдоним max_score.

Продвинутый уровень: далее MAX и GROUP BY

Вышеобозначенный простой запрос прекрасно справляется в базовых сценариях. Тем не менее, при обработке более сложных данных столкновение с такими задачами как устранение дубликатов или выборка дополнительных полей неизбежно.

Борьба с дубликатами: применение ROW_NUMBER

Как утверждает интернет-тезис, "Излишество дубликатов – враг данных". Для их устранения на помощь приходит ROW_NUMBER(), который эффективно помогает упорядочить данные и отпугивает SQL-полтергейсты.

SELECT category, score
FROM (
    SELECT category, score,
           ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY category ORDER BY score DESC) AS rnk
    FROM records
) as ranked_records
WHERE rnk = 1;

В данном случае ROW_NUMBER() присваивает уникальный ранг каждому значению внутри групп категорий, сортируя значения по убыванию score. Получить максимальные значения можно, отфильтровав результаты с рангом 1.

Подробнее об этом расскажет наш спикер на видео

Сохраняем целостность данных: INNER JOIN с подзапросом

Применение INNER JOIN в сочетании с подзапросом позволяет нам не только выявить максимальные значения, но и сохранить целостность соответствующих строк. Методика эта отлично работает, примерно как построение диаграммы Венна, только с данными и без разочарования в рамках изобразительного искусства.

SELECT r1.category, r1.score
FROM records r1
INNER JOIN (
    SELECT category, MAX(score) AS max_score
    FROM records
    GROUP BY category
) r2 ON r1.category = r2.category AND r1.score = r2.max_score;

Таким образом, мы получим не только максимальные значения, но и всю связанную с ними информацию в каждой группе.

Визуализация

Попробуйте вообразить ферму с множеством разнообразных фруктов (🍎🍌🍇), каждый вид из которых представлен в определённом количестве.

Группы на ферме:
🍎 Яблоки: [🍎🍎🍎🍎🍎🍎]
🍌 Бананы: [🍌🍌🍌]
🍇 Виноград: [🍇🍇🍇🍇]

Для выявления самого распространённого фрукта в каждой группе нужно найти максимальное их количество:

Определение наибольшего количества фруктов:
🍎 Яблоки: 🍎🍎🍎🍎🍎🍎 -> 🍎
🍌 Бананы: 🍌🍌🍌 -> 🍌
🍇 Виноград: 🍇🍇🍇🍇 -> 🍇

Аналогично, мы определяем лидера в каждой категории с помощью SQL-запроса:

SELECT MAX(count) FROM records GROUP BY category;

Улучшение производительности, точности и гибкости запросов

Особенно важно оптимизировать производительность запросов при работе с крупными массивами данных, полагаясь на их мощность, точность и гибкость.

Производительность запросов: индексация

Специалисты по данным, также как и игровые разработчики, осознают важность производительности. Не боясь впускаться в перипетии индексации, можно ускорить запросы, проникая в глубь данных и бесстрашно противостоя их объему. Умная индексация, возможно с применением PRIMARY KEY, поможет с эффективностью работы с базами данных.

Обработка ошибок

В мире данных случаются и непредсказуемости, пересекающиеся с ситуацией в онлайн-играх. Будьте готовы к значениям NULL и неожиданным типам данных. Вы должны быть уверены и иметь запасные пути выхода при столкновении с необычными значениями, чтобы обеспечить стабильность SQL-процессов.

Гибкая настройка для детерминированных результатов

Чтобы результаты вывода были стабильными, может потребоваться дополнительная фокусировка. Работа с данными бывает порой похожа на дрессуру котов! Включайте детерминированные поля в ORDER BY вместе с ROW_NUMBER() для предсказуемых результатов.

Полезные материалы

1. Документация PostgreSQL: агрегатные функции — рассмотрение работы с агрегатными функциями в PostgreSQL.
2. Stack Overflow: Обсуждение GROUP BY и MAX — практические обсуждения запросов с применением GROUP BY и MAX.
3. Отчеты SQL Server с Power View — изложение работы с клаузой OVER в SQL Server.