Выбор первой и последней строки в SQL запросе PostgreSQL
Быстрый ответ
Простейшим способом извлечения первой и последней записей из таблицы является использование комбинации ORDER BY и LIMIT, объединённых операцией UNION ALL. Например, допустим, мы хотим найти самого старого и самого нового сотрудника в таблице employees, основываясь на данных в столбце hire_date:
-- Отправляемся в прошлое, чтобы встретить самого первого сотрудника!
(SELECT * FROM employees ORDER BY hire_date ASC LIMIT 1)
UNION ALL
-- Затем возвращаемся в настоящее, чтобы поприветствовать новичка!
(SELECT * FROM employees ORDER BY hire_date DESC LIMIT 1);
Первая запись (первая строка): Получаем, сортируя данные в hire_date по возрастанию.
Последняя запись (вторая строка): Получаем, используя для сортировки hire_date обратный порядок.
Одна запись: Применение LIMIT 1 гарантирует получение именно той записи, которую мы ищем.

Использование оконных функций для улучшения производительности
При работе с большими объемами данных оконные функции, такие как ROW_NUMBER(), могут быть более производительными по сравнению с использованием UNION ALL.
WITH RankedEmployees AS (
-- Часть с магией: присваиваем ранг каждому сотруднику!
SELECT *,
ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY hire_date ASC) AS rn_asc,
ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY hire_date DESC) AS rn_desc
FROM employees
)
SELECT * FROM RankedEmployees
WHERE rn_asc = 1 OR rn_desc = 1;
Две сортировки: Присваиваем порядковые номера сразу для двух типов сортировки.
Эффективность условного запроса: Конструкция WITH позволяет обрабатывать данные только один раз.
Два фильтра: WHERE rn_asc = 1 выбирает первую запись, rn_desc = 1 – последнюю.
Не забывайте применять EXPLAIN ANALYZE для сравнения эффективности различных запросов.
Настройка производительности запросов
Скорость выполнения запросов зависит от размера обрабатываемых данных и корректных индексов. Неправильное индексирование может существенно замедлить работу запросов.
- Эффективное индексирование: Не забывайте создавать индексы для столбцов, которые используются в
ORDER BY. - Анализ запросов: Используйте
EXPLAIN ANALYZEдля оценки плана выполнения запроса. - Масштабирование: Учитывайте возможный рост данных и его влияние на производительность.
Оптимизация индексов, особенно столбцов, использованных в ORDER BY, может помочь значительно ускорить выполнение запросов.
Визуализация
Визуализируйте SQL-запрос, как временную ленту транзакций:
🔄 = Постоянный поток транзакций
🎬 = Первая транзакция (начало)
🔚 = Последняя транзакция (конец)
| Таймлайн транзакций |
| -------------------------|
| 🎬 -> 🔄...🔄 -> 🔚 |
На практике SQL-запрос может выглядеть так:
SELECT * FROM
(SELECT *,
-- Познакомьтесь с Джонни, самым свежим участником транзакций
ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY transaction_date) AS rn
FROM transactions) sub
WHERE rn = 1 /* Это Джонни! */ OR rn = (SELECT COUNT(*) FROM transactions) /* Простимся с последней транзакцией */;
Первая запись: WHERE rn = 1
Последняя запись: WHERE rn = подзапрос, возвращающий общее число транзакций
Добро пожаловать в путешествие по миру SQL!
Навигация по сложным запросам
Иногда даже простые запросы не позволяют охватить все аспекты данных. В таких случаях могут потребоваться условия и связывание данных.
- Объединения (JOIN): Для более глубокого анализа данных используйте условия объединения.
- Фильтрация: Совершенствуйте условие
WHERE, чтобы обработать все возможные случаи. - Объединение данных: Создавайте комбинированные отчеты с помощью
UNION ALL.
Знание SQL позволит свободно решать задачи любого уровня сложности.
Не только первая и последняя
Иногда анализ данных не ограничивается только началом и концом. Функции типа FIRST_VALUE и LAST_VALUE помогают глубже исследовать данные.
- Изучение соседних записей: Определите записи, которые идут перед и после первой и последней.
- N-я запись: Обращайтесь напрямую к определенной записи по ее номеру.
- Сегментация данных: Разделите данные на части с помощью
PARTITION BY.
SQL позволяет охватить данные во всем их разнообразии.