SQL中Group分组获取Top N方法实现可首选row_number

2022-11-12 09:42:19
内容摘要
这篇文章主要为大家详细介绍了SQL中Group分组获取Top N方法实现可首选row_number,具有一定的参考价值,可以用来参考一下。 对此感兴趣的朋友,看看idc笔记做的技术笔记!有产品表
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这篇文章主要为大家详细介绍了SQL中Group分组获取Top N方法实现可首选row_number,具有一定的参考价值,可以用来参考一下。

对此感兴趣的朋友,看看idc笔记做的技术笔记!

有产品表,包含id,name,city,addtime四个字段,因报表需要按城市分组,统计每个城市的最新10个产品,便向该表中插入了100万数据,做了如下系列测试:

代码如下:

 
CREATE TABLE [dbo].[products]( 
[id] [int] IDENTITY(1,1) NOT NULL, 
[name] [nvarchar](50) NULL, 
[addtime] [datetime] NULL, 
[city] [nvarchar](10) NULL, 
CONSTRAINT [PK_products] PRIMARY KEY CLUSTERED 
( 
[id] ASC 
)WITH (PAD_INDEX = OFF, STATISTICS_NORECOMPUTE = OFF, IGNORE_DUP_KEY = OFF, ALLOW_ROW_LOCKS = ON, ALLOW_PAGE_LOCKS = ON) ON [PRIMARY] 
) ON [PRIMARY] 
1、采用row_number方法,执行5次,平均下来8秒左右,速度最快。

代码如下:

 
select no, id,name,city 
from (select no =row_number() over (partition by city order by addtime desc), * from products)t 
where no< 11 order by city asc,addtime desc 
2、采用cross apply方法,执行了3次,基本都在3分5秒以上,已经很慢了。

代码如下:

 
select distinct b.id,b.name,b.city from products a 
cross apply (select top 10 * from products where city = a.city order by addtime desc) b 
3、采用Count查询,只执行了两次,第一次执行到5分钟时,取消任务执行了;第二次执行到13分钟时,没有hold住又直接停止了,实在无法忍受。

代码如下:

 
select id,name,city from products a 
where ( select count(city) from products where a.city = city and addtime>a.addtime) < 10 
order by city asc,addtime desc 
4、采用游标方法,这个最后测试的,执行了5次,每次都是10秒完成,感觉还不错。

代码如下:

 
declare @city nvarchar(10) 
create table #Top(id int,name nvarchar(50),city nvarchar(10),addtime datetime) 
declare mycursor cursor for 
select distinct city from products order by city asc 
open mycursor 
fetch next from mycursor into @city 
while @@fetch_status =0 
begin 
insert into #Top 
select top 10 id,name,city,addtime from products where city = @city 
fetch next from mycursor into @city 
end 
close mycursor 
deallocate mycursor 
Select * from #Top order by city asc,addtime desc 
drop table #Top 
通过上述对比不难发现,在面临Group获取Top N场景时,可以首选row_number,游标cursor其次,另外两个就基本不考虑了,数据量大的时候根本没法使用。

注:关于SQL中Group分组获取Top N方法实现可首选row_number的内容就先介绍到这里,更多相关文章的可以留意

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作者:喵哥笔记

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