近日，工作中突遇一需求：将一数据表分组，而后取出每组内按一定规则排列的前N条数据。乍想来，这本是寻常查询，无甚难处。可提笔写来，终究是困住了笔者好一会儿。冥思苦想，遍查网络，不曾想这竟然是SQL界的一个经典话题。今日将我得来的若干方法列出，抛砖引玉，以期与众位探讨。

　　正文之前，对示例表结构加以说明。

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 表SectionTransactionLog，用来记录各部门各项活动的日志表
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　SectionId，部门Id
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　SectionTransactionType，活动类型
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　TotalTransactionValue，活动花费
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　TransactionDate，活动时间

　　我们设定的场景为：选出每部门（SectionId）最近两次举行的活动。

　　笔者用来测试的SectionTransactionLog表中数据超3,000,000。

一、 嵌套子查询方式

1

1 SELECT * FROM SectionTransactionLog mLog
2 where 
3     (select COUNT(*) from SectionTransactionLog subLog
4     where subLog.SectionId = mLog.SectionId and subLog.TransactionDate >= mLog.TransactionDate)<=2
5 order by SectionId, TransactionDate desc

　　运行时间：34秒

　　该方式原理较简单，只是在子查询中确定该条记录是否是其Section中新近发生的2条之一。

2

1 SELECT * FROM SectionTransactionLog mLog
2 where mLog.Id in
3     (select top 2 Id 
4     from SectionTransactionLog subLog
5     where subLog.SectionId = mLog.SectionId
6     order by TransactionDate desc)
7 order by SectionId, TransactionDate desc

　　运行时间：1分25秒

　　在子查询中使用TransactionDate排序，取top 2。并应用in关键字确定记录是否符合该子查询。

二、 自联接方式

1 select mLog.* from SectionTransactionLog mLog
2 inner join
3 (SELECT rankLeft.Id, COUNT(*) as rankNum FROM SectionTransactionLog rankLeft
4 inner join SectionTransactionLog rankRight 
5 on rankLeft.SectionId = rankRight.SectionId and rankLeft.TransactionDate <= rankRight.TransactionDate
6 group by rankLeft.Id
7 having COUNT(*) <= 2) subLog on mLog.Id = subLog.Id
8 order by mLog.SectionId, mLog.TransactionDate desc

　　运行时间：56秒

　　该实现方式较为巧妙，但较之之前方法也稍显复杂。其中，以SectionTransactionLog表自联接为基础而构造出的subLog部分为每一活动（以Id标识）计算出其在Section内部的排序rankNum（按时间TransactionDate）。

　　在自联接条件rankLeft.SectionId = rankRight.SectionId and rankLeft.TransactionDate <= rankRight.TransactionDate的筛选下，查询结果中对于某一活动（以Id标识）而言，与其联接的只有同其在一Section并晚于或与其同时发生活动（当然包括其自身）。下图为Id=1的活动自联接示意：

　　从上图中一目了然可以看出，基于此结果的count计算，便为Id=1活动在Section 9022中的排次rankNum。

　　而后having COUNT(*) <= 2选出排次在2以内的，再做一次联接select出所需信息。

三、 应用ROW_NUMBER()（SQL SERVER 2005及之后）

1 select * from
2 (
3 select *, ROW_NUMBER() over(partition by SectionId order by TransactionDate desc) as rowNum
4 from SectionTransactionLog
5 ) ranked
6 where ranked.rowNum <= 2
7 order by ranked.SectionId, ranked.TransactionDate desc

　　运行时间：20秒

　　这是截至目前效率最高的实现方式。ROW_NUMBER() over(partition by SectionId order by TransactionDate desc)完成了分组、排序、取行号的整个过程。

效率思考

　　下面我们对上述的4种方法做一个效率上的统计。

　　4种方法中，嵌套子查询2所用时最长，其效率损耗在什么地方了呢？难道果真是使用了in关键字的缘故？下图为其执行计划（execute plan）：

　　从图中，我们可以看出优化器将in解析为了Left Semi Join, 其损耗极低。而该查询绝大部分性能消耗在子查询的order by处（Top N Sort）。果然，若删掉子查询中的order by TransactionDate desc子句（当然结果不正确），其耗时仅为8秒。

　　添加有效索引可提高该查询方法的性能。