我有以下架构(两个表):
**APPS**
| ID (bigint) | USERID (Bigint) | USAGE_START_TIME (datetime) |
------------------------------------------------------------------
| 1 | 12 | 2013-05-03 04:42:55 |
| 2 | 12 | 2013-05-12 06:22:45 |
| 3 | 12 | 2013-06-12 08:44:24 |
| 4 | 12 | 2013-06-24 04:20:56 |
| 5 | 13 | 2013-06-26 08:20:26 |
| 6 | 13 | 2013-09-12 05:48:27 |
**USAGE**
| ID (bigint) | APPID (bigint) | DEVICEID (bigint) | HIGH_COUNT (bigint) | MEDIUM_COUNT (bigint) |
--------------------------------------------------------------------------------------------------------
| 1 | 1 | 2 | 400 | 200 |
| 2 | 1 | 3 | 200 | 100 |
| 3 | 2 | 3 | 350 | 40 |
| 4 | 3 | 4 | 2 | 400 |
| 5 | 4 | 2 | 4 | 30 |
| 6 | 5 | 3 | 50 | 300 |
解释:
所以,有两个表。 现在我想找到以下内容:
Given a USERID, Get sum of HIGH_COUNT & MEDIUM_COUNT. While counting the SUM it should be taken care that: If in USAGE, same device is used more than once, then the record which has the latest info (based on APPS.USAGE_START_TIME), should be considered while calculating the sum.
例如:
对于上述模式,结果应该是(对于 userid=12):
| HIGH_COUNT (bigint) | MEDIUM_COUNT (Bigint) |
-----------------------------------------------
| 356 | 470 |
SQL fiddle :http://sqlfiddle.com/#!2/74ae0f
最佳答案
如果用户在一台设备上使用多个 APPS,此查询将使用具有最高 usage_start_time 的 APPS 行:
select a.userid
, sum(u.high_count)
, sum(u.medium_count)
from apps a
join `usage` u
on u.appid = a.id
join (
select u.device_id
, a.userid
, max(a.usage_start_time) as max_start_time
from apps a
join `usage` u
on u.appid = a.id
group by
u.device_id
, a.userid
) filter
on filter.device_id = u.device_id
and filter.userid = a.userid
and filter.max_start_time = a.usage_start_time
group by
a.userid
在您的数据集中,它将为用户 12 选择使用行 5、3、4。
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