sql - 最大データムを抽出します

Question

「su」と「wb」の2つのテーブルがあります。属性「su.a」と「wb.b」でそれらの間で左結合が行われます。テーブル「wb」には、「l_datum」フィールドも含まれています。必要な出力：テーブル間で左結合を作成しますが、結合の「wb」テーブルから「wb.l_datum」フィールドの最大値を持つ行のみを取得します。DBフレーバー：Teradata助けてくれませんか？

Answer 1

Teradataについてはわかりませんが、通常のSQLでは次のようにします。

select su.*, wb.*
from su
join wb on su.a = wb.b
join (
   select wb.b as b, max(wb.l_datum)
   from wb
   group by wb.b
) t on wb.b = t.b

Answer 2

su対応するwbレコードが見つからないレコードを引き続き取得するために、wb結合する前にテーブルをフィルタリングできます。正確に受け入れられる構文はデータベースごとにわずかに異なりますが、次のようになります。

SELECT ...
FROM su
LEFT JOIN (
    SELECT *
    FROM wb
    WHERE wb.l_datum = (
        SELECT MAX(wb_maxdatum.l_datum)
        FROM wb AS wb_maxdatum)
) AS wb_filtered
ON wb_filtered.b = su.a

また、試すことができます

    WHERE wb.l_datum = (
        SELECT MAX(wb_maxdatum.l_datum)
        FROM wb AS wb_maxdatum
        WHERE wb_maxdatum.b = wb.b)

bすべての行ではなく、あたりの最大日付を取得します。

Answer 3

select * from wb w left join su s
on w.b=s.a
where w.l_datum=(select max(l_datum) from wb );

Answer 4

追加の結合を使用しないことを検討している場合...揮発性テーブルを活用して処理をステップに分割することを検討しましたか?

-- get  max wb table records 
CREATE VOLATILE TABLE vt_01_wb
AS
(
SEL t1.*
FROM wb t1
LEFT JOIN (SEL b, MAX(l_datum) max_l_datum FROM  wb GROUP BY 1) t2
WHERE t1.l_datum = t2.max_l_datum
) 
WITH DATA PRIMARY INDEX(b) 
ON COMMIT PRESERVE ROWS;

CREATE VOLATILE TABLE vt_02
AS
(
SEL su.*, wb.*
FROM su
-- volatile table already contians max l_datum
LEFT JOIN vt_01_wb wb ON su.a = wb.b
) WITH DATA 
ON COMMIT PRESERVE ROWS;

SEL * FROM vt_02

Answer 5

Window Aggregate 関数と句をLEFT JOIN使用して を派生テーブルに置き換えて、 の値ごとに の値を返すとどうなるでしょうか。QUALIFYMAXl_datumb

select su.*, wb.*
  from su
  left join 
       (
        select *
          from wb
        qualify l_datum = max(l_datum) over(partition by wb.b)
       ) t on wb.b = t.b

Answer 6

select a
from su 
left join wb
on (su.a = wb.b)
where wb.l_datum = (select max(l_datum) from wb)

Answer 7

一般的に、私が考えることができるのは次のとおりです。

SELECT col1, col2...
FROM su
LEFT OUTER JOIN wb
ON
su.a = wb.b
WHERE
wb.l_datum = (SELECT max(l_datum) FROM wb)

しかし、グループによっては複数の最大データが必要だと思います。その場合は、GROUP BY を使用します。