MySQL 查询 - 分组依据问题

Question

以下 MySQL 查询生成一个 session_ids 和相关用法的列表。我想做的是将每个会话分组为一行，并显示最大的上传和下载。用户名可以多次重复，必须在会话中进行分组。

当我尝试使用分组依据时，并不总是选择最好的。

  SELECT USERNAME, ACCTSESSIONID,
         IFNULL(ACCTINPUTGW ,0) * POW(2,32) + IFNULL(ACCTINPUTOCT , 0) as TOTAL_UPLOAD,
         IFNULL(ACCTOUTPUTGW,0) * POW(2,32) + IFNULL(ACCTOUTPUTOCT, 0) as TOTAL_DOWNLOAD
    FROM ACCOUNTING
   WHERE DATE_FORMAT(FROM_UNIXTIME(TIME_STAMP), '%Y-%m-%d') = '2011-07-05'
ORDER BY USERNAME ASC, ACCTSESSIONID 

-

USERNAME    ACCTSESSIONID        TOTAL_UPLOAD   TOTAL_DOWNLOAD
kor1        SESSION232442        341594114     5671726599
kor1        SESSION232442        331306202     5571382940
kor1        SESSION232444        338083784     5609510490
kor1        SESSION454355        323367019     5451121083
kor2        SESSION943209        323132957     5450522047  
ran32       SESSION934082        323132957     5450522047
ran62       SESSIONA34324        9532356       5450523537

Answer 1

为此，您应该使用 MIN()/MAX() 聚合函数：

SELECT USERNAME, ACCTSESSIONID,
     MAX(IFNULL(ACCTINPUTGW ,0) * POW(2,32) + IFNULL(ACCTINPUTOCT , 0)) as TOTAL_UPLOAD,
     MAX(IFNULL(ACCTOUTPUTGW,0) * POW(2,32) + IFNULL(ACCTOUTPUTOCT, 0)) as TOTAL_DOWNLOAD
FROM ACCOUNTING
WHERE
    DATE_FORMAT(FROM_UNIXTIME(TIME_STAMP), '%Y-%m-%d') = '2011-07-05'
GROUP BY
    USERNAME, ACCTSESSIONID
ORDER BY
    USERNAME ASC, ACCTSESSIONID 

有关 MySQL 中聚合函数的更多信息：http://dev.mysql.com/doc/refman/5.0/en/group-by-functions.html

Answer 2

  SELECT USERNAME, ACCTSESSIONID,
         MAX(IFNULL(ACCTINPUTGW ,0) * POW(2,32) + IFNULL(ACCTINPUTOCT , 0))
           AS TOTAL_UPLOAD,
         MAX(IFNULL(ACCTOUTPUTGW,0) * POW(2,32) + IFNULL(ACCTOUTPUTOCT, 0))
           AS TOTAL_DOWNLOAD
    FROM ACCOUNTING
   WHERE DATE_FORMAT(FROM_UNIXTIME(TIME_STAMP), '%Y-%m-%d') = '2011-07-05'
GROUP BY USERNAME ASC, ACCTSESSIONID 
ORDER BY USERNAME ASC, ACCTSESSIONID 

---

注1：除了IFNULL()，您还可以使用COALESCE()。它可能更可取，因为它可以有 2 个以上的参数，并且它也用于许多其他 RDBMS。

：而不是

DATE_FORMAT(FROM_UNIXTIME(TIME_STAMP), '%Y-%m-%d') = '2011-07-05'

注释 2：您可以使用

TIME_STAMP >= '2011-07-05'  AND  TIME_STAMP < '2011-07-06'

：无需为表中的每一行调用 2 个函数。