sql – 通过重复属性进行分组

基本上我有一个表消息,user_id字段标识创建消息的用户.

当我在两个用户之间显示一个对话(一组消息)时,我希望能够通过user_id对消息进行分组,但这是一种棘手的方式：

假设有一些消息(按created_at desc排序)：

id: 1,user_id: 1
  id: 2,user_id: 1
  id: 3,user_id: 2
  id: 4,user_id: 2
  id: 5,user_id: 1

我想按以下顺序获得3个消息组：
[1,2],[3,4],[5]

它应该按* user_id *分组,直到它看到另一个,然后按那个分组.

我正在使用PostgreSQL,并乐于使用特定的东西,无论什么能带来最佳性能.

解决方法

@Igor提供了一个很好的带有窗口函数的纯SQL技术.
然而：

I want to get 3 message groups in the below order: [1,[5]

要获取请求的订单,请添加ORDER BY min(id)：

SELECT array_agg(id) AS ids
FROM (
   SELECT id,user_id,row_number() OVER (ORDER BY id) -
          row_number() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY id) AS grp
   FROM   messages
   ORDER  BY id) t   -- for ordered arrays in result
GROUP  BY grp,user_id
ORDER  BY min(id);

SQL Fiddle.

这一补充几乎无法得到另一个答案.更重要的问题是：

使用PL / pgSQL更快

I’m using PostgreSQL and would be happy to use something specific to it,whatever would give the best performance.

纯SQL既漂亮又闪亮,但程序服务器端功能对于此任务来说要快得多.虽然在程序上处理行通常较慢,但plpgsql赢得此竞争的重要时间,因为它可以使用单个表扫描和单个ORDER BY操作：

CREATE OR REPLACE FUNCTION f_msg_groups()
  RETURNS TABLE (ids int[]) AS
$func$
DECLARE
   _id    int;
   _uid   int;
   _id0   int;                         -- id of last row
   _uid0  int;                         -- user_id of last row
BEGIN
   FOR _id,_uid IN
       SELECT id,user_id FROM messages ORDER BY id
   LOOP
       IF _uid <> _uid0 THEN
          RETURN QUERY VALUES (ids);   -- output row (never happens after 1 row)
          ids := ARRAY[_id];           -- start new array
       ELSE
          ids := ids || _id;           -- add to array
       END IF;

       _id0  := _id;
       _uid0 := _uid;                  -- remember last row
   END LOOP;

   RETURN QUERY VALUES (ids);          -- output last iteration
END
$func$LANGUAGE plpgsql;

呼叫：

SELECT * FROM f_msg_groups();

基准和链接

我在一个类似60k行的真实生活表上运行了EXPLAIN ANALYZE的快速测试(执行几次,选择最快结果以排除兑现效果)：

SQL：
总运行时间：1009.549毫秒
PL / pgSQL的：
总运行时间：336.971 ms

还要考虑这些密切相关的问题：

> GROUP BY and aggregate sequential numeric values
> GROUP BY consecutive dates delimited by gaps
> Ordered count of consecutive repeats / duplicates

（编辑：莱芜站长网）

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