SQL 服务器：根据其他列的 MAX(SUM()) 获取列

Question

我运行在尝试根据列总和的最大值来 select 列时遇到了麻烦。我正在使用 SQL 服务器。

我有以下三个表格（简体）

维度表

SupplierID	ProductID	Revenue
1	1	500
1	2	2000
1	3	3000
2	4	500
2	5	700
2	6	900
3	7	300
3	8	400
3	9	500

ProductTable

ProductID	ProductCategory
1	Category1
2	Category1
3	Category2
4	Category1
5	Category3
6	Category3
7	Category4
8	Category4
9	Category2

供应商表

SupplierID	SupplierNo
1	102030
2	203040
3	304050

我想做的是 select SupplierNo 和 ProductCategory 基于列 Revenue 的最高总和，对于每个 Supplier .

我想我已了解此查询的“第一级”，但需要帮助实际过滤 Revenue 不是 MAX(SUM)) 的行。现在，它返回 MAX(SUM(Revenue)) 但同时按 SupplierNo 和 ProductCategory.

分组

当前查询是：

WITH dim AS
(
    SELECT
        ProductID,
        SupplierID,
        SUM(Revenue) AS sumRevenue
    FROM
        DimensionTable
    GROUP BY
        ProductID, SupplierID
),
supp AS
(
    SELECT
        SupplierID,
        SupplierNo
    FROM
        SupplierTable
),
prod AS
(
    SELECT
        ProductID,
        ProductCategory
    FROM
        ProductTable
)
SELECT
    MAX(t1.sumRevenue) AS maxSumRevenue,
    t2.SupplierNo,
    t3.ProductCategory
FROM
    dim t1
LEFT JOIN
    supp t2 ON t1.SupplierID = t2.SupplierID
LEFT JOIN
    prod t3 ON t1.ProductID = t3.ProductID
GROUP BY
    t2.SupplierNo, t3.ProductCategory
ORDER BY 
    MAX(t1.sumRevenue) DESC;

想要的结果：

SupplierNo	ProductCategory	MAX(SUM(Revenue))
102030	Category2	3000
203040	Category3	1600
304050	Category4	700

因此，对于每个不同的 SupplierNo，我希望 ProductCategory 具有最高值 MAX(SUM(Revenue))，并且我希望从查询中返回所有三列。

Answer 1

您可以根据需要使用 ROW_NUMBER()，您的查询如下：

SELECT *
FROM (
    SELECT SupplierNo
        ,ProductCategory
        ,SUM(Revenue) AS Revenue
        ,ROW_NUMBER() OVER (
            PARTITION BY SupplierNo ORDER BY SUM(Revenue) DESC
            ) AS rn
    FROM DimensionTable d
    INNER JOIN ProductTable p ON d.ProductID = p.ProductID
    INNER JOIN SupplierTable s ON s.SupplierID = d.SupplierID
    GROUP BY SupplierNo
        ,ProductCategory
    ) a
WHERE rn = 1

SQL 服务器：根据其他列的 MAX(SUM()) 获取列

SQL Server : get columns based on MAX(SUM()) of other column

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