SQL select与前几行上的条件

如何编写这样的选择：

SELECT filename, username, date_time, field1, field2... FROM... JOIN... WHERE...
UNLESS user_downloaded_this_file_today_already

我想忽略同一用户在同一天下载的文件。数据示例：

12 | file1.jpg | barney | 2012-03-15 12:50:10 | ...
13 | file1.jpg | roger  | 2012-03-15 13:50:10 | ...
14 | file2.jpg | barney | 2012-03-15 14:50:10 | ...
15 | file1.jpg | barney | 2012-03-15 15:50:10 | ...

如何编写忽略第四行的SELECT？相同的文件名，相同的用户，日差<1。这实际上可能吗？

只需使用（假设您不需要数字列，因为它不在您的选择中）：

如果您的

Date\u Time

列包含时间，而不仅仅是

00:00:00

，则需要去掉

DISTINCT

的时间才能正常工作：

SELECT DISTINCT  FileName,
                 UserName,
                 CONVERT(DATETIME, FLOOR(CONVERT(FLOAT, Date_Time))) AS Date_Time
FROM             [YourTable]

---

以下是。

为了在一天内允许复制，我认为以下几点就足够了：

select filename, username, date_time, field1, field2
  from yourtable t
 where not exists (
    select 1 
      from yourtable
     where t.filename = filename
       and t.username = username
       and trunc(t.date_time) = trunc(date_time)
       and t.date_time > date_time)
 order by t.date_time

---

这将返回每天对每个文件/用户组合的第一次请求。

除非有订购，“上一次”没有任何意义。你是按日期订购的吗？编辑了一点。这就像“今天早些时候”…@Phil，它是固定的-我复制并粘贴了一点，以快速。这里有一个剥离的例子-OP还需要选择

字段1，字段2…

（从当天的“第一”行开始），所以DISTINCT不起作用。@BrankoDimitrijevic，我认为这是一个假设。OP中没有任何内容说明他需要“第一”行中的值。此外，我们不知道

field1

或

field2

中有哪些数据。你怎么知道它会破坏

DISTINCT

选择？@BrankoDimitrijevic实际上field1和field2是图像数据，所以它们是相同的。我怎么可能看不到我可以在这里使用DISTINCT。。？是否有一个可以同时使用distinct with DIFFER和distinct time（hh:mm）的方法呢？我会试一试，但我有一个非常大的查询，只有几个表和多个左连接：）

SELECT filename, username, date_time, field1, field2
FROM (
  SELECT filename, username, date_time, field1, field2,
  ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY username,filename, CONVERT(date,date_time)) AS RN,
  RANK() OVER (ORDER BY username,filename, CONVERT(date,date_time)) AS R

  FROM [table]
) A
WHERE A.RN = A.R

select filename, username, date_time, field1, field2
  from yourtable t
 where not exists (
    select 1 
      from yourtable
     where t.filename = filename
       and t.username = username
       and trunc(t.date_time) = trunc(date_time)
       and t.date_time > date_time)
 order by t.date_time