Ответ 1
Механически существует несколько способов сделать это. Вы можете использовать переменную temp tables/table. Другой способ - вложенные запросы и/или CTE, как показано в @Aaron_Bertrand. Третий способ - использовать WINDOWED FUNCTIONS, такие как...
SELECT CarName,
COUNT(*) as theCount,
MAX(Count(*)) OVER(PARTITION BY 'foo') as MaxPerGroup
FROM dbo.tbl_Cars
GROUP BY CarName
A DISFAVORED (читать лишенный) четвертый способ использует ключевое слово COMPUTE как таковое...
SELECT CarID, CarName, Count(*)
FROM dbo.tbl_Cars
GROUP BY CarID, CarName
COMPUTE MAX(Count(*))
Ключевое слово COMPUTE генерирует итоговые значения, которые отображаются в виде дополнительных итоговых столбцов в конце набора результатов (см. это). В вышеприведенном запросе вы увидите два набора записей.
Быстрый
Теперь следующая проблема - это то, что "лучший/самый быстрый/самый легкий". Я сразу думаю о indexed view. Поскольку @Aaron мягко напомнил мне, индексированные представления имеют всевозможные ограничения. Вышеупомянутая стратегия, однако, позволяет вам создать индексный вид на SELECT... FROM..GROUP BY. Затем, выбрав из индексированного представления, примените предложение WINDOWED FUNCTION.
Не зная больше, однако, о вашем дизайне будет сложно, если кто-нибудь скажет вам, что лучше всего. Вы получите световые запросы с индексированного представления. Тем не менее, эта производительность идет по цене. Цена - затраты на обслуживание. Если базовая таблица является объектом большого количества операций вставки/обновления/удаления, обслуживание индексированного представления приведет к снижению производительности в других областях.
Если вы поделитесь немного больше о вашем случае использования и шаблонах доступа к данным, люди смогут поделиться более глубоким пониманием.
Тест MICRO PERFORMANCE
Итак, я сгенерировал небольшие данные script и посмотрел на номера профилировщика sql для производительности CTE против оконных функций. Это микро-тест, поэтому попробуйте некоторые реальные цифры в вашей системе под реальной нагрузкой.
Генерация данных:
Create table Cars ( CarID int identity (1,1) primary key,
CarName varchar(20),
value int)
GO
insert into Cars (CarName, value)
values ('Buick', 100),
('Ford', 10),
('Buick', 300),
('Buick', 100),
('Pontiac', 300),
('Bmw', 100),
('Mecedes', 300),
('Chevy', 300),
('Buick', 100),
('Ford', 200);
GO 1000
Этот script создает 10 000 строк. Затем я запускал каждый из четырех следующих запросов несколько раз:
--just group by
select CarName,COUNT(*) countThis
FROM Cars
GROUP BY CarName
--group by with compute (BAD BAD DEVELOPER!)
select CarName,COUNT(*) countThis
FROM Cars
GROUP BY CarName
COMPUTE MAX(Count(*));
-- windowed aggregates...
SELECT CarName,
COUNT(*) as theCount,
MAX(Count(*)) OVER(PARTITION BY 'foo') as MaxInAnyGroup
FROM Cars
GROUP BY CarName
--CTE version
;WITH x AS (
SELECT CarName,
COUNT(*) AS Total
FROM Cars
GROUP BY CarName
)
SELECT x.CarName, x.Total, x2.[Max Total]
FROM x CROSS JOIN (
SELECT [Max Total] = MAX(Total) FROM x
) AS x2;
После выполнения вышеуказанных запросов я создал индексированное представление в запросе "только группа по" выше. Затем я выполнил запрос в индексированном представлении, который выполнил MAX(Count(*)) OVER(PARTITION BY 'foo'.
СРЕДНИЕ РЕЗУЛЬТАТЫ
Query CPU Reads Duration
--------------------------------------------------------
Group By 15 31 7 ms
Group & Compute 15 31 7 ms
Windowed Functions 14 56 8 ms
Common Table Exp. 16 62 15 ms
Windowed on Indexed View 0 24 0 ms
Очевидно, это микро-бенчмарк и только слегка поучительный, поэтому возьмите его за то, что он стоит.