ROW_NUMBER()必须配合PARTITION BY和ORDER BY才能实现分组取首条，单独使用仅生成全局序号；正确写法需在子查询中指定分组与排序，并将WHERE条件下推至内层以提升性能。
ROW_NUMBER() 必须配合 PARTITION BY 和 ORDER BY 才能分组取首条
单独写 ROW_NUMBER() 不会自动按某列分组，不加 PARTITION BY 就变成全表编号，根本不是“每组首条”。常见错误是只写 ORDER BY，结果得到的是全局序号，一查就发现所有记录的 rn 都是 1 到 N 连续值，完全没分组。
正确做法是明确指定分组字段和排序逻辑：
SELECT * FROM (
SELECT *, ROW_NUMBER() OVER (
PARTITION BY user_id ORDER BY created_at DESC
) AS rn
FROM orders
) t WHERE rn = 1;-
PARTITION BY user_id表示“每个 user_id 算一组” -
ORDER BY created_at DESC决定哪条是“首条”——这里取最新订单；若要最早，改用ASC - 外层
WHERE rn = 1是必须的，窗口函数不能直接在WHERE中过滤
ORDER BY 字段缺失索引会导致全表扫描
数据库执行 ROW_NUMBER() 时，如果 ORDER BY 的字段没索引，尤其是大表上，性能会断崖式下跌。不是慢一点，是可能从毫秒级跳到几秒甚至超时。
比如按 created_at 排序却没建索引，MySQL 或 PostgreSQL 都得临时排序整个分区数据，内存不够还会落盘，IO 成瓶颈。
- 检查执行计划：看是否出现
Using filesort（MySQL）或Sort节点（PostgreSQL） - 复合索引更有效：对
PARTITION BY a ORDER BY b，优先建(a, b)联合索引 - 注意 NULL 处理：如果
ORDER BY字段允许 NULL，且业务要求 NULL 排最后，显式写ORDER BY col DESC NULLS LAST（PostgreSQL 支持，MySQL 8.0+ 可用IS NULL模拟）
替代方案：用 DISTINCT ON（PostgreSQL）或 FIRST_VALUE（通用但有陷阱）
DISTINCT ON 在 PostgreSQL 里是更轻量的写法，语义清晰、通常更快，但它只存在于 PostgreSQL，跨数据库不可移植。
SELECT DISTINCT ON (user_id) * FROM orders ORDER BY user_id, created_at DESC;
而 FIRST_VALUE() 看似能避免子查询，但容易误用：
-
FIRST_VALUE(id) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY created_at DESC)返回的是 id 值，不是整行，没法直接代替整行筛选 - 想拿整行必须配合
ROW_NUMBER()或用LATERAL/CROSS APPLY，反而更复杂 - 某些场景下
FIRST_VALUE()+GROUP BY会因聚合逻辑错乱，尤其当SELECT列没全在GROUP BY里时，MySQL 5.7+ 严格模式直接报错Expression #1 of SELECT list is not in GROUP BY clause
WHERE 条件必须下推到子查询内层，否则白优化
很多人把过滤条件写在外层 WHERE，比如先算出所有分组首条，再筛 status = 'paid'，结果是先生成百万行中间结果，再过滤——索引失效、内存爆满。
真正高效的写法是把业务约束提前放进子查询：
SELECT * FROM (
SELECT *, ROW_NUMBER() OVER (
PARTITION BY user_id ORDER BY created_at DESC
) AS rn
FROM orders
WHERE status = 'paid' -- ✅ 提前过滤
) t WHERE rn = 1;- 哪怕
status不在PARTITION BY或ORDER BY里，也一定要放进去，减少输入数据量 - 如果过滤字段本身参与排序（如
WHERE deleted = false ORDER BY updated_at），记得确认该字段有索引，否则仍会全扫 - 分区键上的等值条件（如
WHERE tenant_id = 123）能大幅缩小PARTITION BY实际处理范围，别漏掉
最常被忽略的一点：ROW_NUMBER() 的性能不只看写法，更取决于你让数据库“算什么”。少算一行，就少一次磁盘寻道、一次排序比较、一次内存拷贝。写完记得看执行计划，别信直觉。
