问题描述：关系数据库中手工输入表InputData中有如下记录，
| TagName |
TimeStamp |
Value |
| MM0008 |
2007-08-12 0:00:00 |
1000 |
| MM0008 |
2007-08-13 0:00:00 |
1001 |
| MM0008 |
2007-08-14 0:00:00 |
1002 |
| MM0008 |
2007-08-15 0:00:00 |
1003 |
| MM0008 |
2007-08-16 0:00:00 |
1004 |
| MM0008 |
2007-08-17 0:00:00 |
1005 |
| MM0008 |
2007-09-07 9:50:22 |
4444 |
| MM0008 |
2007-09-07 15:10:56 |
100 |
| MM0008 |
2007-09-07 15:11:56 |
200 |
| MM0008 |
2007-09-11 15:53:13 |
500 |
| MM0008 |
2007-09-11 15:54:51 |
500 |
| MM0008 |
2007-09-11 15:55:03 |
123 |
| MM0008 |
2007-09-11 15:58:08 |
500 |
| MM0008 |
2007-09-11 16:01:58 |
0 |
| MM0009 |
2007-09-11 15:58:08 |
501 |
| MM0009 |
2007-09-11 16:01:58 |
0 |
| MM0010 |
2007-09-11 15:58:08 |
502 |
| MM0010 |
2007-09-11 16:01:58 |
0 |
| MM0011 |
2007-09-11 15:58:08 |
503 |
| MM0011 |
2007-09-11 16:01:58 |
0 |
| MM0018 |
2007-09-11 15:58:08 |
504 |
| MM0018 |
2007-09-11 16:01:58 |
0 |
| MM0019 |
2007-09-11 15:58:08 |
505 |
| MM0019 |
2007-09-11 16:01:58 |
0 |
| MM0020 |
2007-09-11 15:58:08 |
506 |
| MM0020 |
2007-09-11 16:01:58 |
0 |
| MM0021 |
2007-09-11 15:58:08 |
507 |
| MM0021 |
2007-09-11 16:01:58 |
0 |
| MM0022 |
2007-09-11 15:58:08 |
508 |
| MM0022 |
2007-09-11 16:01:58 |
0 |
| MM0023 |
2007-09-11 15:58:08 |
509 |
| MM0023 |
2007-09-11 16:01:58 |
0 |
| MM0024 |
2007-09-11 15:58:08 |
510 |
| MM0024 |
2007-09-11 16:01:58 |
0 |
| MM0025 |
2007-09-11 15:58:08 |
511 |
| MM0025 |
2007-09-11 16:01:58 |
0 |
如何获得每个TagName离当前时间最近的一条记录，把它的值及其时间插入到实时数据库中？最后得到的记录集如下所示：
MM0008 2007-09-11 16:01:58 0
MM0009 2007-09-11 16:01:58 0
MM0010 2007-09-11 16:01:58 0
MM0011 2007-09-11 16:01:58 0
MM0018 2007-09-11 16:01:58 0
MM0019 2007-09-11 16:01:58 0
MM0020 2007-09-11 16:01:58 0
MM0021 2007-09-11 16:01:58 0
MM0022 2007-09-11 16:01:58 0
MM0023 2007-09-11 16:01:58 0
MM0024 2007-09-11 16:01:58 0
MM0025 2007-09-11 16:01:58 0
解决方案：
1. 使用distinct：可以删除完全相同的记录，但是我现在只需要删除TagName列相同的记录，不是很好实现。
2. 使用group by
SELECT Tagname, TimeStamp, Value
FROM InputData
WHERE (TimeStamp IN
(SELECT MAX(TimeStamp) AS TimeStamp
FROM InputData
GROUP BY Tagname))
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