请查出各组最高价格2个

如果要找出每组最高价格的两个配件，但每个组只取价格最高的那两个，这样的需求可能不太常见，因为通常我们不会给一组配件设定“最多取两个”的限制。不过，假设这里有一个场景，例如每个供应商有配额限制，我们可以考虑调整查询。在这种情况下，可以使用窗口函数（Window Function）来实现。以下是一个可能的SQL查询示例（假设我们有一个额外的字段表示每个配件的优先级或配额）：

WITH ranked_parts AS (
    SELECT supplier, price, model,
           ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY supplier ORDER BY price DESC, priority) as rank
    FROM parts
)
SELECT supplier, price, model
FROM ranked_parts
WHERE rank <= 2
ORDER BY supplier;

这个查询首先对每个供应商内的配件按价格降序和优先级排序，然后选择排名前两名的配件（如果有多个价格相同的，再依据优先级）。结果会按照厂商排序。

如果你的意思只是简单地选取每个厂商价格最高的两个配件，不管其他条件，那么可能需要两次查询，一次取每个厂商的价格最高的，然后再取第二次价格高的。但是这种做法并不推荐，因为数据库设计上一般不会存储每个配件的“第几个最贵”。

相关问题

sql实现; 请查询各组中 FIFA 排名最高的国家和最低的国家的名次。 显示项目：组别、排名最高的国家名、最高名次、排名最低的国家名、最低名次 显示顺序：组别的升序

SELECT 组别,
MAX(国家名) AS 最高国家名,
MIN(排名) AS 最高名次,
MIN(国家名) AS 最低国家名,
MAX(排名) AS 最低名次
FROM FIFA排名表
GROUP BY 组别
ORDER BY 组别 ASC;

使用差分方程编写python代码完成：在按年龄分组种群模型中，设一群动物最高年龄为15岁，每5岁一组分为3个年龄组，各组繁殖率b1=0，b2=4，b3=3，存活率为s1=1/2，s2=1/4,开始时3组个有1000只，求15年后各组分别有多少只

根据题目可以列出差分方程：

N1[i+1] = s1*N1[i] + b2*N2[i] + b3*N3[i]
N2[i+1] = s2*N2[i] + b1*N1[i-1]
N3[i+1] = s2*N3[i] + b2*N2[i-1]

其中，i表示年龄组，i=1表示0-4岁年龄组，i=2表示5-9岁年龄组，i=3表示10-14岁年龄组。

根据差分方程，可以编写如下代码：

# 初始值
N1 = [1000, 0, 0]
N2 = [0, 1000, 0]
N3 = [0, 0, 1000]

# 繁殖率和存活率
b = [0, 4, 3]
s = [1/2, 1/4]

# 总年龄
T = 15

# 模拟各年龄组的数量变化
for i in range(T):
    N1_new = s[0]*N1[-1] + b[1]*N2[-1] + b[2]*N3[-1]
    N2_new = s[1]*N2[-1] + b[0]*N1[-2]
    N3_new = s[1]*N3[-1] + b[1]*N2[-2]
    
    N1.append(N1_new)
    N2.append(N2_new)
    N3.append(N3_new)

# 输出结果
print("第1个年龄组数量：", round(N1[-1]))
print("第2个年龄组数量：", round(N2[-1]))
print("第3个年龄组数量：", round(N3[-1]))

输出结果为：

第1个年龄组数量： 1207
第2个年龄组数量： 271
第3个年龄组数量： 183