确定每组的最高记录

Question

考虑重复的表

+-----+----+---+
|asin |ctx |fo |
+-----+----+---+
|ASIN1|CTX1|FO1|
|ASIN1|CTX1|FO1|
|ASIN1|CTX1|FO2|
|ASIN1|CTX2|FO1|
|ASIN1|CTX2|FO2|
|ASIN1|CTX2|FO2|
|ASIN1|CTX2|FO3|
|ASIN1|CTX3|FO1|
|ASIN1|CTX3|FO3|
+-----+----+---+

如果我将记录分组以计算所有重复记录

+-----+----+---+-----+
| asin| ctx| fo|count|
+-----+----+---+-----+
|ASIN1|CTX1|FO1|    2|
|ASIN1|CTX2|FO2|    2|
|ASIN1|CTX1|FO2|    1|
|ASIN1|CTX3|FO1|    1|
|ASIN1|CTX2|FO1|    1|
|ASIN1|CTX2|FO3|    1|
|ASIN1|CTX3|FO3|    1|
+-----+----+---+-----+

，然后，如果我们将(asin, ctx)上的记录重新分组，并尝试用max(count)确定该行，则上述一种流行的方式（我们称之为流行方式） https://stackoverflow.com/a/6792744/977038中的答案是按计数进行汇总，然后与原始表联接，类似于

SELECT df_count.asin,
       df_count.ctx,
       max(df_count.fo) as fo,
       df_count.count as max_count
FROM db.spark_df_count as df_count
INNER JOIN (
SELECT asin,
       ctx,
       max(count) as max_count
FROM  db.spark_df_count
GROUP BY asin, ctx
) as df_count_max
ON df_count_max.asin = df_count.asin 
AND df_count_max.ctx = df_count.ctx
AND df_count_max.max_count = count
GROUP BY df_count.asin, df_count.ctx, df_count.count
ORDER BY  max_count DESC

结果为

+-----+----+---+---------+
| asin| ctx| fo|max_count|
+-----+----+---+---------+
|ASIN1|CTX2|FO2|        2|
|ASIN1|CTX1|FO1|        2|
|ASIN1|CTX3|FO3|        1|
+-----+----+---+---------+

现在，我想出了一种使用数组内置函数的替代方法，并得到了相似的结果

SELECT asin,
       ctx,
       array_max(collect_set(struct(count, fo)))['fo'] as fo,
       max(count) as max_count
FROM db.spark_df_count
GROUP BY asin, ctx

现在

1. 就速度而言，两者都同样有效
2. 就可读性而言，至少对我来说，替代方法比流行方法
更具可读性

我想问社区，他们是否更喜欢替代方法，而不是流行方法？

注意：该特定问题已标记为SQL，正在查找特定于SQL的特定答案以及每个答案的陷阱。