使用相关子查询进行过滤是一种很好的方法。您可以删除group by子句，因为它实际上没有意义：因为它适用于所有列，所以它没有任何用处（除了删除可能的重复项，在这里似乎没有发生）：

select t.*
from the_original_table t
where t.date = (
    select max(t1.date) from the_original_table t1 where t1.user_id = t.user_id
)

为了提高性能，您希望在(user_id,date)上建立索引。

使用具有row_number而不是array_agg的cte，更容易阅读大多数供应商支持的内容：

with ctetbl as (
   select user_id,transaction_amount,date,row_number() over (partition by user_id order by date desc) as rn
   from the_original_table
)
select user_id,date
from ctetbl
where rn = 1

在BigQuery中，我只使用聚合：

select array_agg(t order by date desc limit 1).*
from the_original_table  t
group by user_id

以下内容适用于BigQuery标准SQL和非常类似于BigQuery的风格

#standardSQL
SELECT AS VALUE ARRAY_AGG(t ORDER BY `date` DESC LIMIT 1)[OFFSET(0)]
FROM `project.dataset.the_original_table` t
GROUP BY user_id     

如果要应用到您的问题的示例数据中，如以下示例所示

#standardSQL
WITH `project.dataset.the_original_table` AS (
  SELECT 1 user_id,100 transaction_amount,'2019-12-15' `date` UNION ALL
  SELECT 1,250,'2019-12-16' UNION ALL 
  SELECT 2,300,'2019-12-11' UNION ALL
  SELECT 2,415,'2019-12-12' 
)
SELECT AS VALUE ARRAY_AGG(t ORDER BY `date` DESC LIMIT 1)[OFFSET(0)]
FROM `project.dataset.the_original_table` t
GROUP BY user_id     

结果是

Row user_id transaction_amount  date     
1   1       250                 2019-12-16   
2   2       415                 2019-12-12