优化mySQL语句 SELECT * (SELECT DEPT_ID, FROM SPSYS_DEPARTMENT WHERE DEPT_ABBR = COST_CENTER AND RECORD_STATUS = '1') DEPT_ID, (SELECT DEPT_NAME FROM SPSYS_DEPARTMENT WHERE DEPT_ABBR = COST_CENTER AND RECORD_STATUS = '1') DEPT_NAME, (SELECT DEPT_NO FROM SPSYS_DEPARTMENT WHERE DEPT_ABBR = COST_CENTER AND RECORD_STATUS = '1') DEPT_NO, FROM BM_BUDGET_REC_EXEC_ORA_IMP WHERE CURRENCY = 'RMB'

时间: 2024-02-14 12:15:00 浏览: 32
这个 SQL 查询语句可以进行如下优化: 1. 使用 JOIN 代替子查询,可以提高查询效率: ``` SELECT b.DEPT_ID, d.DEPT_NAME, d.DEPT_NO FROM BM_BUDGET_REC_EXEC_ORA_IMP b LEFT JOIN SPSYS_DEPARTMENT d ON b.COST_CENTER = d.DEPT_ABBR WHERE b.CURRENCY = 'RMB' AND d.RECORD_STATUS = '1'; ``` 2. 不要使用 SELECT *,只选择需要的列,可以减少查询时间和网络传输的数据量。 ``` SELECT b.DEPT_ID, d.DEPT_NAME, d.DEPT_NO FROM BM_BUDGET_REC_EXEC_ORA_IMP b LEFT JOIN SPSYS_DEPARTMENT d ON b.COST_CENTER = d.DEPT_ABBR WHERE b.CURRENCY = 'RMB' AND d.RECORD_STATUS = '1'; ``` 3. 对于经常查询的列,可以添加索引,以提高查询效率。 ``` ALTER TABLE SPSYS_DEPARTMENT ADD INDEX idx_dept_abbr_record_status (DEPT_ABBR, RECORD_STATUS); ```
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优化mysql语句SELECT PERIOD_NET_BEQ, BUDGET_MONTH, PERIOD_NET, COST_CENTER, REFERENCE, PLANE_TYPE, ROUTE, PLANE_NO, AIRPORT, ( SELECT DEPT_ID FROM BM_SYS_3.SPSYS_DEPARTMENT WHERE DEPT_ABBR = CO

可以尝试以下优化方法: 1. 添加索引:在查询涉及到的列上添加索引,特别是在 WHERE 条件和 JOIN 操作中使用的列上添加索引。例如,在 BM_SYS_3.SPSYS_DEPARTMENT 表的 DEPT_ABBR 列上添加索引。 2. 减少子查询:可以将子查询转换为 JOIN 操作,或者使用临时表将子查询的结果缓存起来,避免重复计算。例如,将 SELECT DEPT_ID FROM BM_SYS_3.SPSYS_DEPARTMENT WHERE DEPT_ABBR = CO 转换为 JOIN 操作,或者使用临时表将查询结果缓存起来。 3. 优化查询语句:尽可能使用简单的查询语句,避免使用复杂的子查询、嵌套查询等语句。可以通过分解查询、使用 UNION 操作等方式来简化查询语句。 4. 避免全表扫描:尽可能避免使用 SELECT * 等全表扫描操作,只选择需要的列。 5. 使用合适的数据类型:在创建表时,选择合适的数据类型,尽可能避免使用过大或过小的数据类型。例如,可以使用 INT 替代 VARCHAR 存储数字类型的数据。 6. 避免重复数据:在设计表结构时,避免重复数据的存储,使用关联表、枚举类型等方式来减少数据冗余。

module 'calendar' has no attribute 'print_month_title'

这个错误提示说明你在使用 calendar 模块时调用了 print_month_title 方法,但是该模块并没有这个方法。可能是你拼写错误或者该方法在该模块中不存在。建议你检查一下代码,看看是不是写错了方法名或者导入了错误的模块。如果需要打印月份的标题,可以使用 calendar.month_name 或者 calendar.month_abbr 方法。

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import weaver.general.Util; import weaver.conn.RecordSet; import net.sf.json.JSONObject; /** * @Method: SimplifiedSql * @Description: 简化sql写法,在数据库中查询从1~12月的sql值 * @param month OA表单传的月份参数,是动态变量。 0对应1月 ~ 11对应12月 * @param year OA表单传的年份参数,是动态变量 * @param deptName OA表单传的部门编号参数,是动态变量。由此函数翻译成部门名称简写 * @return */ public class Main { static String month = "0"; static String year = "2023"; static String deptName = "zh"; static int Num_of_Cycles = 2; RecordSet rs = new RecordSet(); // 数据库包 JSONObject json = new JSONObject(); // public void main(String[] args) { } public JSONObject SimplifiedSql (String month, String year, String deptName,int Num_of_Cycles){ for (int i = 0; i < Num_of_Cycles; i++) { String Num2String = Integer.toString(i + 1); // 数字转字符串,用于sql中的下角标 String calculated_abbr = deptName + "_calculated" + Num2String; // 计算值变为缩写 String actual_abbr = deptName + "_actual_" + Num2String; // 实际值 String target_abbr = deptName + "_target_" + Num2String; // 目标值 String sql = ""; // 1月份 if (month.equals("0")) { sql = "select (100 + ROUND((? - ?) / (? * 0.01), 2)) as " + calculated_abbr + " from dual"; rs.executeQuery(sql, actual_abbr, target_abbr, target_abbr); } rs.next(); String calculated = Util.null2String(rs.getString(calculated_abbr)); json.put(calculated_abbr, calculated); } return json; } }

String productUrl = ""; if (null != resultList && resultList.size() > 0) { if ("2".equals(agentInfo.getIdentityType())) { for (int i = 0; i < resultList.size(); i++) { ProductInfo productInfo = new ProductInfo(); productInfo.setInternal_id(resultList.get(i).getInternal_id()); productInfo.setProduct_abbr(resultList.get(i).getProduct_abbr()); //整理中介产品信息 productUrl = productService.getProductUrl(resultList.get(i), agentInfo.getIdentityType(), agentStaffVo, request); productInfo.setProductUrl(productUrl); productInfo.setInsuranceNotice(Commonconst.INSURANCE_NOTICE_2); productInfo.setPrivacyPolicy(Commonconst.PRIVACY_POLICY); productInfo.setPrivacyPolicyUrl(productService.getPrivacyPolicyUrl(request)); productInfoList.add(productInfo); } } else { for (int i = 0; i < resultList.size(); i++) { ProductInfo productInfo = new ProductInfo(); productInfo.setInternal_id(resultList.get(i).getInternal_id()); productInfo.setProduct_abbr(resultList.get(i).getProduct_abbr()); //整理非中介渠道产品信息 productUrl = productService.getProductUrl(resultList.get(i), agentInfo.getIdentityType(), agentStaffVo, request); productInfo.setProductUrl(productUrl); if ("ANHMB".equals(resultList.get(i).getInternal_id())) { productInfo.setInsuranceNotice(Commonconst.INSURANCE_NOTICE_3); } else if ("RNMRB02".equals(resultList.get(i).getInternal_id())) { productInfo.setInsuranceNotice(Commonconst.INSURANCE_NOTICE_4); } else if ("ANMRB02".equals(resultList.get(i).getInternal_id()) || "ANMMB03".equals(resultList.get(i).getInternal_id()) || "ANMRB03".equals(resultList.get(i).getInternal_id()) || "ANMRB04".equals(resultList.get(i).getInternal_id()) || "ANEMRB".equals(resultList.get(i).getInternal_id()) || "BNFIB".equals(resultList.get(i).getInternal_id())) { productInfo.setInsuranceNotice(Commonconst.INSURANCE_NOTICE_1); } else { productInfo.setInsuranceNotice(Commonconst.INSURANCE_NOTICE_2); } productInfoList.add(productInfo); } } }缩短执行时间

if (is.null(sub.caption)) { cal <- x$call if (!is.na(m.f <- match("formula", names(cal)))) { cal <- cal[c(1, m.f)] names(cal)[2L] <- "" } cc <- deparse(cal, 80) nc <- nchar(cc[1L], "c") abbr <- length(cc) > 1 || nc > 75 sub.caption <- if (abbr) paste(substr(cc[1L], 1L, min(75L, nc)), "...") else cc[1L] } place_ids <- function(x_coord, y_coord, offset, dif_pos_neg){ extreme_points <- as.vector(Rfast::nth(abs(y_coord), k = id.n, num.of.nths = id.n, index.return = TRUE, descending = TRUE)) if(dif_pos_neg){ idx_x_pos <- extreme_points[which(y_coord[extreme_points] >= 0)] idx_x_neg <- setdiff(extreme_points, idx_x_pos) idx_y_pos <- y_coord[idx_x_pos] idx_y_neg <- y_coord[idx_x_neg] idx_x_pos_id <- x_coord[idx_x_pos] idx_x_neg_id <- x_coord[idx_x_neg] if(length(idx_x_pos)>0){ graphics::text(idx_x_pos_id, idx_y_pos, labels = labels.id[idx_x_pos], col = col.id, cex = cex.id, xpd = TRUE, pos = 3, offset = offset) } if(length(idx_x_neg)>0){ graphics::text(idx_x_neg_id, idx_y_neg, labels = labels.id[idx_x_neg], col = col.id, cex = cex.id, xpd = TRUE, pos = 1, offset = offset) } } else{ idx_x <- extreme_points idx_y <- y_coord[idx_x] idx_x_id <- x_coord[idx_x] labpos <- label.pos[1 + as.numeric(idx_x_id > mean(range(x_coord)))] graphics::text(idx_x_id, idx_y, labels = labels.id[idx_x], col = col.id, cex = cex.id, pos = labpos, xpd = TRUE, offset = offset) } } one.fig <- prod(graphics::par("mfcol")) == 1 if (ask) { oask <- grDevices::devAskNewPage(TRUE) on.exit(grDevices::devAskNewPage(oask)) }

2、为下面的程序的每一行标上注释; import requests import re import pandas as pd import time import datetime url = 'http://datacenter-web.eastmoney.com/api/data/v1/get?' name_list = [] code_list = [] trader_date_list = [] close_list = [] change_rate_list = [] buy_num_list = [] result_list = [] result_df = pd.DataFrame() for page in range(1, 4): params = ( ('callback', 'jQuery112305930880286224138_1632364981303'), ('sortColumns', 'NET_BUY_AMT,TRADE_DATE,SECURITY_CODE'), ('sortTypes', '-1,-1,1'), ('pageSize', '50'), ('pageNumber', str(page)), ('reportName', 'RPT_ORGANIZATION_TRADE_DETAILS'), ('columns', 'ALL'), ('source', 'WEB'), ('clientl', 'WE'), ('filter', "(TRADE_DATE>='2021-09-17')") ) response = requests.get(url, params=params) text = response.text print(text) # re准则查找数据 name = re.findall('"SECURITY_NAME_ABBR":"(.*?)"', text) # 名称 code = re.findall('"SECURITY_CODE":"(.*?)"', text) # 股票代码 trader_date = re.findall('"TRADE_DATE":"(.*?)"', text) # 交易日期 close = re.findall('"CLOSE_PRICE":(.*?)\,', text) # 收盘价 change_rate = re.findall('"CHANGE_RATE":(.*?)\,', text) # 涨幅 buy_num = re.findall('"BUY_TIMES":(.*?)\,', text) # 买入机构数量 # 将对应的列表里的数据全部加起来 name_list = name_list + name code_list = code_list + code trader_date_list = trader_date_list + trader_date close_list = close_list + close change_rate_list = change_rate_list + change_rate buy_num_list = buy_num_list + buy_num time.sleep(2) # 将所有列表合并成二维数组 result_list = [trader_date_list, code_list, name_list, close_list, change_rate_list, buy_num_list] # 将数据转为DataFrame格式 result_df = pd.DataFrame(result_list).T.rename( columns={0: '交易日期', 1: '股票代码', 2: '股票名称', 3: '收盘价', 4: '涨幅', 5: '买入机构'}) result_df['交易日期'] =pd.to_datetime(result_df['交易日期']) # 时间只取年月日 result_df = result_df.sort_values(by='交易日期', ascending=True) print(result_df)

生成antd表格的列定义信息:CREATE TABLE sys_user ( user_id varchar(64) NOT NULL COMMENT '用户ID_Primary Key', user_login_name varchar(64) DEFAULT NULL COMMENT '用户登录名称', user_password varchar(64) DEFAULT NULL COMMENT '用户密码', user_password_private varchar(64) DEFAULT NULL COMMENT '私有密码', user_name_abbr varchar(64) DEFAULT NULL COMMENT '姓名缩写', user_name varchar(64) DEFAULT NULL COMMENT '用户名称', user_sex varchar(64) DEFAULT NULL COMMENT '用户的性别', user_phone varchar(64) DEFAULT NULL COMMENT '用户手机号', user_email varchar(64) DEFAULT NULL COMMENT '用户的邮箱', user_image_url varchar(500) DEFAULT NULL COMMENT '用户头像路径', user_order int(11) DEFAULT NULL COMMENT '用户排序', user_state varchar(10) DEFAULT NULL COMMENT '状态(ON 正常, OFF 注销)', user_code varchar(30) DEFAULT NULL COMMENT '用户代码', user_create_date datetime DEFAULT NULL COMMENT '用户创建时间', user_last_login_time datetime DEFAULT NULL COMMENT '用户最后登录时间', user_last_login_ip varchar(40) DEFAULT NULL COMMENT '用户最后登录Ip', user_unit varchar(64) DEFAULT NULL COMMENT '用户所属单位', user_job_title varchar(128) DEFAULT NULL COMMENT '用户职务/职称', user_addr varchar(256) DEFAULT NULL COMMENT '用户通讯地址', user_postcode varchar(32) DEFAULT NULL COMMENT '邮编', user_sam_species longtext COMMENT '用户关联的种属列表', user_check_state varchar(10) DEFAULT NULL COMMENT '审核状态', user_remark varchar(128) DEFAULT NULL COMMENT '备注', PRIMARY KEY (user_id), UNIQUE KEY USER_LOGIN_NAME (user_login_name) USING BTREE ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8

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