优化代码SELECT 子品牌,`商品数字ID`,COUNT(DISTINCT o.用户id) AS new_customer_num, SUM(o.商品实付金额) AS new_customer_商品实付金额 FROM 天猫官旗有效数据 o LEFT JOIN ( -- 找到22年10月30日前有购买行为的客户编号 SELECT DISTINCT 用户id FROM 天猫官旗有效数据 WHERE 支付日期 < '2022-10-30' AND 支付日期 BETWEEN '2021-10-31'AND '2022-10-30') old_c ON o.用户id = old_c.用户id WHERE o.支付日期 >= '2022-10-31' AND o.支付日期 <= '2022-11-11' AND old_c.用户id IS NULL GROUP BY 1,2 WITH ROLLUP;

时间: 2024-01-08 18:04:43 浏览: 27
可以尝试对该 SQL 语句进行如下优化: 1. 建立索引:可以对用户id、支付日期和商品实付金额这三个字段建立索引,以提高查询效率。 2. 减少子查询:可以将子查询中的用户id结果集存储到一个临时表中,避免每次查询都执行子查询。 3. 使用EXISTS关键字:可以用 EXISTS 关键字代替 LEFT JOIN,以提高查询效率。 4. 减少DISTINCT关键字:可以通过调整查询逻辑,避免使用 DISTINCT 关键字。 优化后的 SQL 语句如下: ``` CREATE TEMPORARY TABLE IF NOT EXISTS old_c ( 用户id INT(10) UNSIGNED NOT NULL, PRIMARY KEY (用户id) ); INSERT INTO old_c (用户id) SELECT DISTINCT 用户id FROM 天猫官旗有效数据 WHERE 支付日期 < '2022-10-30' AND 支付日期 BETWEEN '2021-10-31' AND '2022-10-30'; SELECT 子品牌, `商品数字ID`, COUNT(o.用户id) AS new_customer_num, SUM(o.商品实付金额) AS new_customer_商品实付金额 FROM 天猫官旗有效数据 o WHERE o.支付日期 >= '2022-10-31' AND o.支付日期 <= '2022-11-11' AND NOT EXISTS ( SELECT 1 FROM old_c WHERE 用户id = o.用户id ) GROUP BY 1, 2 WITH ROLLUP; ``` 注意,以上仅为参考优化方法,具体优化效果还需根据实际情况进行测试。

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以hive的角度检查语法: with cur_dim_comb as (SELECT DISTINCT t.dim_comb ,t.var_sub_class ,t.acc_value FROM gerp.cux_cst_data_alloc_his t WHERE t.top_var_type = '10' AND t.job_ver_id in (SELECT ver.job_ver_id AS p_job_ver_id FROM gerp.cux_cst_dist_jobs_all job INNER JOIN gerp.cux_cst_dist_jobs_vers_all ver ON job.job_id = ver.job_id )) select tp.bd_code --事业部编码 ,tp.bd_name --事业部名称 ,hp.ou_code --OU名称 ,hp.ou_name --OU编码 ,op.main_class_desc --差异大类 ,op.acc_value --科目代码 ,op.acc_desc --科目名称 ,op.dim_comb --区分维度 ,op.begin_amount --期初余额 ,op.accrual_amount --本期发生 ,op.balance_diff_alloc_amount --期末差异结存 ,op.var_sub_class ,op.main_class_value ,op.org_id ,op.period_name ,op.job_ver_id from (select up.* ,q1.* from (SELECT DISTINCT maincl.* ,t.* FROM t inner join (SELECT fv.flex_value ,fv.description FROM fv inner join fs on fv.flex_value_set_id = fs.flex_value_set_id AND fs.flex_value_set_name = 'CUX_CST_VARIANCE_TYPE' AND fv.enabled_flag = 'Y' AND fv.hierarchy_level = '2' AND fv.flex_value LIKE '10%' ) maincl on t.var_main_class = maincl.flex_value inner join cur_dim_comb on cur_dim_comb.var_sub_class = t.var_sub_class and cur_dim_comb.acc_value = t.acc_value WHERE 1 = 1 AND t.top_var_type = '10' AND t.job_ver_id in (SELECT ver.job_ver_id AS p_job_ver_id FROM gerp.cux_cst_dist_jobs_all job INNER JOIN gerp.cux_cst_dist_jobs_vers_all ver ON job.job_id = ver.job_id) ORDER BY maincl.description ,t.acc_value ,cur_dim_comb.dim_comb ) up inner join (SELECT t1.* ,SUM(t1.begin_amount) begin_amount ,SUM(t1.accrual_amount) accrual_amount ,SUM(t1.balance_diff_alloc_amount) balance_diff_alloc_amount FROM gerp.cux_cst_data_alloc_his t1 LEFT JOIN gerp.cux_cst_data_alloc_his t ON t1.top_var_type = '10' AND t1.var_sub_class = t.var_sub_class --p_var_sub_class AND t1.org_id = t.org_id --p_org_id AND t1.period_name = t.period_name --p_period_name AND t1.job_ver_id = t.job_ver_id --p_job_ver_id AND t1.acc_value = t.acc_value --p_acc_value WHERE t1.dim_comb in (select distinct dim_comb from cur_dim_comb) group by t1.org_id,t1.period_name,t1.job_ver_id,t1.var_sub_class,t1.acc_value ) q1 on q1.org_id = up.org_id --p_org_id AND q1.period_name = up.period_name --p_period_name AND q1.job_ver_id = up.job_ver_id --p_job_ver_id AND q1.var_sub_class = up.var_sub_class --p_var_sub_class AND q1.acc_value = up.acc_value --p_acc_value ) op

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