SELECT a.supplier_id, count(DISTINCT a.order_id) AS totalcount, sum(IFNULL(b.receipt_amount, 0)) / 100 as total_amount, sum(IFNULL(b.sell_commission, 0)) / 100 as total_sellcommAmount, count(DISTINCT IF(b.channel_code = 61, a.order_id, NULL)) AS channelcode61_count, sum( IF(b.channel_code = 61, IFNULL(b.receipt_amount, 0), 0) ) / 100 as channelcode61_amount, sum( IF(b.channel_code = 61, IFNULL(b.sell_commission, 0), 0) ) / 100 as channelcode61_sellcommAmount FROM settle_order a INNER JOIN settle_order_receipt b ON a.order_id = b.order_id WHERE a.is_del = 0 AND a.order_type IN (70, 75) AND a.order_time >= '2023-05-28 00:00:00' AND a.order_time < '2023-05-29 00:00:00' AND a.supplier_id in ( 78, 63, 58, 57, 64, 72, 71, 74, 83, 77, 70, 69, 67, 82, 65, 87, 73, 59, 66, 60, 86, 85, 79, 80, 84, 90 ) GROUP BY a.supplier_id order by a.supplier_id asc

时间: 2024-03-20 17:43:23 浏览: 21
感谢提供SQL语句。根据该SQL语句,可能可以通过以下几个方面进行优化: 1. 调整JOIN关系 可以尝试调整JOIN关系,优先选择小表作为驱动表(即在ON子句中使用小表的主键进行连接)。此外,如果可能,也可以考虑使用子查询或LEFT JOIN代替INNER JOIN。 2. 减少子查询 可以尝试使用JOIN或LEFT JOIN来代替子查询,以避免多次查询数据库。 3. 避免使用函数 在SELECT语句中使用函数会增加查询的开销,因此应尽量避免使用函数。如果可以,可以考虑在代码中使用变量进行计算。 4. 使用索引 可以根据查询条件设置索引,以加快查询速度。例如,在该SQL中可以设置a.is_del、a.order_type、a.order_time和a.supplier_id的索引。 综上,以下是一个可能的优化SQL示例: ``` SELECT a.supplier_id, COUNT(DISTINCT a.order_id) AS totalcount, SUM(IFNULL(b.receipt_amount, 0)) / 100 AS total_amount, SUM(IFNULL(b.sell_commission, 0)) / 100 AS total_sellcommAmount, COUNT(DISTINCT IF(b.channel_code = 61, a.order_id, NULL)) AS channelcode61_count, SUM(IF(b.channel_code = 61, IFNULL(b.receipt_amount, 0), 0)) / 100 AS channelcode61_amount, SUM(IF(b.channel_code = 61, IFNULL(b.sell_commission, 0), 0)) / 100 AS channelcode61_sellcommAmount FROM (SELECT * FROM settle_order WHERE is_del = 0 AND order_type IN (70, 75) AND order_time >= '2023-05-28 00:00:00' AND order_time < '2023-05-29 00:00:00' AND supplier_id IN (78, 63, 58, 57, 64, 72, 71, 74, 83, 77, 70, 69, 67, 82, 65, 87, 73, 59, 66, 60, 86, 85, 79, 80, 84, 90)) a LEFT JOIN (SELECT * FROM settle_order_receipt) b ON a.order_id = b.order_id GROUP BY a.supplier_id ORDER BY a.supplier_id ASC ``` 需要注意的是,优化SQL语句需要结合具体的数据库环境和数据情况进行,以上只是一个可能的示例,具体优化效果需要测试验证。

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SELECT t1.supplier_id, t1.ky_count, t1.ky_amount, IFNULL(t2.ky_refund_count,0) as ky_refund_count, IFNULL(t2.ky_refund_amount,0) as ky_refund_amount FROM ( SELECT a.supplier_id, count( DISTINCT c.order_no ) AS ky_count, SUM( IFNULL( c.record_amount, 0 )) / 100 AS ky_amount FROM settle_order a INNER JOIN settle_order_receipt b ON a.order_id = b.order_id INNER JOIN cash_withdrawal_record c ON b.third_trade_no = c.order_no WHERE a.is_del = 0 AND a.order_time >= '2023-05-28 00:00:00' AND a.order_time < '2023-05-29 00:00:00' AND a.order_type in (70,75) AND a.supplier_id IN (78,63,58,57,64,72,71,74,83,77,70,69,67,82,65,87,73,59,66,60,86,85,79,80,84,90) AND b.channel_code = 61 AND c.con_bank_account_no IN ( 247, 325 ) AND c.record_status = 1 AND c.record_time > '2023-05-01 00:00:00' GROUP BY a.supplier_id ) t1 LEFT JOIN ( SELECT a.supplier_id, count( DISTINCT b.order_no ) AS ky_refund_count, SUM( IFNULL( b.record_amount, 0 )) / 100 AS ky_refund_amount FROM settle_order_refund a INNER JOIN cash_withdrawal_record b ON a.third_refund_id = b.order_no WHERE a.is_del = 0 AND a.order_type in (70,75) AND a.apply_time >= '2023-05-28 00:00:00' AND a.apply_time < '2023-05-29 00:00:00' AND a.supplier_id IN (78,63,58,57,64,72,71,74,83,77,70,69,67,82,65,87,73,59,66,60,86,85,79,80,84,90) AND a.channel_code = 61 AND b.con_bank_account_no IN ( 247, 325 ) AND b.record_status = 5 AND b.record_time > '2023-05-01 00:00:00' GROUP BY a.supplier_id ) t2 ON t1.supplier_id = t2.supplier_id order by t1.supplier_id asc

优化以下SQL select pao.id, pao.order_no, pao.apply_time, pao.purchase_user_id, pao.purchase_user_name, pao.apply_user_id, pao.apply_user_name, pao.apply_department_id, pao.apply_department_name, pao.apply_end_time, pao.create_user_id, pao.create_user_name, pao.approve_type, pao.approve_user_id, pao.approve_user_name, pao.approve_time, pao.description, pao.order_type, pao.purchase_type, pao.storage_type, pao.compose_order_no, pao.company_id, pao.delete, pao.create_time, pao.update_time, pao.supplier_id, pao.image_path, pao.contract_id, pao.status, pao.invoice_signer_name, pao.total_amount, pao.total_amount_tax, pao.purchase_status, pao.cancel_reason, pao.print_status, pao.demand_id, pao.arrival_status, pao.supervise_num, pao.supervise_date, pao.merge_apply_id, pao.deadline, pao.remind , s.name as supplierName, paod.amount, cm.return_status as returnStatus, cm.inventory_status as inventoryStatus, cm.stock_remark, cm.merge_flag, cm.signature_file, cm.department_pass, cm.receipt_file, cm.amount_paid, cm.amount_unpaid, cm.contract_name, cm.status as contractStatus, cm.contract_no, cm.contract_amount, paod.product_name, cm.advance_payment, cm.advance_ratio, cm.currency_unit from purchase_apply_order pao left join supplier s on pao.supplier_id = s.id left join ( SELECT GROUP_CONCAT(distinct p.product_name) product_name, sum(IFNULL(amount_tax, 0)) amount, apply_order_no from purchase_apply_order_details pa left join product p on p.pn_code = pa.product_code where p.company_id = 29 GROUP BY apply_order_no ) paod on paod.apply_order_no = pao.order_no left join contract_management cm on pao.contract_id = cm.id where pao.delete = 0 and pao.company_id = 29 and deadline <= '2023-05-25 15:34:00.01' and remind = 0 and arrival_status in( 0 , 1 ) order by pao.create_time desc;

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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