SELECT A.month,ifnull(B.count,0) AS count FROM(SELECT '1月' AS `month` UNION SELECT '2月' AS `month` UNION SELECT '3月' AS `month` UNION SELECT '4月' AS `month` UNION SELECT '5月' AS `month` UNION SELECT '6月' AS `month` UNION SELECT '7月' AS `month` UNION SELECT '8月' AS `month` UNION SELECT '9月' AS `month` UNION SELECT '10月' AS `month` UNION SELECT '11月' AS `month` UNION SELECT '12月' AS `month` ) AS A LEFT JOIN (SELECT CONCAT(MONTH(SBSJ),'月') AS month, COUNT(*) AS COUNT FROM cg_khdb_khxq WHERE YEAR(SBSJ) = 2023 GROUP BY MONTH ORDER BY MONTH)B ON A.month = B.month,优化一下这条sql

时间: 2024-03-02 08:47:59 浏览: 15
可以尝试使用临时表和子查询来优化这个 SQL。具体做法如下: ``` CREATE TEMPORARY TABLE IF NOT EXISTS months ( month VARCHAR(10) NOT NULL, PRIMARY KEY (month) ); INSERT INTO months (month) VALUES ('1月'), ('2月'), ('3月'), ('4月'), ('5月'), ('6月'), ('7月'), ('8月'), ('9月'), ('10月'), ('11月'), ('12月'); SELECT months.month, IFNULL(B.count, 0) AS count FROM months LEFT JOIN ( SELECT CONCAT(MONTH(SBSJ), '月') AS month, COUNT(*) AS count FROM cg_khdb_khxq WHERE YEAR(SBSJ) = 2023 GROUP BY MONTH ORDER BY MONTH ) AS B ON months.month = B.month; ``` 这个 SQL 使用了一个临时表 `months`,其中包含了所有的月份信息。然后使用左连接将其与子查询的结果进行关联,最终得到了所有月份对应的客户需求数量。这种做法可以避免使用 `UNION` 操作,从而提高查询效率。
相关问题

select c.area_name,c.mon,c.count,ifnull(c1.count1,0),ifnull(c1.count1,0)/count * 100 from ( select a.area_name,MONTH(pb.wlpb_create_time) mon,count(pb.id) count from bc_company_info b inner join ( select b.id from wk_ledger_produce_gather g left join bc_company_info b on b.id =g.bci_id where g.wlpg_year =2022 group by b.id HAVING sum(g.wlpg_total_produce) >=30 UNION select b.id from wk_plan_info p left join wk_plan_danger d on d.wpi_id = p.id left join bc_company_info b on b.id = p.bci_id where p.wpi_year = 2022 group by b.id HAVING sum(d.wpd_this_produce) >30) b1 on b1.id = b.id left join wk_ledger_produce_bill pb on pb.bci_id = b.id left join sys_area a on a.id = b.bci_city where pb.wlpb_create_time >'2023-01-01 00:00:00' group by b.bci_city,MONTH(pb.wlpb_create_time) ) c left join ( select a.area_name,MONTH(pb.wlpb_create_time) mon,count(pb.id) count1 from bc_company_info b inner join ( select b.id from wk_ledger_produce_gather g left join bc_company_info b on b.id = g.bci_id where g.wlpg_year =2022 group by b.id HAVING sum(g.wlpg_total_produce) >=30 UNION select b.id from wk_plan_info p left join wk_plan_danger d on d.wpi_id = p.id left join bc_company_info b on b.id = p.bci_id where p.wpi_year = 2022 group by b.id HAVING sum(d.wpd_this_produce) >30) b1 on b1.id = b.id left join wk_ledger_produce_bill pb on pb.bci_id = b.id left join sys_area a on a.id = b.bci_city where pb.wldb_end_from != 1 and pb.wlpb_create_time >'2023-01-01 00:00:00' group by b.bci_city,MONTH(pb.wlpb_create_time)) c1 on c.area_name = c1.area_name and c.mon = c1.mon 这段SQL怎么优化

这段SQL语句比较复杂,可以考虑以下几个方面进行优化: 1. 索引优化:根据EXPLAIN命令的查询计划,确定哪些表需要添加索引,可以在表的关键字段上添加索引,提高查询效率。 2. 减少子查询:可以将子查询中的重复代码提取出来,避免多次重复查询。另外,可以考虑使用临时表或者表变量等方式,将子查询的结果存储在临时表中,然后再进行关联查询,避免多次重复查询。 3. 减少ifnull函数的使用:可以使用LEFT JOIN或者COALESCE函数代替ifnull函数,避免多次重复计算。 4. 确认需要查询的字段:可以根据实际需要,确认需要查询的字段,并且避免查询不必要的字段,提高查询效率。 总之,优化复杂SQL语句需要综合考虑多个方面,并且需要根据具体情况进行调整,从而提高查询效率。

SET @end_date = '2023-03-31'; SET @start_date = DATE_ADD(@end_date + INTERVAL 1 DAY, INTERVAL -12 MONTH); SET @last_end_date = LAST_DAY(DATE_ADD(@end_date , INTERVAL -12 MONTH)); SET @last_start_date = DATE_ADD(@end_date + INTERVAL 1 DAY, INTERVAL -24 MONTH); #1.近一年所有店铺gmv相关数据; SELECT 购买渠道, ifnull(支付年月,'时间合计') AS 支付年月, ifnull(子品牌,'子品牌合计') AS 子品牌, COUNT(DISTINCT 用户id) AS 购买人数, SUM(商品实付金额) AS 购买金额, SUM(商品实付金额) / COUNT(DISTINCT 用户id) AS 客单价 FROM valid_order WHERE 支付日期 BETWEEN @start_date AND @end_date GROUP BY 1,2,3 WITH ROLLUP #与上半部分区别是月份和子品牌顺序调换,主要是因为合计人数会因为去重逻辑不同而产生差异 UNION ALL SELECT 购买渠道, null AS 支付年月, COALESCE(子品牌,'子品牌合计') AS 子品牌, COUNT(DISTINCT 用户id) AS 购买人数, SUM(商品实付金额) AS 购买金额, SUM(商品实付金额) / COUNT(DISTINCT 用户id) AS 客单价 FROM valid_order WHERE 支付日期 BETWEEN @start_date AND @end_date GROUP BY 1,2,3;优化代码

可以尝试以下几点优化: 1. 使用变量代替函数计算,例如将 `LAST_DAY` 函数替换为 `DATE_FORMAT(DATE_ADD(@end_date , INTERVAL -12 MONTH), '%Y-%m-31')`。 2. 将条件筛选放在子查询中进行,以减少 `valid_order` 表中的数据量。例如: ``` SELECT 购买渠道, ifnull(支付年月,'时间合计') AS 支付年月, ifnull(子品牌,'子品牌合计') AS 子品牌, COUNT(DISTINCT 用户id) AS 购买人数, SUM(商品实付金额) AS 购买金额, SUM(商品实付金额) / COUNT(DISTINCT 用户id) AS 客单价 FROM ( SELECT * FROM valid_order WHERE 支付日期 BETWEEN @start_date AND @end_date ) t GROUP BY 1,2,3 WITH ROLLUP ``` 3. 将多个查询语句合并为单个查询,使用 `UNION ALL` 进行拼接。 ``` SELECT 购买渠道, ifnull(支付年月,'时间合计') AS 支付年月, ifnull(子品牌,'子品牌合计') AS 子品牌, COUNT(DISTINCT 用户id) AS 购买人数, SUM(商品实付金额) AS 购买金额, SUM(商品实付金额) / COUNT(DISTINCT 用户id) AS 客单价 FROM ( SELECT * FROM valid_order WHERE 支付日期 BETWEEN @start_date AND @end_date ) t GROUP BY 1,2,3 WITH ROLLUP UNION ALL SELECT 购买渠道, null AS 支付年月, COALESCE(子品牌,'子品牌合计') AS 子品牌, COUNT(DISTINCT 用户id) AS 购买人数, SUM(商品实付金额) AS 购买金额, SUM(商品实付金额) / COUNT(DISTINCT 用户id) AS 客单价 FROM ( SELECT * FROM valid_order WHERE 支付日期 BETWEEN @start_date AND @end_date ) t GROUP BY 1,2,3; ```

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