帮我优化sql：SELECT DATE_FORMAT(ocr001,'%Y') AS 拜访年份 , COUNT(iF(cof044='1',1,null)) AS 目标客户数量, SUM(substring(cof024,1,1)) AS 总面见数, SUM(substring(cof025,1,1)) AS 总拜访数 , CASE WHEN cof044='1' THEN SUM(substring(cof024,1,1)) ELSE 0 END AS 目标客户面见次数 , CASE WHEN cof044='1' THEN SUM(substring(cof025,1,1)) ELSE 0 END AS 目标客户拜访次数 FROM CO06 WHERE DATE_FORMAT(ocr001,'%Y') = '2023' 。

可以将 SQL 语句进行如下优化：

SELECT 
    DATE_FORMAT(ocr001, '%Y') AS 拜访年份, 
    COUNT(CASE WHEN cof044 = '1' THEN 1 END) AS 目标客户数量, 
    SUM(SUBSTRING(cof024, 1, 1)) AS 总面见数, 
    SUM(SUBSTRING(cof025, 1, 1)) AS 总拜访数, 
    SUM(CASE WHEN cof044 = '1' THEN SUBSTRING(cof024, 1, 1) ELSE 0 END) AS 目标客户面见次数, 
    SUM(CASE WHEN cof044 = '1' THEN SUBSTRING(cof025, 1, 1) ELSE 0 END) AS 目标客户拜访次数 
FROM 
    CO06 
WHERE 
    ocr001 BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-12-31';

优化说明：

1. 将 IF 函数替换成了 CASE 表达式，CASE 更加通用，且执行效率更高。
2. 将 iF(cof044='1',1,null) 替换成了 COUNT(CASE WHEN cof044 = '1' THEN 1 END)，更加简洁易懂。
3. 将 DATE_FORMAT 函数的参数直接写成了 '2023'，因为这里只需要查询 2023 年的数据。
4. 将日期范围的筛选条件改成了使用 BETWEEN，更加简洁易懂。

相关问题

date_format %y%m

DATE_FORMAT函数可以用于格式化日期和时间。根据提供的引用内容，%y%m是用于获取年份的后两位和月份的两位数字的格式。

以下是使用DATE_FORMAT函数获取年份的后两位和月份的两位数字的示例：

SELECT DATE_FORMAT('2021-09-01 16:51:11', '%y%m');

结果将是：`2109`

这里的`%y`表示年份的后两位，`%m`表示月份的两位数字。

SELECT DATE_FORMAT( i.borrow_time, '%Y-%m' ) 'months', count(*) returnCount FROM borrow_item_2019 i WHERE 1 = 1 AND i.borrow_time > '2023-05-01 00:00:00' AND i.borrow_time < '2023-06-01 00:00:00' GROUP BY DATE_FORMAT( i.borrow_time, '%Y-%m' ) ORDER BY DATE_FORMAT( i.borrow_time, '%Y-%m' ) ASC 优化上列sql

首先，可以将WHERE子句中的常量表达式提取出来，避免每次执行时进行计算：

SET @start_time = '2023-05-01 00:00:00';
SET @end_time = '2023-06-01 00:00:00';

SELECT DATE_FORMAT( i.borrow_time, '%Y-%m' ) 'months', count(*) returnCount 
FROM borrow_item_2019 i 
WHERE i.borrow_time > @start_time AND i.borrow_time < @end_time 
GROUP BY DATE_FORMAT( i.borrow_time, '%Y-%m' ) 
ORDER BY DATE_FORMAT( i.borrow_time, '%Y-%m' ) ASC;

其次，可以为borrow_time字段添加索引，以提高查询效率：

ALTER TABLE borrow_item_2019 ADD INDEX idx_borrow_time (borrow_time);

最后，如果borrow_item_2019表非常大，可以考虑分区表来加速查询。

以上是常规优化方式，如果您有其他需求可以具体分析后再进行优化。