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' 。

时间: 2023-08-16 18:10:00 浏览: 77
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: ```sql 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。

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