SELECT b.CallerNum, b.Duration duration, min(b.CRT_TIME_) abnormalTime, count(b.CallerNum) abnormalCallNumber, count(b.CallerNum) abnormalCallTotal FROM basebill b left join billdetails b2 on b.base_bill_id =b2.base_bill_id where b2.area_code_ != 86 and b.billType = 1 and b.IS_DELETE_ = 0 and b.CRT_TIME_ >= '2023-06-06 13:00:00' and b.CRT_TIME_ <= '2023-06-06 15:00:00' and ( (b.Duration >=900) or (b.CallerNum in (SELECT b.CallerNum FROM basebill b left join billdetails b2 on b.base_bill_id =b2.base_bill_id where b2.area_code_ != 86 and b.billType = 1 and b.IS_DELETE_ = 0 and b.CRT_TIME_ >= '2023-06-06 13:00:00' and b.CRT_TIME_ <= '2023-06-06 15:00:00' GROUP BY b.CallerNum HAVING COUNT(b.CallerNum) >= 5)) or ((SELECT COUNT(*) FROM basebill b1 left join billdetails b2 on b1.base_bill_id =b2.base_bill_id where b2.area_code_ != 86 and b1.billType = 1 and b1.IS_DELETE_ = 0 and b1.CRT_TIME_ >= '2023-06-06 13:00:00' and b1.CRT_TIME_ <= '2023-06-06 15:00:00' and b1.CallerNum = b.CallerNum ) >= 10) ) group by b.CallerNum优化这条sql的查询速度

时间: 2024-04-01 18:34:54 浏览: 28
针对这条SQL语句,可以考虑以下几个优化方案: 1. 对where条件中的字段建立索引:对于b2.area_code_、b.billType、b.IS_DELETE_、b.CRT_TIME_、b.Duration、b.CallerNum等字段,建立相应的索引,可以提高查询效率。 2. 避免使用子查询:子查询会增加查询的复杂度,影响查询速度。可以将子查询改写为join操作,或者使用临时表来存储查询结果。 3. 避免重复查询:在where条件和select语句中都有重复查询的情况,可以将重复查询的部分提取出来,减少查询次数。 4. 分批查询:将查询时间段分成多个小段,避免一次查询过多数据,导致查询速度变慢。 5. 对于大表使用分区表:如果表中数据量较大,可以将表进行分区,以提高查询效率。 6. 定期清理无用数据:定期清理已经无用的数据,可以减少查询时的数据量,提高查询速度。 综上所述,以上优化方案可以针对不同的情况进行选择,以提高SQL语句的查询速度。
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SELECT b.CallerNum, b.Duration duration, min(b.CRT_TIME_) abnormalTime, count(b.CallerNum) abnormalCallNumber, count(b.CallerNum) abnormalCallTotal FROM basebill b left join billdetails b2 on b.base_bill_id =b2.base_bill_id where b2.area_code_ != 86 and b.billType = 1 and b.IS_DELETE_ = 0 and b.CRT_TIME_ >= '2023-06-06 13:00:00' and b.CRT_TIME_ <= '2023-06-06 15:00:00' and ( (b.Duration >=900) or (b.CallerNum in (SELECT b.CallerNum FROM basebill b left join billdetails b2 on b.base_bill_id =b2.base_bill_id where b2.area_code_ != 86 and b.billType = 1 and b.IS_DELETE_ = 0 and b.CRT_TIME_ >= '2023-06-06 13:00:00' and b.CRT_TIME_ <= '2023-06-06 15:00:00' GROUP BY b.CallerNum HAVING COUNT(b.CallerNum) >= 5)) or ((SELECT COUNT(*) FROM basebill b1 left join billdetails b2 on b1.base_bill_id =b2.base_bill_id where b2.area_code_ != 86 and b1.billType = 1 and b1.IS_DELETE_ = 0 and b1.CRT_TIME_ >= '2023-06-06 13:00:00' and b1.CRT_TIME_ <= '2023-06-06 15:00:00' and b1.CallerNum = b.CallerNum ) >= 10) ) group by b.CallerNum优化这条sql的查询速度,具体做法

具体做法如下: 1. 对where条件中的字段建立索引:针对b2.area_code_、b.billType、b.IS_DELETE_、b.CRT_TIME_、b.Duration、b.CallerNum等字段建立相应的索引,可以提高查询效率。 2. 避免使用子查询:将子查询改写成join操作,可以提高查询速度。例如: ``` SELECT b.CallerNum, b.Duration duration, min(b.CRT_TIME_) abnormalTime, count(b.CallerNum) abnormalCallNumber, count(b.CallerNum) abnormalCallTotal FROM basebill b LEFT JOIN billdetails b2 ON b.base_bill_id = b2.base_bill_id LEFT JOIN (SELECT CallerNum, COUNT(*) AS cnt FROM basebill WHERE IS_DELETE_ = 0 AND CRT_TIME_ >= '2023-06-06 13:00:00' AND CRT_TIME_ <= '2023-06-06 15:00:00' GROUP BY CallerNum HAVING COUNT(*) >= 5) AS t1 ON b.CallerNum = t1.CallerNum LEFT JOIN (SELECT CallerNum, COUNT(*) AS cnt FROM basebill WHERE IS_DELETE_ = 0 AND CRT_TIME_ >= '2023-06-06 13:00:00' AND CRT_TIME_ <= '2023-06-06 15:00:00' GROUP BY CallerNum HAVING COUNT(*) >= 10) AS t2 ON b.CallerNum = t2.CallerNum WHERE b2.area_code_ != 86 AND b.billType = 1 AND b.IS_DELETE_ = 0 AND b.CRT_TIME_ >= '2023-06-06 13:00:00' AND b.CRT_TIME_ <= '2023-06-06 15:00:00' AND (b.Duration >= 900 OR t1.CallerNum IS NOT NULL OR t2.CallerNum IS NOT NULL) GROUP BY b.CallerNum ``` 3. 避免重复查询:在where条件和select语句中都有重复查询的情况,可以将重复查询的部分提取出来,减少查询次数。例如: ``` SELECT b.CallerNum, b.Duration duration, min(b.CRT_TIME_) abnormalTime, count(b.CallerNum) abnormalCallNumber, count(b.CallerNum) abnormalCallTotal FROM basebill b LEFT JOIN billdetails b2 ON b.base_bill_id = b2.base_bill_id LEFT JOIN (SELECT CallerNum, COUNT(*) AS cnt FROM basebill WHERE IS_DELETE_ = 0 AND CRT_TIME_ >= '2023-06-06 13:00:00' AND CRT_TIME_ <= '2023-06-06 15:00:00' GROUP BY CallerNum HAVING COUNT(*) >= 5) AS t1 ON b.CallerNum = t1.CallerNum LEFT JOIN (SELECT CallerNum, COUNT(*) AS cnt FROM basebill WHERE IS_DELETE_ = 0 AND CRT_TIME_ >= '2023-06-06 13:00:00' AND CRT_TIME_ <= '2023-06-06 15:00:00' GROUP BY CallerNum HAVING COUNT(*) >= 10) AS t2 ON b.CallerNum = t2.CallerNum WHERE b2.area_code_ != 86 AND b.billType = 1 AND b.IS_DELETE_ = 0 AND b.CRT_TIME_ BETWEEN '2023-06-06 13:00:00' AND '2023-06-06 15:00:00' AND (b.Duration >= 900 OR t1.CallerNum IS NOT NULL OR t2.CallerNum IS NOT NULL) GROUP BY b.CallerNum, b.Duration, abnormalTime ``` 4. 分批查询:将查询时间段分成多个小段,避免一次查询过多数据,导致查询速度变慢。 5. 对于大表使用分区表:如果表中数据量较大,可以将表进行分区,以提高查询效率。 6. 定期清理无用数据:定期清理已经无用的数据,可以减少查询时的数据量,提高查询速度。 综上所述,以上优化方案可以针对不同的情况进行选择,以提高SQL语句的查询速度。

SELECT K.LOG_TIME ,COUNT(K.USER_ID) AS 当天的新增用户数 ,COUNT(B.USER_ID) AS 1 日留存率 ,COUNT(C.USER_ID) AS 7 日留存率 ,COUNT(D.USER_ID) AS 30 日留存率 FROM ( SELECT A.USER_ID ,A.LOG_TIME FROM TAB1 A GROUP BY A.USER_ID,A.LOG_TIME ) K LEFT JOIN (SELECT A.USER_ID ,A.LOG_TIME FROM TAB1 A GROUP BY A.USER_ID,A.LOG_TIME ) B ON B.USER_ID = K.USER_ID AND B.LOG_TIME = K.LOG_TIME + 1 LEFT JOIN (SELECT A.USER_ID ,A.LOG_TIME FROM TAB1 A GROUP BY A.USER_ID,A.LOG_TIME) C ON C.USER_ID = K.USER_ID AND C.LOG_TIME = K.LOG_TIME + 6 LEFT JOIN (SELECT A.USER_ID ,A.LOG_TIME FROM TAB1 A GROUP BY A.USER_ID,A.LOG_TIME ) D ON D.USER_ID = K.USER_ID AND D.LOG_TIME = K.LOG_TIME + 29 WHERE K.LOG_TIME = DATE'2019-05-01' GROUP BY K.LOG_TIME ORDER BY K.LOG_TIME ; 这句sql是什么意思

这个 SQL 查询语句用于计算某一天的新增用户数和该天新增用户在接下来的 1、7、30 天内的留存率。具体的 SQL 语句如下: ``` SELECT K.LOG_TIME, COUNT(K.USER_ID) AS 当天的新增用户数, COUNT(B.USER_ID) AS 1 日留存率, COUNT(C.USER_ID) AS 7 日留存率, COUNT(D.USER_ID) AS 30 日留存率 FROM (SELECT A.USER_ID, A.LOG_TIME FROM TAB1 A GROUP BY A.USER_ID, A.LOG_TIME) K LEFT JOIN (SELECT A.USER_ID, A.LOG_TIME FROM TAB1 A GROUP BY A.USER_ID, A.LOG_TIME) B ON B.USER_ID = K.USER_ID AND B.LOG_TIME = K.LOG_TIME + 1 LEFT JOIN (SELECT A.USER_ID, A.LOG_TIME FROM TAB1 A GROUP BY A.USER_ID, A.LOG_TIME) C ON C.USER_ID = K.USER_ID AND C.LOG_TIME = K.LOG_TIME + 6 LEFT JOIN (SELECT A.USER_ID, A.LOG_TIME FROM TAB1 A GROUP BY A.USER_ID, A.LOG_TIME) D ON D.USER_ID = K.USER_ID AND D.LOG_TIME = K.LOG_TIME + 29 WHERE K.LOG_TIME = DATE'2019-05-01' GROUP BY K.LOG_TIME ORDER BY K.LOG_TIME; ``` 这个查询语句使用了多个 SQL 关键字和函数,下面对每个部分进行解释: - `SELECT`:用于指定需要查询的列,可以使用别名来改变列名。 - `COUNT`:用于计算每个留存时间段内的用户数。 - `FROM`:用于指定查询的表以及表之间的连接方式。 - `LEFT JOIN`:用于指定表之间的连接方式,左连接会返回左表中的所有记录和右表中匹配的记录。 - `GROUP BY`:用于指定分组的列,需要与聚合函数一起使用。 - `ORDER BY`:用于指定查询结果的排序方式。 这个查询语句中使用了多个表之间的连接,并且使用了 LEFT JOIN 进行左连接,这个语法在 SQL 中也是支持的。同时,需要注意在 Hive 中分组查询和聚合函数的使用方式与传统的 SQL 有些不同,需要仔细阅读 Hive 的文档和教程。

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优化这个sql SELECT count( 1 ) FROM ( SELECT B.ID, B.PURCHASE_REQUEST_ID, B.MATERIAL_ID, B.MATERIAL_CODE, B.MATERIAL_NAME, B.STANDARD, B.MODEL_ID, B.BILL_ROW_ID, B.BILL_NO, BILL_NAME, B.MODEL_CODE, B.MODEL_NAME, B.PARENT_MODEL_ID, B.PARENT_MODEL_CODE, B.PARENT_MODEL_NAME, B.UNIT_CODE, B.UNIT_NAME, B.PURCHASE_TYPE_CODE, CAST( NVL( B.APPLY_NUM, 0 ) AS NUMBER ( 24, 10 ) ) AS APPLY_NUM, CAST( NVL( B.DEAL_NUM, 0 ) AS NUMBER ( 24, 10 ) ) AS DEAL_NUM, CAST( NVL( B.RETURN_NUM, 0 ) AS NUMBER ( 24, 10 ) ) AS RETURN_NUM, B.DEAL_USER_ID, B.DEAL_USER_NAME, CAST( NVL( B.PRICE, 0 ) AS NUMBER ( 24, 10 ) ) AS PRICE, CAST( NVL( B.AMOUNT, 0 ) AS NUMBER ( 24, 10 ) ) AMOUNT, B.IMPLEMENT_CODE, B.IMPLEMENT_NAME, B.IMPLEMENT_INVEST_AMOUNT, B.PURCHASE_MANAGER_ID, B.PURCHASE_MANAGER_NAME, B.PROVIDER_ID, B.PROVIDER_NAME, B.REMARK, B.DELIVER_AREA, B.DELIVER_ADDRESS, B.RECEIVE_PEOPLE, B.RECEIVE_PEOPLE_PHONE, B.ITEM_STATUS, B.COST_CENTER, B.COST_BUDGET_CODE, B.COST_IMPLEMENT_NAME, B.FRAME_CONT_ID, B.FRAME_CONT_CODE, B.FRAME_CONT_NAME, B.DETAIL_CONFIG, B.PURCHASE_CATEGORY_CODE, B.INVOICE_TITLE_CODE, B.INVOICE_SEND_ADDRRSS, B.MATERIAL_REQUEST_ITEM_ID, B.YEAR, B.DELETE_FLAG, B.PROVINCE_CODE, B.REASON, B.PARENT_ITEM_ID, B.FRAME_CONT_ITEM_ID, B.SUB_MATERIAL_REQUEST_ID, B.SUB_MATERIAL_REQUEST_CODE, B.MATERIAL_URL, B.RECOMMEND_PROVIDER_NAMES, C.PURCHASE_REQUEST_CODE, C.PURCHASE_REQUEST_NAME, C.APPLY_TYPE_CODE, C.CREATOR_NAME, C.APPLY_TELEPHONE, C.COMPANY_NAME, C.DEPT_NAME, B.CREATE_TIME, TO_CHAR( B.CREATE_TIME, 'YYYY-MM-DD' ) CREATE_TIME_STR, C.ARRIVE_TIME, C.IS_TO_END, C.MONEY_WAY_CODE, C.OWN, C.APPLY_CATEGORY_CODE, C.manu_Type, C.BILL_ID, MMD.MATERIAL_TYPE_CODE, B.BRANCH_COMPANY_DEAL_USER_ID, B.BRANCH_COMPANY_DEAL_USER_NAME, ( SELECT ORG_NAME FROM ORGANIZATIONS WHERE DELETE_FLAG = '0' AND ORG_CODE = ( SELECT PARENT_COMPANY_NO FROM ORGANIZATIONS WHERE ID = B.MATERIAL_DEPT_ID )) AS MATERIAL_COMPANY_NAME, B.ORIGINAL, B.PROVIDER_PRODUCT_MODEL, B.PROVIDER_PRODUCT_NAME, B.PRODUCT_DESC, B.Back_Flag, CASE WHEN MMD.material_type_code = 'WZ' THEN '1' WHEN MMD.material_type_code = 'FW' THEN '2' ELSE '3' END apply_category_code_item, NVL( C.IS_CARDSYSTEM_REQUEST, '0' ) IS_CARDSYSTEM_REQUEST, B.APPLY_GROUP_AUTHORITES, B.SCIENTIFIC_RESEARCH_ID, B.SCIENTIFIC_RESEARCH_CODE, B.SCIENTIFIC_RESEARCH_NAME, B.PREQUALFY_CODE, nvl( C.IS_QUICK, '0' ) AS IS_QUICK, C.PURCHASE_WAY_CODE, C.PURCHASE_TYPE_CODE PURCHASE_TYPE_CODE_P, C.ORIGINAL_TYPE, C.PURCHASE_REQUEST_BILLS_TYPE, B.IS_FRAME_CONT_MONAD FROM PURCHASE_REQUEST_ITEM B LEFT JOIN PURCHASE_REQUEST C ON B.PURCHASE_REQUEST_ID = C.ID LEFT JOIN MATERIAL_DATA MMD ON MMD.ID = B.MATERIAL_ID AND MMD.DELETE_FLAG = '0' WHERE B.delete_flag = '0' AND B.Item_Status IN ( 1 ) AND NOT EXISTS ( SELECT * FROM purchase_request_item_log pril WHERE B.id = pril.purchase_request_item_id AND pril.lock_status = '1' AND pril.delete_flag = '0' ) AND ( ( c.apply_type_code NOT IN ( '20', '41', '3' ) AND nvl( B.Apply_Num, 0 ) > nvl( B.Deal_Num, 0 )) OR c.apply_type_code IN ( '20', '41', '3' ) ) AND B.Deal_User_Id =: 1 AND C.MONEY_WAY_CODE =: 2 AND C.APPLY_TYPE_CODE =: 3 AND C.PAY_OUT_TYPE_CODE =: 4 AND C.APPLY_CATEGORY_CODE =: 5 AND NVL( C.IS_CARDSYSTEM_REQUEST, '0' ) = : 6 AND NOT EXISTS ( SELECT * FROM purchase_request_item p left join material_province mp ON p.material_id = mp.material_id WHERE p.delete_flag = 0 AND mp.delete_flag = 0 AND mp.material_status = 03 AND mp.org_code = p.province_code AND p.id = B.id ) ORDER BY C.ID, B.ID ASC)

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

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