优化这段代码SELECT ot.SDate ,ot.ShopID ,SUM(SaleValue) ,SUM(Qty) ,SUM(SaleValue) ,SUM(SaleValue)-SUM(SaleValue) as lirun from OrderList ot join OrderItem om on ot.ShopID = om.ShopID where ot.ShopID='CDLG'and STime BETWEEN '2016-01-01' and '2016-01-31' group by ot.SDate,ot.ShopID;

这段代码可以进行以下优化：

1. 将SUM(SaleValue)重复计算的部分合并为一次计算，可以提高效率。

2. 使用索引来加速查询，可以提高查询速度。

3. 可以考虑将WHERE条件中的常量值提取出来，作为变量，可以提高查询速度。

优化后的代码如下：

SELECT ot.SDate, ot.ShopID, SUM(SaleValue), SUM(Qty), SUM(SaleValue) - SUM(SaleCost) as lirun
FROM OrderList ot
JOIN OrderItem om ON ot.ShopID = om.ShopID
WHERE ot.ShopID = @ShopID AND STime BETWEEN @StartDate AND @EndDate
GROUP BY ot.SDate, ot.ShopID;

其中，@ShopID、@StartDate和@EndDate是变量，可以根据实际情况进行赋值。同时，需要为ShopID和STime字段创建索引，以提高查询速度。

相关问题

优化这段代码SELECT t2.GoodsID ,t2.ShopID ,t2.sales_value/SUM(t2.sales_value) ,@total_sales := @total_sales + t2.sales_value ,@total_sales/SUM(t2.sales_value) ,case when @total_sales/SUM(t2.sales_value)<=0.6 then 'A' when @total_sales/SUM(t2.sales_value)>0.8 then 'C' ELSE 'B' END from ( select t1.GoodsID ,t1.ShopID ,sum(t1.SaleValue) as sales_value from demo.OrderItem as t1 where t1.SDate between 20160101 and 20160131 -- 选择一个月 and t1.ShopID = 'WDGC' -- 选择一家门店 group by t1.GoodsID,t1.ShopID order by sum(t1.SaleValue) desc)t2 join(select @total_sales := 0) as x group by t2.GoodsID ,t2.ShopID;

这段代码是用来优化一个 SQL 查询语句的，它的作用是计算某个门店在某个时间段内每个商品的销售占比，并根据销售占比的大小将商品分为 A、B、C 三类。具体实现是通过对订单明细表进行聚合计算，然后使用变量来保存总销售额，最后根据总销售额和每个商品的销售额计算销售占比并进行分类。

$("#sDate").val(d.format("yyyy-MM-dd"));

这段代码的作用是将日期对象 d 格式化为 'yyyy-MM-dd' 的字符串，并将其设置为 ID 为 "sDate" 的元素的值。换句话说，这行代码得到的是两年前的日期并将其格式化为 'yyyy-MM-dd' 的字符串，并将其设置为 ID 为 "sDate" 的元素的值。

这里使用了一个名为 format 的自定义方法，它是对 Date 对象的扩展。在使用前需要在页面中引入相关的 JavaScript 文件。