SELECT sd.email, consume_phone phone, hg.group_name group_name, '消费' operatype, COUNT( hs.consume_phone ) AS times, IFNULL(sum(IF(hs.consume_status='+',(hs.consume_amount-hs.consume_gift_amount),-(hs.consume_amount-hs.consume_gift_amount))),0) money FROM qianxun_wash_consume hs LEFT JOIN qianxun_wash_groupcard hg ON hs.consume_phone = hg.group_phone LEFT JOIN sys_dept sd on sd.dept_id=hg.create_dept WHERE hs.consume_type IN ( 200, 220 ) and hs.consume_card_type <> ' ' AND hs.consume_subtract_card != '0' and hs.create_unit='487' GROUP BY consume_phone, hg.group_name ORDER BY times DESC 这个sql怎么优化

对于这个 SQL 查询的优化，可以考虑以下几点：

1. 索引优化：确保相关的列上有适当的索引，以提高查询效率。对于 `hs.consume_phone`、`hg.group_phone`、`hs.create_unit` 等列，可以创建相应的索引。

2. JOIN 优化：可以尝试使用 INNER JOIN 替代 LEFT JOIN，如果没有确切的需要获取 NULL 值的情况。

3. WHERE 条件优化：对于 `hs.consume_type`、`hs.consume_card_type`、`hs.consume_subtract_card` 等条件，可以考虑创建索引以提高查询速度。另外，如果 `hs.create_unit` 的值非常稳定，可以将其提取为变量，避免重复计算。

4. GROUP BY 和 ORDER BY 优化：确保 GROUP BY 和 ORDER BY 子句中的列在查询中有适当的索引。

5. 子查询优化：如果可能，可以将子查询转换为 JOIN 操作，以提高效率。

6. 细化聚合函数：可以将聚合函数中的 IFNULL 函数移动到外部查询中，避免在每一行数据上进行计算。

综上所述，请根据具体情况综合考虑以上优化方法，并在实际环境中进行测试和评估。优化的效果可能因数据库引擎、数据量和数据分布等因素而有所不同。

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select i.id, i.name, i.group_id, i.max_people, i.create_time, u.nick_name, w.shrimp, gb.total, gpo.order_total, gpo.rake_total, gpo.shell_total, gpo.consume_total from im_group_information i left join im_group g on g.group_id = i.group_id and g.admin=2 left join (select group_id, count(group_id) total from im_group where is_delete=0 group by group_id) gb on gb.group_id = i.group_id left join (select bid, count(bid) order_total, sum(rake) rake_total, sum(price) shell_total, count(distinct uid) consume_total from g_prop_order where is_delete=0 group by bid) gpo on gpo.bid = g.u_id left join u_user u on u.id = g.u_id left join u_wallet w on w.id = g.u_id left join (select uid, count(distinct uid) offline_total from u_online_log group by uid) l on g.u_id = l.uid where i.is_delete = 0；怎么查到im_group_information群组表中七天内登陆过的用户数量

可以使用子查询结合条件判断的方式来查询七天内登陆过的用户数量，具体实现如下：

SELECT COUNT(DISTINCT l.uid) AS login_total
FROM im_group_information i
LEFT JOIN im_group g ON g.group_id = i.group_id AND g.admin = 2
LEFT JOIN u_user u ON u.id = g.u_id
LEFT JOIN u_online_log l ON g.u_id = l.uid
WHERE i.is_delete = 0
  AND l.login_time >= DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 7 DAY)

这里使用了 `COUNT(DISTINCT l.uid)` 来统计七天内登陆过的用户数量，同时在 `WHERE` 子句中加入条件 `l.login_time >= DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 7 DAY)` 来筛选出七天内登陆过的用户。

<select id="selectExecuteSqlDetail" resultType="com.cvte.model.entity.ExecuteSqlDetail"> SELECT s.product_id, s.mybatis_id, s.sql_template, s.count, s.t_id, s.version, d.consume_time, d.s_id, d.total_score, d.create_time FROM sql_template s JOIN sql_plan_detail d ON s.t_id = d.template_id WHERE s.product_id = #{productId} <if test="mybatisId != null"> AND s.mybatis_id = #{mybatisId} </if> <if test="version != null"> AND s.version = #{version} </if> <if test="startTime != null and endTime != null"> AND d.create_time BETWEEN #{startTime} AND #{endTime} </if> <if test="minScore != 0.0"> and d.total_score > #{minScore} </if> <if test="maxScore != 0.0"> and #{maxScore} > d.total_score </if> ORDER BY d.total_score DESC </select>

这是一段 MyBatis 的 SQL 查询语句，查询的是一个名为 sql_template 和一个名为 sql_plan_detail 的表的一些字段。其中，sql_template 表中的 product_id, mybatis_id, sql_template, count, t_id, version 字段和 sql_plan_detail 表中的 consume_time, s_id, total_score, create_time 字段被查询出来。查询条件包括 product_id、mybatis_id、version、startTime、endTime、minScore 和 maxScore。如果 mybatis_id 不为空，则会加上一个额外的条件。如果 version 不为空，则也会加上一个额外的条件。如果 startTime 和 endTime 不为空，则加上一个时间范围的条件。如果 minScore 和 maxScore 不为 0，则分别加上一个总分数的最小值和最大值的条件。最后，结果按照 total_score 降序排序。