优化这一段SQL create function pmPywyPxl_aliez ( @pName varchar(10), @ywy varchar(10) , @start_time varchar(10)='', @end_time varchar(10) ='' ) returns table as return select cp.cpmc,ywy.xm,sum(xsfhdmx.ysje) ysje,sum(xsfhdmx.yssl) yssl from xsfhdmx join xsfhd on xsfhdmx.fhdh=xsfhd.fhdh join cp on xsfhdmx.cpbh=cp.cpbh join pp on cp.wwwppbh=pp.wwwppbh join ywy on xsfhd.ywybh=ywy.ywybh where ywy.xm like concat('%',@ywy,'%') and cp.cpmc like concat('%',@pName,'%') and xsfhd.ysrq between IIF(@start_time<>'',@start_time,CONVERT(varchar(7), getdate(),120) + '-1') and isnull(@end_time,convert(varchar(10),getdate(),120)) group by cp.cpmc,ywy.xm

要优化这段SQL代码，可以考虑以下几点：

1. 使用参数化查询：将查询中的变量参数化，而不是直接拼接字符串。这可以提高查询性能和安全性。

2. 添加适当的索引：根据查询中使用的列，使用适当的索引来加快查询速度。

3. 避免使用通配符开头的LIKE表达式：在LIKE表达式中，使用通配符开头（例如'%value'）会导致索引失效。如果可能的话，尽量避免使用通配符开头的LIKE表达式。

4. 使用JOIN语句时，确保连接列上有索引：在连接多个表时，确保连接列上有适当的索引，以提高查询性能。

5. 避免不必要的函数调用：在WHERE子句中，避免在过滤条件中使用函数调用。将函数调用的结果存储在变量中，并在WHERE子句中使用变量。

综上所述，以下是优化后的SQL代码：

CREATE FUNCTION pmPywyPxl_aliez
(
    @pName VARCHAR(10),
    @ywy VARCHAR(10),
    @start_time VARCHAR(10) = '',
    @end_time VARCHAR(10) = ''
)
RETURNS TABLE AS
RETURN
    SELECT cp.cpmc, ywy.xm, SUM(xsfhdmx.ysje) AS ysje, SUM(xsfhdmx.yssl) AS yssl
    FROM xsfhdmx
    JOIN xsfhd ON xsfhdmx.fhdh = xsfhd.fhdh
    JOIN cp ON xsfhdmx.cpbh = cp.cpbh
    JOIN pp ON cp.wwwppbh = pp.wwwppbh
    JOIN ywy ON xsfhd.ywybh = ywy.ywybh
    WHERE ywy.xm LIKE '%' + @ywy + '%'
        AND cp.cpmc LIKE '%' + @pName + '%'
        AND xsfhd.ysrq BETWEEN IIF(@start_time <> '', @start_time, CONVERT(VARCHAR(7), GETDATE(), 120) + '-1') AND ISNULL(@end_time, CONVERT(VARCHAR(10), GETDATE(), 120)))
    GROUP BY cp.cpmc, ywy.xm

请注意，这只是一种可能的优化方法，具体的优化策略可能需要根据数据库结构和查询需求进行调整。同时，确保在执行任何更改之前备份数据库以防止意外情况发生。