UPDATE APM2022.pt_organization a SET a.MEMO =( SELECT COUNT( 1 ) FROM APM2022.PT_USER u LEFT JOIN APM2022.pt_organization o ON o.id = u.org_id WHERE ( o."PATH" LIKE CONCAT( '%', a."PATH" + a.ID, '%' ) OR u.org_id = a.id ) AND u.type != 'adminRole_admin' AND u.type != 'adminRole_audit' AND u.type != 'adminRole_sec' ) 优化这段SQl

可以尝试以下优化：

1. 使用EXISTS子查询代替COUNT，因为只需要判断是否存在符合条件的结果，而不需要具体的数量。

2. 尽量避免在WHERE子句中使用函数，可以将条件提取到子查询中。

3. 将LEFT JOIN改为INNER JOIN，因为在WHERE子句中已经限制了u表和o表的关联条件，所以不需要使用左连接。

改进后的SQL语句如下：

UPDATE APM2022.pt_organization a
SET a.MEMO = (
SELECT 1
FROM APM2022.PT_USER u
INNER JOIN APM2022.pt_organization o ON o.id = u.org_id
WHERE (o."PATH" LIKE CONCAT('%', a."PATH" + a.ID, '%') OR u.org_id = a.id)
AND u.type NOT IN ('adminRole_admin', 'adminRole_audit', 'adminRole_sec')
LIMIT 1
);

注意：请根据实际需求进行测试和调整。

相关问题

let memo = [] as any if (baseSetting.value.memo_source === 1) { memo = orderMemoList.value } else if (baseSetting.value.memo_source === 2) { invoiceDetail.value.forEach(item => { memo.push(item.memo) }) } else { memo = orderMemoList.value invoiceDetail.value.forEach(item => { memo.push(item.memo) }) } memo = memo.filter(iv => iv !== null) if (baseSetting.value.memo_merge === 1) { memo = Array.from(new Set(memo)) } memo = memo.join(',') 优化这段代码，防止orerMeomoList的值被修改

可以使用 `slice()` 方法创建一个新的数组，而不是直接引用 `orderMemoList.value`，从而避免原始数组被修改。同时，可以使用 `map()` 方法创建一个新的数组，而不是对原始数组进行遍历和修改。下面是优化后的代码：

let memo: string[] = [];
if (baseSetting.value.memo_source === 1) {
  memo = orderMemoList.value.slice();
} else if (baseSetting.value.memo_source === 2) {
  memo = invoiceDetail.value.map(item => item.memo);
} else {
  memo = orderMemoList.value.slice().concat(invoiceDetail.value.map(item => item.memo));
}
memo = memo.filter(iv => iv !== null);
if (baseSetting.value.memo_merge === 1) {
  memo = Array.from(new Set(memo));
}
memo = memo.join(',');

这样修改之后，`orderMemoList.value` 的值就不会被修改了。

select * from (select rownum as r, t.* from (select to_char(a.d_disclosedate, 'yyyy-MM-dd') as showdatetime, a.c_filetype, a.c_filename, a.c_filepath, a.c_month, a.c_year, a.d_modifydate, a.d_createdate, a.l_serialno, b.c_caption, b.c_keyvalue, wm_concat(c.c_fundcode) as c_fundcode, wm_concat(c.c_fundname) as c_fundname, b.c_memo from twordfilesmanage a, tdictionary b, tfundinfo c, twordfundrelation d where 1 = 1 and b.c_sysname = 'DATACNT' and b.l_keyno = 1301 and a.c_publish = '1' and a.c_filetype = trim(b.c_keyvalue) and c.c_fundcode = d.c_fundcode and a.l_serialno = d.l_serialno and a.c_filetype = '1' group by (a.d_disclosedate, a.c_filetype, a.c_filename, a.c_filepath, a.c_month, a.c_year, a.d_modifydate, a.d_createdate, a.l_serialno, b.c_caption, b.c_keyvalue, b.c_memo)) t where rownum <= 10) where r >= 1

这是一条 SQL 查询语句，目的是从数据库中查询符合条件的记录，并返回所有列的值。具体查询条件如下：

- 查询表 twordfilesmanage、tdictionary、tfundinfo 和 twordfundrelation
- 查询条件包括：
- b.c_sysname = 'DATACNT'
- b.l_keyno = 1301
- a.c_publish = '1'
- a.c_filetype = trim(b.c_keyvalue)
- c.c_fundcode = d.c_fundcode
- a.l_serialno = d.l_serialno
- a.c_filetype = '1'
- 查询结果按照 a.d_disclosedate、a.c_filetype、a.c_filename、a.c_filepath、a.c_month、a.c_year、a.d_modifydate、a.d_createdate、a.l_serialno、b.c_caption、b.c_keyvalue 和 b.c_memo 分组，并使用 wm_concat 函数对 c.c_fundcode 和 c.c_fundname 进行合并处理
- 最终返回 10 条符合条件的记录

该查询语句的具体实现可能会根据数据库的不同而有所不同。