优化一下这段代码,(case when m.order_date <= sysdate then (case when (select mcl.deal_time from mcc_callback_log mcl where mcl.task_id = ct.task_id and (mcl.deal_time between (m.order_date - interval '30' minute) and (m.order_date + interval '30' minute))) is not null then '是' else '否' end) else null end) call_on_time_flag,

可以尝试进行以下优化：

使用 ANSI JOIN 替代子查询：将子查询中的表与主查询的表进行关联。

使用 EXISTS 替代 IS NOT NULL：EXISTS 通常比 IS NOT NULL 更高效。

将时间范围的计算提取到子查询外部，避免重复计算。

优化后的代码如下：
SELECT
CASE
WHEN m.order_date <= SYSDATE THEN
CASE
WHEN EXISTS (
SELECT 1
FROM mcc_callback_log mcl
JOIN mcc_callback_task ct ON mcl.task_id = ct.task_id
WHERE mcl.deal_time BETWEEN m.order_date - INTERVAL '30' MINUTE AND m.order_date + INTERVAL '30' MINUTE
) THEN '是'
ELSE '否'
END
ELSE NULL
END AS call_on_time_flag
FROM mcc_order m
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SELECT b.city AS administrativeDivision, isnull(sum(case when a.enterprise_level=0 then 1 else 0 end),0) as excellent, isnull(sum(case when a.enterprise_level=1 then 1 else 0 end),0) as good, isnull(sum(case when a.enterprise_level=2 then 1 else 0 end),0) as average, isnull(sum(case when a.enterprise_level=3 then 1 else 0 end),0) as poor, COUNT(a.ID) AS enterprises_total FROM ALL_SAFE.t_enterprise_effect a,ALL_SAFE.T_ENTERPRISE_INFO b WHERE a.enterprise_code = b.enter_code and a.end_time >= TRUNC(NEXT_DAY(SYSDATE-8,1)-6) AND a.end_time < TRUNC(NEXT_DAY(SYSDATE-8,1)+1) AND (b.city != '') group by b.city

这是另一个SQL查询语句，用于统计企业级别在指定时间范围内的数量，并按城市进行分组。
查询结果包括行政区划（使用b.city字段作为别名）、优秀企业数量、良好企业数量、一般企业数量、差劣企业数量和总企业数量。
查询条件包括企业编码与企业信息表中的企业编码匹配，以及结束时间在指定范围内的条件。还有一个额外的条件是城市不为空。
最后，使用GROUP BY语句按城市进行分组，以获取每个城市的统计结果。
请注意，这个查询语句也使用了动态SQL的写法，并使用了SUM和CASE语句来计算不同企业级别的数量。

lag(v.executive_date, 1, nvl( (select a.fill_date from t_mh_baseinfo a where a.if_del='0' and a.fill_date>=trunc(sysdate-1,'yyyy') and a.field_pk=v.baseinfo_field_pk_fk) , trunc(sysdate-1,'yyyy')) ) over(partition by v.baseinfo_field_pk_fk order by v.executive_date,v.dt_create) last_follow,

这段代码是一个使用了 LAG 函数的窗口函数表达式。让我逐步解释它的含义：

首先，使用了 LAG 函数来获取指定列（v.executive_date）在当前行之前的一行数据。语法为 LAG(column, offset, default)，其中 column 是要获取的列，offset 是指定的偏移量（这里为1，表示前一行），default 是当偏移位置不存在时返回的默认值。

如果前一行数据不存在（即 offset 超出了范围），则使用 NVL 函数来确定默认值。NVL 函数用于判断第一个参数是否为 NULL，如果是，则返回第二个参数作为默认值。

在 NVL 函数的第一个参数中，使用了一个子查询来获取满足一些条件的行的 fill_date 值。子查询是从表 t_mh_baseinfo 中选择符合条件的数据，其中包括 if_del='0'、fill_date 大于等于去年年初（trunc(sysdate-1,'yyyy')），以及 field_pk 等于当前行的 baseinfo_field_pk_fk 值。

如果子查询没有返回结果（即满足条件的行不存在），则使用 trunc(sysdate-1,'yyyy') 作为默认值。trunc(sysdate-1,'yyyy') 是将昨天的日期截取到年份的开始，即去年年初。

最后，使用 OVER 子句指定了窗口函数的分区和排序方式。其中，分区按照 baseinfo_field_pk_fk 列进行分组，排序按照 executive_date 和 dt_create 列进行排序。

综上所述，这段代码的作用是在查询结果中添加了一个名为 last_follow 的列，该列包含了在当前行之前的一行数据的 executive_date 值。如果找不到前一行数据，则使用满足条件的 fill_date 值，如果条件也不满足，则使用去年年初的日期作为默认值。