优化一下sql： SELECT count(*) FROM ( SELECT count(id_value) FROM "upayfn".msg_record_t WHERE to_char(send_time,'yyyymmdd') = '20230605' AND to_char(send_time,'hh24') = '9' GROUP BY id_value having count (id_value)>1 ) s

可以尝试使用 ClickHouse 数据库的近似计数函数来优化这个 SQL 查询语句，例如使用 HyperLogLog 算法的 `uniqCombined` 函数。

优化后的 SQL 查询语句如下：

SELECT uniqCombined(id_value) FROM "upayfn".msg_record_t WHERE toStartOfHour(send_time) = '2023-06-05 09:00:00'

该查询语句中，`toStartOfHour(send_time)` 函数将 `send_time` 转换为当前小时的开始时间，然后使用 `uniqCombined` 函数对 `id_value` 进行去重计数。由于使用了近似计数函数，可以在保证查询准确性的前提下，大大提高查询效率。

需要注意的是，由于 `uniqCombined` 函数是一个近似计数函数，因此查询结果可能会略有偏差，但是对于大规模数据集，这种偏差通常是可以接受的。如果需要精确计数，可以使用原始的查询语句。

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优化一下kingbase数据库sql： SELECT count(*) FROM ( SELECT count(id_value) FROM "upayfn".msg_record_t WHERE to_char(send_time,'yyyymmdd') = '20230605' AND to_char(send_time,'hh24') = '9' GROUP BY id_value having count (id_value)>1 ) s

在 Kingbase 数据库中，可以尝试使用索引来优化这个 SQL 查询语句。具体地，可以为 `msg_record_t` 表的 `send_time` 和 `id_value` 字段分别创建索引，以加速查询。

优化后的 SQL 查询语句如下：

SELECT count(*) FROM (
    SELECT count(id_value) 
    FROM "upayfn".msg_record_t 
    WHERE send_time BETWEEN '2023-06-05 09:00:00' AND '2023-06-05 09:59:59'
    GROUP BY id_value 
    HAVING count(id_value) > 1
) s

该查询语句中，使用了时间范围查询的方式，将查询条件转换为 `send_time` 在 2023 年 6 月 5 日 9 点整到 9 点 59 分 59 秒之间的记录。同时，将 `HAVING` 子句中的条件放到了 `WHERE` 子句中，以便利用索引进行优化。

需要注意的是，Kingbase 数据库中的索引类型和参数可能与其他数据库有所不同，因此具体的索引创建方式需要根据实际情况进行调整。

SELECT count(*) FROM ( SELECT count(id_value) FROM "upayfn".msg_record_t WHERE to_char(send_time,'yyyymmdd') = '20230605' AND to_char(send_time,'hh24') = '9' GROUP BY id_value having count (id_value)>1 ) s

这是一个 ClickHouse 数据库的 SQL 查询语句，该查询语句的作用是统计在 2023 年 6 月 5 日 9 点发送的消息记录中，重复发送的记录数。

具体地，该查询语句使用了子查询的方式，首先在 msg_record_t 表中筛选出发送时间为 2023 年 6 月 5 日 9 点的记录，然后按照 id_value 分组统计每个 id_value 出现的次数，最后筛选出出现次数超过 1 次的记录，再在外层查询中统计符合条件的记录数，即为重复发送的记录数。

查询结果是一个单行单列的整数，表示重复发送的记录数。