SELECT c.*, cu.person_name, comb.comb_name, comp.comp_name, org.org_name sys_org_name, org2.org_name sys_org2_name, gcount FROM cc_bank_card c LEFT JOIN cc_client_user_detail cu ON c.open_user_id = cu.user_id LEFT JOIN cc_company_branch comb ON comb.comb_id = c.comb_id LEFT JOIN cc_company comp ON comp.comp_id = c.comp_id LEFT JOIN sys_org org ON org.org_id = c.sys_org_id LEFT JOIN sys_org org2 ON org2.org_id = c.sys_org2_id INNER JOIN (SELECT id_card, count(card_id) gcount FROM cc_bank_card i WHERE i.delete_flag = 'NOT_DELETE' GROUP BY id_card HAVING count(card_id) >= 2) g ON g.id_card = c.id_card WHERE c.delete_flag = 'NOT_DELETE' ORDER BY gcount DESC, id_card, create_time DESC 这条sql你会怎么去优化

这条 SQL 语句的主要问题在于它包含了多个 JOIN 操作，而且其中包含了子查询，这可能导致性能瓶颈。为了优化这条 SQL 语句，可以考虑以下几个方面：

1. 尽量避免使用子查询，可以将子查询中的逻辑转换为 JOIN 操作或者使用临时表。

2. 对于 LEFT JOIN 操作，可以考虑将其转换为 INNER JOIN 操作，这样可以减少 JOIN 操作的数量，从而提高查询性能。

3. 尽量减少 SELECT 语句中 SELECT 字段的数量，只选择必要的字段，这样可以减少数据传输的开销。

4. 优化 WHERE 子句中的条件，可以考虑使用索引来加速查询。

5. 对于 ORDER BY 子句中的排序操作，可以考虑对排序字段建立索引，从而提高查询性能。

具体的优化策略需要根据具体的数据情况和业务需求来定制，以上仅供参考。

相关问题

以hive的角度检查语法： with cur_dim_comb as (SELECT DISTINCT t.dim_comb ,t.var_sub_class ,t.acc_value FROM gerp.cux_cst_data_alloc_his t WHERE t.top_var_type = '10' AND t.job_ver_id in (SELECT ver.job_ver_id AS p_job_ver_id FROM gerp.cux_cst_dist_jobs_all job INNER JOIN gerp.cux_cst_dist_jobs_vers_all ver ON job.job_id = ver.job_id )) select tp.bd_code --事业部编码 ,tp.bd_name --事业部名称 ,hp.ou_code --OU名称 ,hp.ou_name --OU编码 ,op.main_class_desc --差异大类 ,op.acc_value --科目代码 ,op.acc_desc --科目名称 ,op.dim_comb --区分维度 ,op.begin_amount --期初余额 ,op.accrual_amount --本期发生 ,op.balance_diff_alloc_amount --期末差异结存 ,op.var_sub_class ,op.main_class_value ,op.org_id ,op.period_name ,op.job_ver_id from (select up.* ,q1.* from (SELECT DISTINCT maincl.* ,t.* FROM t inner join (SELECT fv.flex_value ,fv.description FROM fv inner join fs on fv.flex_value_set_id = fs.flex_value_set_id AND fs.flex_value_set_name = 'CUX_CST_VARIANCE_TYPE' AND fv.enabled_flag = 'Y' AND fv.hierarchy_level = '2' AND fv.flex_value LIKE '10%' ) maincl on t.var_main_class = maincl.flex_value inner join cur_dim_comb on cur_dim_comb.var_sub_class = t.var_sub_class and cur_dim_comb.acc_value = t.acc_value WHERE 1 = 1 AND t.top_var_type = '10' AND t.job_ver_id in (SELECT ver.job_ver_id AS p_job_ver_id FROM gerp.cux_cst_dist_jobs_all job INNER JOIN gerp.cux_cst_dist_jobs_vers_all ver ON job.job_id = ver.job_id) ORDER BY maincl.description ,t.acc_value ,cur_dim_comb.dim_comb ) up inner join (SELECT t1.* ,SUM(t1.begin_amount) begin_amount ,SUM(t1.accrual_amount) accrual_amount ,SUM(t1.balance_diff_alloc_amount) balance_diff_alloc_amount FROM gerp.cux_cst_data_alloc_his t1 LEFT JOIN gerp.cux_cst_data_alloc_his t ON t1.top_var_type = '10' AND t1.var_sub_class = t.var_sub_class --p_var_sub_class AND t1.org_id = t.org_id --p_org_id AND t1.period_name = t.period_name --p_period_name AND t1.job_ver_id = t.job_ver_id --p_job_ver_id AND t1.acc_value = t.acc_value --p_acc_value WHERE t1.dim_comb in (select distinct dim_comb from cur_dim_comb) group by t1.org_id,t1.period_name,t1.job_ver_id,t1.var_sub_class,t1.acc_value ) q1 on q1.org_id = up.org_id --p_org_id AND q1.period_name = up.period_name --p_period_name AND q1.job_ver_id = up.job_ver_id --p_job_ver_id AND q1.var_sub_class = up.var_sub_class --p_var_sub_class AND q1.acc_value = up.acc_value --p_acc_value ) op

从 Hive 的角度来检查语法，以下是您提供的 SQL 查询语句：

with cur_dim_comb as (
    SELECT DISTINCT t.dim_comb, t.var_sub_class, t.acc_value
    FROM gerp.cux_cst_data_alloc_his t
    WHERE t.top_var_type = '10'
    AND t.job_ver_id in (
        SELECT ver.job_ver_id AS p_job_ver_id
        FROM gerp.cux_cst_dist_jobs_all job
        INNER JOIN gerp.cux_cst_dist_jobs_vers_all ver
        ON job.job_id = ver.job_id
    )
)
select
    tp.bd_code, --事业部编码
    tp.bd_name, --事业部名称
    hp.ou_code, --OU名称
    hp.ou_name, --OU编码
    op.main_class_desc, --差异大类
    op.acc_value, --科目代码
    op.acc_desc, --科目名称
    op.dim_comb, --区分维度
    op.begin_amount, --期初余额
    op.accrual_amount, --本期发生
    op.balance_diff_alloc_amount, --期末差异结存
    op.var_sub_class,
    op.main_class_value,
    op.org_id,
    op.period_name,
    op.job_ver_id
from (
    select up.*, q1.*
    from (
        SELECT DISTINCT
            maincl.*,
            t.*
        FROM
            t
            inner join (
                SELECT
                    fv.flex_value,
                    fv.description
                FROM
                    fv
                    inner join fs
                    on fv.flex_value_set_id = fs.flex_value_set_id
                    AND fs.flex_value_set_name = 'CUX_CST_VARIANCE_TYPE'
                    AND fv.enabled_flag = 'Y'
                    AND fv.hierarchy_level = '2'
                    AND fv.flex_value LIKE '10%'
            ) maincl
            on t.var_main_class = maincl.flex_value
            inner join cur_dim_comb
            on cur_dim_comb.var_sub_class = t.var_sub_class
            and cur_dim_comb.acc_value = t.acc_value
        WHERE
            1 = 1
            AND t.top_var_type = '10'
            AND t.job_ver_id in (
                SELECT ver.job_ver_id AS p_job_ver_id
                FROM gerp.cux_cst_dist_jobs_all job
                INNER JOIN gerp.cux_cst_dist_jobs_vers_all ver
                ON job.job_id = ver.job_id
            )
        ORDER BY
            maincl.description,
            t.acc_value,
            cur_dim_comb.dim_comb
    ) up
    inner join (
        SELECT
            t1.*,
            SUM(t1.begin_amount) begin_amount,
            SUM(t1.accrual_amount) accrual_amount,
            SUM(t1.balance_diff_alloc_amount) balance_diff_alloc_amount
        FROM
            gerp.cux_cst_data_alloc_his t1
            LEFT JOIN gerp.cux_cst_data_alloc_his t
            ON t1.top_var_type = '10'
            AND t1.var_sub_class = t.var_sub_class --p_var_sub_class
            AND t1.org_id = t.org_id --p_org_id
            AND t1.period_name = t.period_name --p_period_name
            AND t1.job_ver_id = t.job_ver_id --p_job_ver_id
            AND t1.acc_value = t.acc_value --p_acc_value
        WHERE
            t1.dim_comb in (select distinct dim_comb from cur_dim_comb)
        group by
            t1.org_id,
            t1.period_name,
            t1.job_ver_id,
            t1.var_sub_class,
            t1.acc_value
    ) q1
    on q1.org_id = up.org_id --p_org_id
    AND q1.period_name = up.period_name --p_period_name
    AND q1.job_ver_id = up.job_ver_id --p_job_ver_id
    AND q1.var_sub_class = up.var_sub_class --p_var_sub_class
    AND q1.acc_value = up.acc_value --p_acc_value
) op

从语法角度来看，该查询语句是有效的。但是，如果您想要确保语句完全符合您的预期，请先测试该语句在您的环境中的执行结果。

SELECT comb_id, comb_name FROM cc_company_branch GROUP BY comb_name;这条语句应该怎么优化？

对于这条查询语句，可以考虑以下几种优化方法：

1. 添加索引：可以在 cc_company_branch 表的 comb_name 列上添加索引，以提高查询性能。这样 MySQL 优化器在执行查询时就可以使用索引加速查询。

2. 改变 GROUP BY 顺序：可以将 GROUP BY comb_name 改为 GROUP BY comb_id。这样 MySQL 优化器在执行查询时就可以直接使用索引进行分组，而不需要进行额外的排序操作，从而提高查询性能。

3. 使用子查询：可以使用子查询来代替 GROUP BY，例如：

   SELECT comb_id, comb_name FROM cc_company_branch WHERE comb_name IN (SELECT comb_name FROM cc_company_branch GROUP BY comb_name);

这样 MySQL 优化器就可以先执行子查询，获取到所有的 comb_name，然后再根据这些 comb_name 查询对应的 comb_id 和 comb_name，从而避免了 GROUP BY 操作，提高查询性能。

需要根据具体情况选择优化方法，综合考虑数据表结构、查询频率等因素。同时，需要注意优化的效果和对系统性能的影响，避免过度优化。