select DATE_FORMAT(a.year, '%Y'),COALESCE (cnt,0) from fgz_plyj.year_dict a left join (select DATE_FORMAT(b.judgement_date, '%Y') as judgement_date,count(DATE_FORMAT(b.judgement_date, '%Y')) as cnt from fgz_plyj.case_fix_attrs b inner join fgz_plyj.attr_judges c on b.case_id=c.case_id inner join fgz_plyj.court_url d on b.case_id=d.case_id where b.trial_round ='二审' and b.case_type='改判' and d.is_dup='N'and DATE_FORMAT(d.create_time, '%Y')=DATE_FORMAT(NOW(), '%Y') group by b.judgement_date) e on DATE_FORMAT(a.year, '%Y')=e.judgement_date where DATE_FORMAT(a.year, '%Y')<DATE_FORMAT(NOW(), '%Y')+1 and min(judgement_date)>DATE_FORMAT(a.year, '%Y') order by DATE_FORMAT(a.year, '%Y') desc ;分析一下这个sql

这个SQL语句是一个比较复杂的查询语句，主要是在计算每年的案件数量。下面是对该SQL语句的分析：

1. 首先，它从`year_dict`表中选择了年份(`DATE_FORMAT(a.year, '%Y')`)和一个计数值(`COALESCE (cnt,0)`)。`year_dict`表可能是一个存储年份信息的表。

2. 接着，它使用了左连接(`LEFT JOIN`)将一个子查询(`e`)与`year_dict`表进行连接。这个子查询用来计算每年的案件数量。

3. 子查询中，首先从`case_fix_attrs`表中选择了`judgement_date`的年份，并将其格式化为年份形式(`DATE_FORMAT(b.judgement_date, '%Y')`)。然后使用`COUNT()`函数对每个年份进行计数，并将计数结果命名为`cnt`。

4. 在子查询中，还有一些表之间的内连接(`INNER JOIN`)操作。`attr_judges`表与`case_fix_attrs`表通过`case_id`进行连接，`court_url`表与`case_fix_attrs`表也通过`case_id`进行连接。

5. 子查询中有一些筛选条件：
- `b.trial_round ='二审'`：筛选出二审的案件。
- `b.case_type='改判'`：筛选出改判类型的案件。
- `d.is_dup='N'`：筛选出非重复的案件。
- `DATE_FORMAT(d.create_time, '%Y')=DATE_FORMAT(NOW(), '%Y')`：筛选出创建时间与当前年份相同的案件。

6. 子查询使用`GROUP BY`将结果按照`judgement_date`进行分组。

7. 接下来，子查询的结果与`year_dict`表进行连接，连接条件是年份相等(`DATE_FORMAT(a.year, '%Y')=e.judgement_date`)。

8. 在最后的查询中，还有一些筛选条件：
- `DATE_FORMAT(a.year, '%Y')<DATE_FORMAT(NOW(), '%Y')+1`：筛选出年份早于当前年份的记录。
- `min(judgement_date)>DATE_FORMAT(a.year, '%Y')`：筛选出最早的判决日期大于当前年份的记录。

9. 最后的结果按照年份降序排序(`ORDER BY DATE_FORMAT(a.year, '%Y') DESC`)。

总体来说，这个SQL语句的目的是统计每年的案件数量，并按照年份降序排序。但具体结果还需要根据实际数据和表结构来确定。