select * from ( SELECT P.PATIENT_ID, P.VISIT_ID, PM.NAME, PM.SEX, P.ADMISSION_DATE_TIME, ( SELECT TOP 1 DP.DEPT_NAME FROM DEPT_DICT DP WHERE DP.DEPT_CODE = P.DEPT_ADMISSION_TO ) AS DEPT_ADM, P.DISCHARGE_DATE_TIME, ( SELECT TOP 1 DP.DEPT_NAME FROM DEPT_DICT DP WHERE DP.DEPT_CODE = P.DEPT_DISCHARGE_FROM ) AS DEPT_DIS, DATEDIFF( DAY, P.ADMISSION_DATE_TIME, P.DISCHARGE_DATE_TIME ) AS INPAT_DAYS, P.DOCTOR_IN_CHARGE --datediff(day, P.ADMISSION_DATE_TIME,P.DISCHARGE_DATE_TIME) as zyts FROM PAT_VISIT P INNER JOIN PAT_MASTER_INDEX PM ON PM.PATIENT_ID = P.PATIENT_ID WHERE select * from ( SELECT P.PATIENT_ID, P.VISIT_ID, PM.NAME, PM.SEX, P.ADMISSION_DATE_TIME, ( SELECT TOP 1 DP.DEPT_NAME FROM DEPT_DICT DP WHERE DP.DEPT_CODE = P.DEPT_ADMISSION_TO ) AS DEPT_ADM, P.DISCHARGE_DATE_TIME, ( SELECT TOP 1 DP.DEPT_NAME FROM DEPT_DICT DP WHERE DP.DEPT_CODE = P.DEPT_DISCHARGE_FROM ) AS DEPT_DIS, DATEDIFF( DAY, P.ADMISSION_DATE_TIME, P.DISCHARGE_DATE_TIME ) AS INPAT_DAYS, P.DOCTOR_IN_CHARGE --datediff(day, P.ADMISSION_DATE_TIME,P.DISCHARGE_DATE_TIME) as zyts FROM PAT_VISIT P INNER JOIN PAT_MASTER_INDEX PM ON PM.PATIENT_ID = P.PATIENT_ID WHERE P.DISCHARGE_DATE_TIME >= '2016-01-01' AND P.DISCHARGE_DATE_TIME < = '2023-07-10' AND DATEDIFF( DAY,P.ADMISSION_DATE_TIME, P.DISCHARGE_DATE_TIME ) >= 30 ) t order by inpat_days desc P.DISCHARGE_DATE_TIME >= '2016-01-01' AND P.DISCHARGE_DATE_TIME < = '2023-07-10' AND DATEDIFF( DAY,P.ADMISSION_DATE_TIME, P.DISCHARGE_DATE_TIME ) >= 30 ) t order by inpat_days desc 帮我把这段sql优化一下

时间: 2023-09-23 13:13:18 浏览: 117
这段 SQL 查询语句可以进行一些优化,例如使用表别名、避免多次嵌套子查询等。下面是优化后的 SQL 查询语句: ```sql SELECT P.PATIENT_ID, P.VISIT_ID, PM.NAME, PM.SEX, P.ADMISSION_DATE_TIME, DP_ADM.DEPT_NAME AS DEPT_ADM, P.DISCHARGE_DATE_TIME, DP_DIS.DEPT_NAME AS DEPT_DIS, DATEDIFF(DAY, P.ADMISSION_DATE_TIME, P.DISCHARGE_DATE_TIME) AS INPAT_DAYS, P.DOCTOR_IN_CHARGE FROM PAT_VISIT P INNER JOIN PAT_MASTER_INDEX PM ON PM.PATIENT_ID = P.PATIENT_ID LEFT JOIN DEPT_DICT DP_ADM ON DP_ADM.DEPT_CODE = P.DEPT_ADMISSION_TO LEFT JOIN DEPT_DICT DP_DIS ON DP_DIS.DEPT_CODE = P.DEPT_DISCHARGE_FROM WHERE P.DISCHARGE_DATE_TIME >= '2016-01-01' AND P.DISCHARGE_DATE_TIME <= '2023-07-10' AND DATEDIFF(DAY, P.ADMISSION_DATE_TIME, P.DISCHARGE_DATE_TIME) >= 30 ORDER BY INPAT_DAYS DESC; ``` 此优化后的查询使用了表别名,将子查询转换为了左连接,并通过 JOIN 操作将 DEPT_DICT 表连接到主查询中,以减少子查询的数量。同时,将过滤条件放在 WHERE 子句中,使用了统一的日期格式。 请注意,优化 SQL 语句时需要考虑数据库的具体情况和索引的使用,这只是一个基本的优化示例,具体优化策略可能需要根据实际情况进行调整。
阅读全文

相关推荐

SELECT CS.CLAIMS_ID, CE.LONG_NAME CORPORATENAME, CS.PATIENT_NAME, CS.EMPLOYEE_NAME,CS.DEPARTMENT,E.SUBSIDIARY ,E.BRANCH, CS.ADMISSION_DATE, CS.DISCHARGEABLE_DATE , CS.PROVIDER_NAME, CS.PANEL_PROVIDER, TRIM(DS.ICD_CODE)||', '||DS.DESCRIPTION DIAGNOSISNAME, CS.MC_TAKEN_DAY ,CR.DESCRIPTION COVERAGE_DESCRIPTION, SD2.FDESC CLAIMTYPE,CS.REMARKS, CS.DUE_TOTAL, CS.PAID_TO_CLAIMANT, CS.PAID_BY_CLAIMANT, CS.AUTHORIZATION_CODE, CS.SERVICE_DATE,CS.RECORD_NO,CS.SUB_RECORD_NO,CS.PLAN_ID,CS.TRANSMISSION_DATE,CS.CLAIMS_REC_DATE, CS.CLAIMS_STATUS ,CS.APPROVED_BY, CS.HOSP_INVOICE_NO, CS.TERMINAL_ID, CS.TERMINAL_TYPE, CS.DEDUCTIBLE,CS.POLICY_NO,CS.PAYEE_NAME,CS.CARD_NO, CS.DOCRCV_BY, CS.CENTRE_CODE ,CS.DOCUMENT_NO,CS.MRN , NVL((SELECT UPLDT FROM (SELECT UPLDT FROM SYT_ATTACHDOC LD WHERE TO_NUMBER(TRIM(LD.KEY1))=CS.CLAIMS_ID AND LD.MATERIAL_TYPE IN('申诉材料','补充材料','调查材料') AND ROWNUM<2 ORDER BY UPLDT DESC) WHERE ROWNUM<2),CS.SERVICE_DATE) AS LAST_DOCUMENT_RECEIVED_DATE FROM CLAIMS CS, CORPORATE CE, COVERAGE_MASTER CR, SYC_REFCD SD1, SYC_REFCD SD2, DIAGNOSIS DS , EMPLOYEE E WHERE CS.COVERAGE_ID = CR.COVERAGE_CODE AND CS.CORPORATE_CODE = CE.CORP_CODE AND CS.PRIMARY_DIAGNOSIS = DS.ICD_CODE AND CS.CLAIM_TYPE = SD1.REFCD AND CS.CARD_NO = E.CARD_NO AND SD1.VAR1 = SD2.REFCD AND SD1.MODID = 'ES' AND SD1.REFGRP = 'CLAIMTYP' AND SD2.MODID = 'ES' AND SD2.REFGRP = 'CLAIM_APPLICABLE' AND CS.PLAN_ID!='TEST-2023-GLOBAL-PLAN-DEMO' AND (CS.PAYOR_CODE,CS.CENTRE_CODE) IN (SELECT SYFIELD(STNCD,'*',1,1), SYFIELD(STNCD,'*',2,1) FROM SYM_USRSTN WHERE USRID='SYSTEM' AND STNTYP IN ('PC')) AND (CS.CORPORATE_CODE IN (SELECT STNCD FROM SYM_USRSTN WHERE USRID='SYSTEM' AND STNTYP IN ('PY','CO')) OR (CS.PAYOR_CODE,CS.CENTRE_CODE) IN (SELECT SYFIELD(STNCD,'*',1,1), SYFIELD(STNCD,'*',2,1) FROM SYM_USRSTN WHERE USRID='SYSTEM' AND STNTYP IN ('PC'))) AND CS.CLAIMS_REC_DATE>=TO_DATE('1999-01-01','yyyy-MM-dd') AND CS.CLAIMS_REC_DATE<TO_DATE('2099-01-01','yyyy-MM-dd')+1

select s.sex as sex, if(s.sex = 0, '女', '男') as sexText, s.political as political, dd.dict_value as politicalText, s.certificate as certificate, dd1.dict_value as certificateText, s.household as household, dd2.dict_value as householdText, s.pay_type as payType, dd3.dict_value as payTypeText, s.enroll_mode as enrollMode, dd4.dict_value as enrollModeText, s.admission_batch as admissionBatch, dd5.dict_value as admissionBatchTypeText, s.cultivation_level as cultivationLevel, dd6.dict_value as cultivationLevelText, s.cultivation_mode as cultivationMode, dd7.dict_value as cultivationModeText, s.learning_type as learningType, dd8.dict_value as learningTypeText, s.subject as subject, dd9.dict_value as subjectText, dd.is_del as is_del, dd.status as status from student as s left join data_dictionary as dd on s.political = dd.id left join data_dictionary as dd1 on s.certificate = dd1.id left join data_dictionary as dd2 on s.household = dd2.id left join data_dictionary as dd3 on s.pay_type = dd3.id left join data_dictionary as dd4 on s.enroll_mode = dd4.id left join data_dictionary as dd5 on s.admission_batch = dd5.id left join data_dictionary as dd6 on s.cultivation_level = dd6.id left join data_dictionary as dd7 on s.cultivation_mode = dd7.id left join data_dictionary as dd8 on s.learning_type = dd8.id left join data_dictionary as dd9 on s.subject = dd9.id where 1 = 1 and dd9.is_del = 1 and dd9.status = 1 and dd8.is_del = 1 and dd8.status = 1 and dd7.is_del = 1 and dd7.status = 1 and dd6.is_del = 1 and dd6.status = 1 and dd5.is_del = 1 and dd5.status = 1 and dd4.is_del = 1 and dd4.status = 1 and dd3.is_del = 1 and dd3.status = 1 and dd2.is_del = 1 and dd2.status = 1 and dd1.is_del = 1 and dd1.status = 1 and dd.is_del = 1 and dd.status = 1

最新推荐

recommend-type

天健HIS数据结构手册20080721-01.doc

2. **病人管理**:手册涉及病人来源(PATIENT_SOURCE_DICT)、入院方式(PATIENT_CLASS_DICT)、出院方式(DISCHARGE_DISPOSITION_DICT)、病情状态(PATIENT_STATUS_DICT)、住院目的(ADMISSION_CAUSE_DICT)等,...
recommend-type

QXDM nv参数大全.docx

5. Mobile CAI Revision Number (mob_cai_rev) 和 Mobile Firmware Revision Number (mob_firm_rev):这两个参数表示手机的CAI(Call Admission Information)修订版和固件修订版,反映了手机软件的具体版本。...
recommend-type

CAP和MAP应用协议和信令流程ISSUE2[1].0

首先,CAP(Call Admission Control Protocol,呼叫准入控制协议)是No.7信令系统中的一个关键组件,它在七号信令系统中扮演着至关重要的角色。CAP的功能主要是管理和控制网络中的呼叫建立、修改和释放,以确保网络...
recommend-type

数学建模拟合与插值.ppt

数学建模拟合与插值.ppt
recommend-type

[net毕业设计]ASP.NET教育报表管理系统-权限管理模块(源代码+论文).zip

【项目资源】:包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源、音视频、网站开发等各种技术项目的源码。包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、python、web、C#、EDA、proteus、RTOS等项目的源码。【项目质量】:所有源码都经过严格测试,可以直接运行。功能在确认正常工作后才上传。【适用人群】:适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。【附加价值】:项目具有较高的学习借鉴价值,也可直接拿来修改复刻。对于有一定基础或热衷于研究的人来说,可以在这些基础代码上进行修改和扩展,实现其他功能。【沟通交流】:有任何使用上的问题,欢迎随时与博主沟通,博主会及时解答。鼓励下载和使用,并欢迎大家互相学习,共同进步。
recommend-type

火炬连体网络在MNIST的2D嵌入实现示例

资源摘要信息:"Siamese网络是一种特殊的神经网络,主要用于度量学习任务中,例如人脸验证、签名识别或任何需要判断两个输入是否相似的场景。本资源中的实现例子是在MNIST数据集上训练的,MNIST是一个包含了手写数字的大型数据集,广泛用于训练各种图像处理系统。在这个例子中,Siamese网络被用来将手写数字图像嵌入到2D空间中,同时保留它们之间的相似性信息。通过这个过程,数字图像能够被映射到一个欧几里得空间,其中相似的图像在空间上彼此接近,不相似的图像则相对远离。 具体到技术层面,Siamese网络由两个相同的子网络构成,这两个子网络共享权重并且并行处理两个不同的输入。在本例中,这两个子网络可能被设计为卷积神经网络(CNN),因为CNN在图像识别任务中表现出色。网络的输入是成对的手写数字图像,输出是一个相似性分数或者距离度量,表明这两个图像是否属于同一类别。 为了训练Siamese网络,需要定义一个损失函数来指导网络学习如何区分相似与不相似的输入对。常见的损失函数包括对比损失(Contrastive Loss)和三元组损失(Triplet Loss)。对比损失函数关注于同一类别的图像对(正样本对)以及不同类别的图像对(负样本对),鼓励网络减小正样本对的距离同时增加负样本对的距离。 在Lua语言环境中,Siamese网络的实现可以通过Lua的深度学习库,如Torch/LuaTorch,来构建。Torch/LuaTorch是一个强大的科学计算框架,它支持GPU加速,广泛应用于机器学习和深度学习领域。通过这个框架,开发者可以使用Lua语言定义模型结构、配置训练过程、执行前向和反向传播算法等。 资源的文件名称列表中的“siamese_network-master”暗示了一个主分支,它可能包含模型定义、训练脚本、测试脚本等。这个主分支中的代码结构可能包括以下部分: 1. 数据加载器(data_loader): 负责加载MNIST数据集并将图像对输入到网络中。 2. 模型定义(model.lua): 定义Siamese网络的结构,包括两个并行的子网络以及最后的相似性度量层。 3. 训练脚本(train.lua): 包含模型训练的过程,如前向传播、损失计算、反向传播和参数更新。 4. 测试脚本(test.lua): 用于评估训练好的模型在验证集或者测试集上的性能。 5. 配置文件(config.lua): 包含了网络结构和训练过程的超参数设置,如学习率、批量大小等。 Siamese网络在实际应用中可以广泛用于各种需要比较两个输入相似性的场合,例如医学图像分析、安全验证系统等。通过本资源中的示例,开发者可以深入理解Siamese网络的工作原理,并在自己的项目中实现类似的网络结构来解决实际问题。"
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

L2正则化的终极指南:从入门到精通,揭秘机器学习中的性能优化技巧

![L2正则化的终极指南:从入门到精通,揭秘机器学习中的性能优化技巧](https://img-blog.csdnimg.cn/20191008175634343.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MTYxMTA0NQ==,size_16,color_FFFFFF,t_70) # 1. L2正则化基础概念 在机器学习和统计建模中,L2正则化是一个广泛应用的技巧,用于改进模型的泛化能力。正则化是解决过拟
recommend-type

如何构建一个符合GB/T19716和ISO/IEC13335标准的信息安全事件管理框架,并确保业务连续性规划的有效性?

构建一个符合GB/T19716和ISO/IEC13335标准的信息安全事件管理框架,需要遵循一系列步骤来确保信息系统的安全性和业务连续性规划的有效性。首先,组织需要明确信息安全事件的定义,理解信息安全事态和信息安全事件的区别,并建立事件分类和分级机制。 参考资源链接:[信息安全事件管理:策略与响应指南](https://wenku.csdn.net/doc/5f6b2umknn?spm=1055.2569.3001.10343) 依照GB/T19716标准,组织应制定信息安全事件管理策略,明确组织内各个层级的角色与职责。此外,需要设置信息安全事件响应组(ISIRT),并为其配备必要的资源、
recommend-type

Angular插件增强Application Insights JavaScript SDK功能

资源摘要信息:"Microsoft Application Insights JavaScript SDK-Angular插件" 知识点详细说明: 1. 插件用途与功能: Microsoft Application Insights JavaScript SDK-Angular插件主要用途在于增强Application Insights的Javascript SDK在Angular应用程序中的功能性。通过使用该插件,开发者可以轻松地在Angular项目中实现对特定事件的监控和数据收集,其中包括: - 跟踪路由器更改:插件能够检测和报告Angular路由的变化事件,有助于开发者理解用户如何与应用程序的导航功能互动。 - 跟踪未捕获的异常:该插件可以捕获并记录所有在Angular应用中未被捕获的异常,从而帮助开发团队快速定位和解决生产环境中的问题。 2. 兼容性问题: 在使用Angular插件时,必须注意其与es3不兼容的限制。es3(ECMAScript 3)是一种较旧的JavaScript标准,已广泛被es5及更新的标准所替代。因此,当开发Angular应用时,需要确保项目使用的是兼容现代JavaScript标准的构建配置。 3. 安装与入门: 要开始使用Application Insights Angular插件,开发者需要遵循几个简单的步骤: - 首先,通过npm(Node.js的包管理器)安装Application Insights Angular插件包。具体命令为:npm install @microsoft/applicationinsights-angularplugin-js。 - 接下来,开发者需要在Angular应用的适当组件或服务中设置Application Insights实例。这一过程涉及到了导入相关的类和方法,并根据Application Insights的官方文档进行配置。 4. 基本用法示例: 文档中提到的“基本用法”部分给出的示例代码展示了如何在Angular应用中设置Application Insights实例。示例中首先通过import语句引入了Angular框架的Component装饰器以及Application Insights的类。然后,通过Component装饰器定义了一个Angular组件,这个组件是应用的一个基本单元,负责处理视图和用户交互。在组件类中,开发者可以设置Application Insights的实例,并将插件添加到实例中,从而启用特定的功能。 5. TypeScript标签的含义: TypeScript是JavaScript的一个超集,它添加了类型系统和一些其他特性,以帮助开发更大型的JavaScript应用。使用TypeScript可以提高代码的可读性和可维护性,并且可以利用TypeScript提供的强类型特性来在编译阶段就发现潜在的错误。文档中提到的标签"TypeScript"强调了该插件及其示例代码是用TypeScript编写的,因此在实际应用中也需要以TypeScript来开发和维护。 6. 压缩包子文件的文件名称列表: 在实际的项目部署中,可能会用到压缩包子文件(通常是一些JavaScript库的压缩和打包后的文件)。在本例中,"applicationinsights-angularplugin-js-main"很可能是该插件主要的入口文件或者压缩包文件的名称。在开发过程中,开发者需要确保引用了正确的文件,以便将插件的功能正确地集成到项目中。 总结而言,Application Insights Angular插件是为了加强在Angular应用中使用Application Insights Javascript SDK的能力,帮助开发者更好地监控和分析应用的运行情况。通过使用该插件,可以跟踪路由器更改和未捕获异常等关键信息。安装与配置过程简单明了,但是需要注意兼容性问题以及正确引用文件,以确保插件能够顺利工作。