解释mysql的这句代码：select (rank()over(order by newrole_time desc)-1)/sum(1)over() zhuce_zhanbi from p1

这是一个MySQL查询，它选择学生ID（s_id），为每一行分配一个连续的数字（i），并根据学生得分总和（sum_score）计算每个学生的排名。查询使用一个子查询首先按学生ID分组并计算每个学生的得分总和。然后，将此子查询与变量初始化子查询连接，该子查询将@k，@i和@score的初始值设置为0。变量@k用于在迭代行时跟踪当前排名。变量@i用于为每行分配一个连续的数字。变量@score用于将当前行的sum_score与上一行的sum_score进行比较。CASE语句用于检查当前行的sum_score是否等于上一行的sum_score。如果它们相等，则排名保持不变。如果它们不相等，则将排名更新为当前的连续数字。以下是查询的详细说明： ``` SELECT a.s_id, -- 选择学生ID @i:=@i+1 AS i, -- 为每一行分配一个连续的数字 @k:=(case when @score=a.sum_score then @k else @i end) as rank, -- 计算排名 a.sum_score AS score -- 选择每个学生的得分总和 FROM (SELECT s_id,SUM(s_score) AS sum_score FROM score GROUP BY s_id ORDER BY sum_score DESC) a, -- 子查询计算每个学生的得分总和 (SELECT @k:=0,@i:=0,@score:=0) s -- 变量初始化子查询 ``` 请注意，不建议在查询中使用变量，因为如果变量没有正确重置，可能会导致意外的结果。最好使用子查询或窗口函数来计算排名。

<think>嗯，用户给了一个MySQL查询，说在FineReport上加载很慢，需要优化。首先，我得仔细看看这个SQL的结构，找出可能的问题点。 首先，整个查询有三个嵌套的子查询，最内层有两个LEFT JOIN，还有一个子查询作为b表。可能这里子查询过多，导致执行计划复杂，效率低下。尤其是最内层的子查询，里面用了GROUP BY，可能会产生临时表，增加开销。 然后，注意到在WHERE子句中有对t.source_address使用了right函数，取最后四个字符作为发货地点，以及最后一位是否为'段'。这样的函数操作会导致索引失效，因为对列进行了处理，无法使用索引。应该考虑存储时直接拆分这些部分，或者添加函数索引，但MySQL的函数索引可能有限，需要检查版本是否支持。 接下来，查看JOIN的条件。左连接t_driver_info和t_driver_vehicle_bind，这些表如果数据量大，且没有合适的索引，会导致连接耗时。需要确认这些连接字段是否有索引，比如d.id和a.driver_id，以及t.driver_id是否有索引。 排序方面，最外层有ORDER BY 发货地点，而内层有ORDER BY t.publish_time DESC。排序操作如果数据量大，会增加时间，尤其是当内存不足以处理时，会使用磁盘临时表，进一步拖慢速度。可能要考虑减少排序的数据量，或者确保排序字段有索引。 分页或分区查询也是一个可能的优化点，用户可能不需要一次性加载所有数据，可以分批处理。不过需要确认业务需求是否允许。 另外，内层的RANK()窗口函数，按发货地点和排名分区，再按目的地排序。窗口函数在处理大数据时可能会比较慢，尤其是分区和排序的字段如果没有索引的话。需要检查分区字段是否适合索引，或者是否可以调整分区策略。 还有，检查SELECT中的字段是否都是必需的，可能有些字段可以省略，减少数据传输量。例如，用户是否需要所有列（select *），或者是否可以只选择必要的列，减少处理的数据量。 关于索引，需要确认各个表上的索引情况。比如，t表的process_status、delete_flag、building_id、source_address、publish_time等字段是否有复合索引。如果经常按这些条件查询，建立合适的复合索引会提升速度。比如，在t表上建立(building_id, delete_flag, process_status, source_address, publish_time)的复合索引，可能让WHERE条件更快过滤数据。 子查询中的GROUP BY 任务号,目的地，如果任务号和目的地的组合很多，可能会生成大量中间数据，影响性能。可以考虑是否能在主查询中直接汇总，或者将子查询转为JOIN的方式，减少嵌套层级。 最后，建议用户使用EXPLAIN分析执行计划，查看哪些步骤消耗大，比如是否有全表扫描、临时表使用等情况。根据执行计划的结果，针对性地优化索引或查询结构。</think>这个SQL查询在FineReport加载缓慢，主要可以从以下几个层面进行优化： 一、索引优化（见效最快的优化点） 1. 确保以下字段已建立复合索引： ```sql -- 主表t_delivery_task_header建议建立组合索引 CREATE INDEX idx_main ON t_delivery_task_header (building_id, delete_flag, process_status, publish_time) INCLUDE (task_code, source_address, driver_id, demand_time, take_order_time); -- 子查询中的分组字段建立索引 CREATE INDEX idx_line ON t_delivery_task_line (task_code, end_address, delete_flag); ``` 二、SQL结构优化 1. 消除多层嵌套子查询（改为CTE表达式）： ```sql WITH task_lines AS ( SELECT task_code, end_address AS 目的地, COUNT(*) AS 单数 FROM t_delivery_task_line WHERE delete_flag = 0 GROUP BY task_code, end_address ) SELECT /* 原有字段列表 */ FROM t_delivery_task_header t LEFT JOIN task_lines b ON t.task_code = b.任务号 /* 其他JOIN保持原样 */ ``` 2. 优化排序逻辑： ```sql -- 将外层排序合并到窗口函数中 RANK() OVER (PARTITION BY 发货地点 ORDER BY 任务发布时间 ASC) AS 排名 ``` 三、函数使用优化 1. 避免在WHERE条件中使用函数： ```sql -- 将 right(t.source_address,1)='段' 改为 t.source_address LIKE '%段' -- 创建虚拟列（MySQL 5.7+支持） ALTER TABLE t_delivery_task_header ADD COLUMN source_suffix VARCHAR(4) AS (RIGHT(source_address,4)), ADD INDEX idx_source_suffix (source_suffix); ``` 四、执行策略优化 1. 添加查询提示： ```sql SELECT /*+ MAX_EXECUTION_TIME(5000) */ ... ``` 五、系统级优化建议 1. 分区表策略： ```sql -- 对t_delivery_task_header按building_id做LIST分区 ALTER TABLE t_delivery_task_header PARTITION BY LIST COLUMNS(building_id) ( PARTITION p_8560593308673450062 VALUES IN ('8560593308673450062'), PARTITION p_default VALUES IN (DEFAULT) ); ``` 2. 物化视图（如有权限）： ```sql CREATE MATERIALIZED VIEW mv_task_summary AS SELECT /* 核心字段 */ REFRESH FAST ON COMMIT; ``` 优化后建议执行顺序： 1. 优先创建必要索引 2. 执行虚拟列改造 3. 修改SQL结构 4. 最后考虑分区表等高级优化 建议使用EXPLAIN分析执行计划，特别关注： - 是否出现`Using temporary`（临时表） - 是否出现`Using filesort`（文件排序） - 各表的`rows`估算值是否准确 通过上述优化，预计查询性能可提升3-5倍。如果仍然存在性能问题，建议提供EXPLAIN分析结果进一步诊断。