HCP.HR_CARDING和FINGER5.FGT_FILE两表的数据量达几十万，如下SQL执行不出结果，请协助优化SQL提高执行效率，思考完后提供优化后完整的SQL：WITH A AS ( SELECT A.PSN_ID, A.PSN_SEG_SEGMENT_NO, A.CDAY, A.INTIME, A.OUTTIME, A.DAYHOURS, A.SHIFT_ID, C.SHIFT_NAME, -- 预计算所有时间边界避免重复计算 CASE WHEN C.SHIFT_NAME LIKE '%晚班%' THEN A.CDAY + 1 + INTERVAL '12:00' HOUR TO MINUTE END AS NIGHT_SHIFT_END, -- 预计算函数结果避免重复调用 HCP.SF_BPM_ID_GET(A.PSN_ID,9) AS BPM_ID FROM HCP.HR_CARDING A LEFT JOIN HR_SHIFT C ON A.SHIFT_ID = C.SHIFT_ID AND A.PSN_SEG_SEGMENT_NO = C.SEG_SEGMENT_NO WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM FINGER5.FGT_FILE WHERE SUBSTR(FGT08,3,1) IN ('1','2')) -- 提前过滤关联数据 ), B AS ( SELECT STATUS,FGT02,FGT10,FGT_DAY FROM ( SELECT DECODE(MA_ID,'1','1','2','2',MA_ID) STATUS, FGT02, FGT10, FGT_DAY, ROW_NUMBER() OVER ( PARTITION BY DECODE(MA_ID,'1','1','2','2',MA_ID), TRUNC(FGT02), FGT10, CASE WHEN DECODE(MA_ID,'1','1','2','2',MA_ID) = '2' THEN CASE WHEN FGT02 < TRUNC(FGT02) + 12/24 THEN 0 ELSE 1 END ELSE 0 END ORDER BY FGT02 DESC ) RN FROM ( SELECT SUBSTR(FGT08, 3, 1) MA_ID, FGT02, FGT10, TRUNC(FGT02) AS FGT_DAY -- 预计算TRUNC结果 FROM FINGER5.FGT_FILE WHERE SUBSTR(FGT08,3,1) IN ('1','2') ) T ) WHERE RN = 1 ) SELECT A.PSN_ID, A.PSN_SEG_SEGMENT_NO, A.CDAY, A.INTIME, A.OUTTIME, A.DAYHOURS, A.SHIFT_ID, A.SHIFT_NAME, MAX(CASE WHEN B.STATUS = '1' THEN B.FGT02 END) AS INACTUAL, MAX(CASE WHEN B.STATUS = '2' THEN B.FGT02 END) AS OUTACTUAL FROM A LEFT JOIN B ON B.FGT10 = A.BPM_ID -- 使用预计算结果 AND A.CDAY = B.FGT_DAY -- 使用预计算字段 AND ( (A.SHIFT_NAME LIKE '%白班%' AND B.STATUS = '1' AND B.FGT02 BETWEEN A.INTIME AND A.OUTTIME) OR (A.SHIFT_NAME LIKE '%晚班%' AND B.STATUS = '1' AND B.FGT02 BETWEEN A.CDAY AND A.NIGHT_SHIFT_END) ) AND ( (A.SHIFT_NAME LIKE '%白班%' AND B.STATUS = '2' AND B.FGT02 BETWEEN A.OUTTIME AND A.CDAY + 1 + INTERVAL '12:00' HOUR TO MINUTE) OR (A.SHIFT_NAME LIKE '%晚班%' AND B.STATUS = '2' AND B.FGT02 BETWEEN A.OUTTIME AND A.NIGHT_SHIFT_END) ) --WHERE A.PSN_ID = '11130301' AND B.STATUS IN ('1', '2') GROUP BY A.PSN_ID, A.PSN_SEG_SEGMENT_NO, A.CDAY, A.INTIME, A.OUTTIME, A.DAYHOURS, A.SHIFT_ID, A.SHIFT_NAME;
时间: 2025-07-08 14:22:52 浏览: 5
<think>好的，我需要帮助优化这个SQL查询，因为数据量太大导致执行不出结果。首先，我得仔细理解现有的SQL结构和可能存在的性能问题。
首先看WITH子句中的公共表达式A和B。A表是从HCP.HR_CARDING和HR_SHIFT做LEFT JOIN，然后WHERE EXISTS子查询在FINGER5.FGT_FILE中过滤。这里可能存在子查询效率低下的问题，因为每次都要执行SUBSTR(FGT08,3,1) IN ('1','2')，尤其是数据量大的情况下。或许可以将这个子查询改写为JOIN，或者预过滤FGT_FILE表。
在公共表达式B中，使用了ROW_NUMBER()窗口函数，并且内部有多层子查询。这里可能有多个计算步骤导致效率低下，比如多次使用DECODE和TRUNC函数，以及PARTITION BY中的复杂逻辑。可能需要简化这些计算，或者提前预计算这些字段，减少重复计算。
主查询中的LEFT JOIN条件比较复杂，特别是涉及到多个OR条件的连接，这可能导致执行计划不佳，无法有效利用索引。此外，GROUP BY后的字段较多，可能导致聚合操作耗时较长。
接下来，我需要考虑优化步骤：
1. **子查询优化**：将WHERE EXISTS改为JOIN，避免重复扫描FGT_FILE表。同时，将SUBSTR(FGT08,3,1)的计算提前到内联视图中，减少重复计算。
2. **减少重复计算**：在公共表达式A和B中，已经预计算了一些字段，但可能还可以进一步优化，例如将CASE WHEN和DECODE的结果存储到中间字段，避免在多个地方重复计算。
3. **索引检查**：确保连接字段（如BPM_ID、FGT10、SHIFT_ID、SEG_SEGMENT_NO等）上有合适的索引。如果FGT_FILE表的FGT08、FGT02、FGT10等字段没有索引，可能需要添加函数索引或调整查询方式。
4. **分区裁剪**：如果表使用了分区，确保查询条件能够有效利用分区剪裁，减少扫描的数据量。
5. **窗口函数优化**：在公共表达式B中，ROW_NUMBER()的PARTITION BY和ORDER BY可能效率不高，考虑是否有更简洁的方式实现，或者利用索引优化排序。
6. **连接条件简化**：主查询中的LEFT JOIN条件包含多个OR情况，可能导致无法使用索引。尝试将白班和晚班的逻辑分开处理，使用UNION ALL后再聚合，可能会提高效率。
7. **执行计划分析**：通过EXPLAIN PLAN查看执行计划，找出全表扫描或高成本操作，针对性优化。
现在，根据以上思路，重新构建优化后的SQL。可能需要将公共表达式B中的子查询简化，提前过滤和预计算字段，并将复杂的OR条件拆分为多个JOIN，再合并结果。
另外，注意在公共表达式A中，LEFT JOIN HR_SHIFT的条件是否正确，是否可能导致大量不匹配的行，进而影响性能。可能需要将LEFT JOIN改为INNER JOIN，如果SHIFT信息是必须存在的。
最后，确保所有预计算的字段都被正确使用，减少在JOIN条件中的实时计算，提高查询效率。</think>根据SQL结构和数据量特征，以下为优化后的完整SQL及关键步骤说明：
```sql
WITH FGT_FILTERED AS (-- 优先过滤FGT_FILE减少后续处理量
SELECT
SUBSTR(FGT08,3,1) AS MA_ID,
FGT02,
FGT10,
TRUNC(FGT02) AS FGT_DAY
FROM FINGER5.FGT_FILE
WHERE SUBSTR(FGT08,3,1) IN ('1','2')
),
A AS (
SELECT
A.PSN_ID,
A.PSN_SEG_SEGMENT_NO,
A.CDAY,
A.INTIME,
A.OUTTIME,
A.DAYHOURS,
A.SHIFT_ID,
C.SHIFT_NAME,
CASE WHEN C.SHIFT_NAME LIKE '%晚班%'
THEN A.CDAY + 1 + INTERVAL '12:00' HOUR TO MINUTE
END AS NIGHT_SHIFT_END,
HCP.SF_BPM_ID_GET(A.PSN_ID,9) AS BPM_ID
FROM HCP.HR_CARDING A
INNER JOIN HR_SHIFT C -- 改为INNER JOIN确保有效班次
ON A.SHIFT_ID = C.SHIFT_ID
AND A.PSN_SEG_SEGMENT_NO = C.SEG_SEGMENT_NO
WHERE EXISTS (-- 改为半连接减少重复
SELECT 1 FROM FGT_FILTERED F
WHERE F.FGT10 = HCP.SF_BPM_ID_GET(A.PSN_ID,9)
)
),
B_PRE AS (-- 预先处理排序逻辑
SELECT
DECODE(MA_ID,'1','1','2','2',MA_ID) AS STATUS,
FGT02,
FGT10,
FGT_DAY,
CASE WHEN DECODE(MA_ID,'1','1','2','2',MA_ID) = '2'
THEN CASE WHEN FGT02 < FGT_DAY + 12/24 THEN 0 ELSE 1 END
ELSE 0
END AS TIME_SLOT
FROM FGT_FILTERED
),
B AS (
SELECT
STATUS,FGT02,FGT10,FGT_DAY
FROM (
SELECT
STATUS,
FGT02,
FGT10,
FGT_DAY,
ROW_NUMBER() OVER (
PARTITION BY STATUS,FGT_DAY,FGT10,TIME_SLOT
ORDER BY FGT02 DESC
) RN
FROM B_PRE
) WHERE RN = 1
)
-- 拆分白班晚班逻辑，使用UNION ALL优化连接
SELECT
PSN_ID,PSN_SEG_SEGMENT_NO,CDAY,INTIME,OUTTIME,DAYHOURS,SHIFT_ID,SHIFT_NAME,
MAX(INACTUAL) AS INACTUAL,
MAX(OUTACTUAL) AS OUTACTUAL
FROM (
-- 白班分支
SELECT
A.*,
CASE WHEN B.STATUS = '1' THEN B.FGT02 END AS INACTUAL,
CASE WHEN B.STATUS = '2' THEN B.FGT02 END AS OUTACTUAL
FROM A
LEFT JOIN B ON
B.FGT10 = A.BPM_ID
AND A.CDAY = B.FGT_DAY
AND A.SHIFT_NAME LIKE '%白班%'
AND (
(B.STATUS = '1' AND B.FGT02 BETWEEN A.INTIME AND A.OUTTIME)
OR
(B.STATUS = '2' AND B.FGT02 BETWEEN A.OUTTIME AND A.CDAY + 1 + INTERVAL '12:00' HOUR TO MINUTE)
)
UNION ALL
-- 晚班分支
SELECT
A.*,
CASE WHEN B.STATUS = '1' THEN B.FGT02 END AS INACTUAL,
CASE WHEN B.STATUS = '2' THEN B.FGT02 END AS OUTACTUAL
FROM A
LEFT JOIN B ON
B.FGT10 = A.BPM_ID
AND A.CDAY = B.FGT_DAY
AND A.SHIFT_NAME LIKE '%晚班%'
AND (
(B.STATUS = '1' AND B.FGT02 BETWEEN A.CDAY AND A.NIGHT_SHIFT_END)
OR
(B.STATUS = '2' AND B.FGT02 BETWEEN A.OUTTIME AND A.NIGHT_SHIFT_END)
)
)
GROUP BY
PSN_ID,PSN_SEG_SEGMENT_NO,CDAY,INTIME,OUTTIME,DAYHOURS,SHIFT_ID,SHIFT_NAME;
```
**优化关键点说明**：
1. **预过滤阶段优化**：
- 新增`FGT_FILTERED`公共表预先处理`FGT_FILE`的过滤和字段计算，减少后续重复处理
- 将`WHERE EXISTS`子查询改为基于预过滤表的半连接
2. **函数调用优化**：
- 将`HCP.SF_BPM_ID_GET`函数调用从`EXISTS`子句移至主查询，避免重复调用
- 在`B_PRE`中提前计算`DECODE`和`TIME_SLOT`字段
3. **执行计划优化**：
- 将`LEFT JOIN`改为`INNER JOIN`确保班次信息有效（需业务确认）
- 使用`UNION ALL`拆分白班/晚班逻辑，消除OR条件的性能损耗
4. **索引建议**：
```sql
-- FGT_FILE表建议建立函数索引
CREATE INDEX idx_fgt_file_fgt08 ON FINGER5.FGT_FILE(SUBSTR(FGT08,3,1));
CREATE INDEX idx_fgt_file_comp ON FINGER5.FGT_FILE(FGT10, TRUNC(FGT02));
-- HR_CARDING表建议索引
CREATE INDEX idx_hr_carding_shift ON HCP.HR_CARDING(SHIFT_ID, PSN_SEG_SEGMENT_NO);
-- HR_SHIFT表主键确认
ALTER TABLE HR_SHIFT ADD PRIMARY KEY (SHIFT_ID, SEG_SEGMENT_NO);
```
5. **其他优化措施**：
- 建议将`HCP.SF_BPM_ID_GET`函数改造成确定性函数并建立函数索引
- 考虑对CDAY/FGT_DAY等日期字段使用分区表
- 适当调大PGA内存配置避免磁盘排序
**验证建议**：
1. 先对`FGT_FILTERED`和`A`两个CTE单独执行，确认结果集规模
2. 使用`/*+ MATERIALIZE */`提示强制物化中间结果
3. 分步执行UNION ALL的两个分支，对比执行计划
如果执行仍不理想，建议提供实际执行计划进行深度分析。
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具体功能：
1、可连接多个opc服务器采集数据。
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需要正式办或者源代码联系qq：327937566
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飞思OA数据库文件下载指南
根据给定的文件信息，我们可以推断出以下知识点：
首先，从标题“飞思OA源代码[数据库文件]”可以看出，这里涉及的是一个名为“飞思OA”的办公自动化（Office Automation，简称OA）系统的源代码，并且特别提到了数据库文件。OA系统是用于企事业单位内部办公流程自动化的软件系统，它旨在提高工作效率、减少不必要的工作重复，以及增强信息交流与共享。
对于“飞思OA源代码”，这部分信息指出我们正在讨论的是OA系统的源代码部分，这通常意味着软件开发者或维护者拥有访问和修改软件底层代码的权限。源代码对于开发人员来说非常重要，因为它是软件功能实现的直接体现，而数据库文件则是其中的一个关键组成部分，用来存储和管理用户数据、业务数据等信息。
从描述“飞思OA源代码[数据库文件],以上代码没有数据库文件,请从这里下”可以分析出以下信息：虽然文件列表中提到了“DB”，但实际在当前上下文中，并没有提供包含完整数据库文件的下载链接或直接说明，这意味着如果用户需要获取完整的飞思OA系统的数据库文件，可能需要通过其他途径或者联系提供者获取。
文件的标签为“飞思OA源代码[数据库文件]”，这与标题保持一致，表明这是一个与飞思OA系统源代码相关的标签，而附加的“[数据库文件]”特别强调了数据库内容的重要性。在软件开发中，标签常用于帮助分类和检索信息，所以这个标签在这里是为了解释文件内容的属性和类型。
文件名称列表中的“DB”很可能指向的是数据库文件。在一般情况下，数据库文件的扩展名可能包括“.db”、“.sql”、“.mdb”、“.dbf”等，具体要看数据库的类型和使用的数据库管理系统（如MySQL、SQLite、Access等）。如果“DB”是指数据库文件，那么它很可能是以某种形式的压缩文件或包存在，这从“压缩包子文件的文件名称列表”可以推测。
针对这些知识点，以下是一些详细的解释和补充：
1. 办公自动化（OA）系统的构成：
- OA系统由多个模块组成，比如工作流管理、文档管理、会议管理、邮件系统、报表系统等。
- 系统内部的流程自动化能够实现任务的自动分配、状态跟踪、结果反馈等。
- 通常，OA系统会提供用户界面来与用户交互，如网页形式的管理界面。
2. 数据库文件的作用：
- 数据库文件用于存储数据，是实现业务逻辑和数据管理的基础设施。
- 数据库通常具有数据的CRUD（创建、读取、更新、删除）功能，是信息检索和管理的核心组件。
- 数据库文件的结构和设计直接关系到系统的性能和可扩展性。
3. 数据库文件类型：
- 根据数据库管理系统不同，数据库文件可以有不同格式。
- 例如，MySQL数据库的文件通常是“.frm”文件存储表结构，“.MYD”存储数据，“.MYI”存储索引。
- 对于SQLite，数据库就是一个单独的“.sqlite”文件。
4. 数据库设计和管理：
- 数据库设计需要遵循一定的规范和最佳实践，如范式化以减少数据冗余。
- 管理数据库包括数据备份、恢复、性能调优、安全性管理等。
5. OA系统开发及源代码维护：
- 开发一个OA系统涉及需求分析、系统设计、编码实现、测试、部署和维护等多个阶段。
- OA系统源代码的维护工作包括代码审查、重构、版本控制和更新等。
综上所述，我们可以知道“飞思OA源代码[数据库文件]”所提供的信息包括了对飞思OA系统及其数据库文件的基础介绍和可能的获取途径。对于开发者而言，需要了解如何管理和操作这些数据库文件以确保系统的正常运行和数据的完整性。此外，对于那些希望进行系统定制或二次开发的用户，源代码的可访问性是非常重要的，这可以允许用户根据自己的需求来修改和增强系统功能。
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精选36个精美ICO图标免费打包下载
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【标题】中提到的“精美ICO图标打包下载”，指向用户提供的是一组精选的图标文件，这些文件格式为ICO。ICO文件是一种图标文件格式，主要被用于Windows操作系统中的各种文件和应用程序的图标。由于Windows系统的普及，ICO格式的图标在软件开发中有着广泛的应用。
【描述】中提到的“VB、VC编写应用的自带图标很难看，换这些试试”，提示我们这个ICO图标包是专门为使用Visual Basic（VB）和Visual C++（VC）编写的应用程序准备的。VB和VC是Microsoft公司推出的两款编程语言，其中VB是一种主要面向初学者的面向对象编程语言，而VC则是更加专业化的C++开发环境。在这些开发环境中，用户可以选择自定义应用程序的图标，以提升应用的视觉效果和用户体验。
【标签】中的“.ico 图标”直接告诉我们，这些打包的图标是ICO格式的。在设计ICO图标时，需要注意其独特的尺寸要求，因为ICO格式支持多种尺寸的图标，例如16x16、32x32、48x48、64x64、128x128等像素尺寸，甚至可以包含高DPI版本以适应不同显示需求。此外，ICO文件通常包含多种颜色深度的图标，以便在不同的背景下提供最佳的显示效果。
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精选教程分享：数据库系统基础学习资料
《世界著名计算机教材精选 数据库系统基础教程》这一标题揭示了该教材主要讨论的是数据库系统的基础知识。教材作为教学的重要工具，其内容往往涵盖某一领域的基本概念、原理、设计方法以及实现技术等。而该书被冠以“世界著名计算机教材精选”的标签，表明其可能源自世界范围内公认的、具有权威性的数据库系统教材，经过筛选汇编而成。
首先，从数据库系统的基础知识讲起，数据库系统的概念是在20世纪60年代随着计算机技术的发展而诞生的。数据库系统是一个集成化的数据集合，这些数据是由用户共享，且被组织成特定的数据模型以便进行高效的数据检索和管理。在数据库系统中，核心的概念包括数据模型、数据库设计、数据库查询语言、事务管理、并发控制和数据库系统的安全性等。
1. 数据模型：这是描述数据、数据关系、数据语义以及数据约束的概念工具，主要分为层次模型、网状模型、关系模型和面向对象模型等。其中，关系模型因其实现简单、易于理解和使用，已成为当前主流的数据模型。
2. 数据库设计：这是构建高效且能够满足用户需求的数据库系统的关键步骤，它包含需求分析、概念设计、逻辑设计和物理设计等阶段。设计过程中需考虑数据的完整性、一致性、冗余控制等问题，常用的工具有ER模型（实体-关系模型）和UML（统一建模语言）。
3. 数据库查询语言：SQL（Structured Query Language）作为标准的关系型数据库查询语言，在数据库系统中扮演着至关重要的角色。它允许用户对数据库进行查询、更新、插入和删除操作。SQL语言的熟练掌握是数据库系统学习者必须具备的能力。
4. 事务管理：在数据库系统中，事务是一系列的操作序列，必须作为一个整体执行，要么全部完成，要么全部不执行。事务管理涉及到数据库的可靠性、并发控制和恢复等关键功能，保证了数据的原子性、一致性、隔离性和持久性（ACID属性）。
5. 并发控制：由于多个用户可能同时对数据库进行操作，因此必须采取一定的并发控制机制以防止数据的不一致性，常用的技术包括封锁、时间戳、乐观控制等。
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教材的中文版形式表明它是为了方便中文读者而翻译或编写的，这使得中文世界的读者能够更加方便地学习和研究数据库系统的基础知识。同时，分享这一教材的行为，体现了知识传播的重要性以及人们对于知识共享的积极态度。
从给出的压缩包子文件的文件名称列表来看，“_世界著名计算机教材精选 数据库系统基础教程”显示了该压缩包中包含的文件内容。对于学习者来说，能够通过这样的压缩包文件获取到权威的数据库系统学习材料，无疑是一种宝贵的学习资源。