HCP.HR_CARDING和FINGER5.FGT_FILE两表的数据量达几百万万，如下SQL超半小时也无法执行出结果，请协助优化SQL提高执行效率，并最后提供完整SQL：WITH FGT_FILTERED AS ( SELECT /*+ MATERIALIZE */ FGT10 AS BPM_ID, FGT02, TRUNC(FGT02) AS FGT_DAY, SUBSTR(FGT08,3,1) AS STATUS_RAW -- 预计算减少重复调用 FROM FINGER5.FGT_FILE WHERE SUBSTR(FGT08,3,1) IN ('1','2') ), A AS ( SELECT /*+ INDEX(A IDX_HRCARDING_BPM) */ A.PSN_ID, A.PSN_SEG_SEGMENT_NO, A.CDAY, A.INTIME, A.OUTTIME, A.DAYHOURS, A.SHIFT_ID, C.SHIFT_NAME, HCP.SF_BPM_ID_GET(A.PSN_ID,9) AS BPM_ID, CASE WHEN C.SHIFT_NAME LIKE '晚班%' -- 修改LIKE条件为左匹配 THEN A.CDAY + 1 + INTERVAL '12:00' HOUR TO MINUTE END AS NIGHT_SHIFT_END FROM HCP.HR_CARDING A INNER JOIN HR_SHIFT C ON A.SHIFT_ID = C.SHIFT_ID AND A.PSN_SEG_SEGMENT_NO = C.SEG_SEGMENT_NO WHERE EXISTS ( SELECT /*+ HASH_SJ */ 1 FROM FGT_FILTERED F WHERE F.BPM_ID = HCP.SF_BPM_ID_GET(A.PSN_ID,9) ) ), B AS ( SELECT STATUS_RAW AS STATUS, FGT02, BPM_ID, FGT_DAY, ROW_NUMBER() OVER ( PARTITION BY BPM_ID, FGT_DAY, CASE WHEN STATUS_RAW = '2' THEN SIGN(FGT02 - (FGT_DAY + 0.5)) END ORDER BY FGT02 DESC ) AS RN FROM FGT_FILTERED ) SELECT /*+ PARALLEL(4) */ 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.BPM_ID = A.BPM_ID AND B.RN = 1 AND ( (A.SHIFT_NAME LIKE '白班%' AND A.CDAY = B.FGT_DAY AND B.FGT02 BETWEEN A.INTIME AND A.OUTTIME) OR (A.SHIFT_NAME LIKE '晚班%' AND A.CDAY = B.FGT_DAY AND B.FGT02 BETWEEN A.CDAY AND A.NIGHT_SHIFT_END) ) 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 09:24:31 浏览: 3
<think>嗯，用户给了一个SQL优化的问题，需要处理两个大表HCP.HR_CARDING和FINGER5.FGT_FILE，数据量都达到几百万甚至更多。当前的SQL执行超过半小时还没结果，得帮忙优化。首先，我需要仔细看看这个SQL的结构，找出可能的性能瓶颈。
首先看CTE部分，FGT_FILTERED这个公共表表达式里，从FGT_FILE表筛选了FGT08字段的第三个字符是'1'或'2'的记录，并且做了TRUNC和SUBSTR操作。这里可能会有全表扫描，尤其是数据量大的情况下，SUBSTR(FGT08,3,1)的条件可能导致索引无法使用。或许可以考虑在FGT_FILE表上建立函数索引，比如SUBSTR(FGT08,3,1)，这样条件过滤会更快。
接下来是CTE A，里面有一个EXISTS子查询，关联到FGT_FILTERED。这里用到了HCP.SF_BPM_ID_GET函数，这个函数如果被频繁调用，尤其是在几百万数据的情况下，可能会导致性能问题。另外，INNER JOIN HR_SHIFT表的时候，是否使用了合适的索引？用户已经加了提示/*+ INDEX(A IDX_HRCARDING_BPM) */，但需要确认这个索引是否覆盖了连接条件和WHERE子句中的字段，比如PSN_ID和SEG_SEGMENT_NO。还有，LIKE '晚班%'这里应该是有索引的，但左匹配可能还好，如果SHIFT_NAME有索引的话。
然后是CTE B，里面用了ROW_NUMBER()窗口函数，按BPM_ID、FGT_DAY和条件分区，然后按FGT02降序排列。这里的分区字段是否有合适的索引支持？如果没有的话，排序可能会很耗时。可能需要在FGT_FILTERED上建立组合索引，比如(BPM_ID, FGT_DAY, STATUS_RAW, FGT02)，这样窗口函数的分区和排序可以更快。
最后的SELECT部分用了LEFT JOIN和GROUP BY，可能涉及大量的数据聚合。这里用了PARALLEL提示，但可能需要调整并行度，或者检查是否有更好的聚合方式。另外，MAX(CASE ...)可能需要更多的计算资源，如果数据量太大，可以考虑提前过滤或预处理。
整体来看，可能的优化点包括：
1. 为FGT_FILE的SUBSTR(FGT08,3,1)建立函数索引，加快过滤速度。
2. 检查HR_CARDING表的索引是否有效，尤其是HCP.SF_BPM_ID_GET函数的结果是否可以被索引，或者是否可以将该函数的结果物化到表中，避免重复计算。
3. 确保HR_SHIFT的连接条件有合适的索引，比如在SHIFT_ID和SEG_SEGMENT_NO上的索引。
4. 优化EXISTS子查询，可能将FGT_FILTERED物化后使用HASH JOIN，或者转换为JOIN方式。
5. 窗口函数的分区字段可能需要索引支持，减少排序时间。
6. 最后的JOIN条件是否可以利用分区或索引，减少比较次数。比如，将B.RN=1的条件提前过滤，减少JOIN的数据量。
7. 考虑将一些计算逻辑提前，减少重复计算，比如在FGT_FILTERED中预计算TRUNC(FGT02)和SUBSTR(FGT08,3,1)。
8. 检查执行计划，查看是否有全表扫描或高成本的步骤，针对性优化。
另外，用户提到使用了MATERIALIZE提示，但可能需要确认是否真的需要物化临时表，或者是否可以通过其他方式优化。数据量大的情况下，临时表的存储和读取也可能带来开销。
还有，函数的调用HCP.SF_BPM_ID_GET(A.PSN_ID,9)可能在WHERE子句和SELECT列表中被多次调用，是否可以将其结果存储到临时表中，避免重复调用？比如在CTE A中预先计算这个值，并在EXISTS子查询和后续JOIN中使用这个预先计算的值，减少计算次数。
最后，可能需要调整并行度，根据数据库的配置和资源情况，适当增加或减少并行进程数，避免资源争用。
综合这些点，可以逐步修改SQL，测试性能，查看执行计划的变化，找到最有效的优化方法。</think>我将分步骤为您分析优化方案，并提供完整的优化后SQL：
一、性能瓶颈分析
1. 函数调用过多：`HCP.SF_BPM_ID_GET`在WHERE和SELECT中被多次调用
2. 无效索引使用：`SUBSTR(FGT08,3,1)`条件无法使用普通索引
3. 窗口函数效率：`ROW_NUMBER()`分区条件复杂
4. 连接条件复杂：存在多个OR条件关联
二、优化方案
1. 索引优化：
```sql
-- FGT_FILE表创建函数索引
CREATE INDEX IDX_FGT08_STATUS ON FINGER5.FGT_FILE(SUBSTR(FGT08,3,1));
-- HR_CARDING表创建复合索引
CREATE INDEX IDX_HRCARDING_MAIN ON HCP.HR_CARDING(PSN_ID, PSN_SEG_SEGMENT_NO, CDAY);
```
2. 改写后的完整SQL：
```sql
WITH FGT_FILTERED AS (
SELECT /*+ MATERIALIZE INDEX_FFS(F IDX_FGT08_STATUS) PARALLEL(4) */
FGT10 AS BPM_ID,
FGT02,
TRUNC(FGT02) AS FGT_DAY,
SUBSTR(FGT08,3,1) AS STATUS_RAW
FROM FINGER5.FGT_FILE F
WHERE SUBSTR(FGT08,3,1) IN ('1','2')
),
PSN_BPM_MAP AS (
SELECT /*+ MATERIALIZE */
A.PSN_ID,
HCP.SF_BPM_ID_GET(A.PSN_ID,9) AS BPM_ID
FROM HCP.HR_CARDING A
WHERE EXISTS (
SELECT /*+ HASH_SJ */ 1
FROM FGT_FILTERED F
WHERE F.BPM_ID = HCP.SF_BPM_ID_GET(A.PSN_ID,9)
)
GROUP BY A.PSN_ID, HCP.SF_BPM_ID_GET(A.PSN_ID,9)
),
A AS (
SELECT /*+ INDEX(A IDX_HRCARDING_MAIN) USE_NL(C) */
A.PSN_ID,
A.PSN_SEG_SEGMENT_NO,
A.CDAY,
A.INTIME,
A.OUTTIME,
A.DAYHOURS,
A.SHIFT_ID,
C.SHIFT_NAME,
M.BPM_ID,
CASE WHEN C.SHIFT_NAME LIKE '晚班%'
THEN A.CDAY + 1 + INTERVAL '12:00' HOUR TO MINUTE
END AS NIGHT_SHIFT_END
FROM HCP.HR_CARDING A
INNER JOIN HR_SHIFT C
ON A.SHIFT_ID = C.SHIFT_ID
AND A.PSN_SEG_SEGMENT_NO = C.SEG_SEGMENT_NO
INNER JOIN PSN_BPM_MAP M
ON A.PSN_ID = M.PSN_ID
),
B AS (
SELECT /*+ INDEX_FFS(F IDX_FGT08_STATUS) PARALLEL(4) */
STATUS_RAW AS STATUS,
FGT02,
BPM_ID,
FGT_DAY,
ROW_NUMBER() OVER (
PARTITION BY BPM_ID, FGT_DAY,
CASE WHEN STATUS_RAW = '2'
THEN SIGN(FGT02 - (FGT_DAY + 0.5))
END
ORDER BY FGT02 DESC
) AS RN
FROM FGT_FILTERED
)
SELECT /*+ PARALLEL(8) USE_HASH(A B) */
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.BPM_ID = A.BPM_ID
AND B.RN = 1
AND (
(A.SHIFT_NAME LIKE '白班%' AND A.CDAY = B.FGT_DAY
AND B.FGT02 BETWEEN A.INTIME AND A.OUTTIME)
OR
(A.SHIFT_NAME LIKE '晚班%' AND A.CDAY = B.FGT_DAY
AND B.FGT02 BETWEEN A.CDAY AND A.NIGHT_SHIFT_END)
)
GROUP BY
A.PSN_ID,A.PSN_SEG_SEGMENT_NO,A.CDAY,
A.INTIME,A.OUTTIME,A.DAYHOURS,A.SHIFT_ID,A.SHIFT_NAME;
```
三、优化点说明：
1. 新增PSN_BPM_MAP中间表，提前计算并缓存BPM_ID，减少函数调用次数
2. 使用INDEX_FFS快速全索引扫描替代全表扫描
3. 增加并行度提示（PARALLEL）充分利用多核资源
4. 使用USE_HASH连接提示优化大表关联
5. 通过MATERIALIZE提示强制物化中间结果
6. 优化索引策略，避免全表扫描
7. 使用GROUP BY替代DISTINCT去重
四、建议后续监控：
1. 检查执行计划中COST值是否显著降低
2. 监控TEMPORARY TABLESPACE使用情况
3. 根据实际执行时间调整PARALLEL参数
4. 定期分析表统计信息：`ANALYZE TABLE ... COMPUTE STATISTICS`
优化后预计执行时间可从30分钟以上降至3-5分钟，具体效果取决于硬件配置和索引构建情况。
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### 知识点概述
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**标签**：Applied Cryptography 密码 应用
**压缩包子文件列表**：APPLYC12.pdf、APPLYC11.pdf、APPLYC3.pdf、APPLYC4.pdf、APPLYC2.pdf、APPLYC5.pdf、APPLYC13.pdf、APPLYC6.pdf、APPLYC14.pdf、APPLYC9.pdf
### 知识点详细说明
#### 密码学基础
密码学（Cryptography）是研究信息加密和解密的数学原理和计算方法的学科。在《应用密码学第二版》中，可能涉及以下基础知识：
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1. **网络安全**：包括SSL/TLS协议，用于保护互联网上的通信安全。
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4. **安全协议**：在不同计算平台间交换加密信息的协议，例如IPSec。
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- 组织答案为多个方法或步骤，每个步骤间换行。
- 对于公式和代码：行内公式用$ $，独立公式用$$ $$；代码用三个反引号注明语言。
- 回答后添加“§§相关问题§§:”部分，列出至少3个相关问题，基于用户问题