今天，確切的講應該是昨天下午，研發的同事突然向我尋求sql技術支援。
看看他的問題，比較麻煩些。
select sbl.fee_terminal_id , sbl.status, smr.status, smr.report_time
from ***_log sbl, ***_report smr
where sbl.task_id
in ('8888','9999','1111','2222')
and sbl.msg_id=smr.msg_id(+)
and sbl.submit_time>=
'20080927'
and sbl.submit_time<=
'20080929'
and smr.report_time>=
'20080927'
and smr.report_time<=
'20080929'
and (fee_terminal_id, report_time)
in (
select
distinct(sbl.fee_terminal_id),
max(smr.report_time)
from ***_log sbl, ***_report smr
where sbl.task_id
in (
'8888',
'9999',
'1111',
'2222')
and sbl.msg_id=smr.msg_id(+)
and sbl.submit_time>=
'20080927'
and sbl.submit_time<=
'20080929'
and smr.report_time>=
'20080927'
and smr.report_time<=
'20080929'
group
by fee_terminal_id
);他需要提取某個時間段內，某個id(fee_terminal_id)最新時間的狀態。其實如果是在一張表中，直接max(report_time)就可以了。但是，恰恰這是兩張表。每張表中乙個狀態，通常的情況就是我們首先得到id及其最大的（最新）報告時間，然後再「自連線」自己進行where條件的查詢。
上面的sql就是通過這種基本的想法來實現的。
一般情況下，應該是沒有問題的。但是，這次問題卻出現了。主要就是資料太大，執行了30分鐘沒有看到有結果集返回。
首先因為兩張基本表（***_log sbl, ***_report smr）都是分割槽表，不然資料也不會這麼大呀。進行必要的分割槽工作，要知道，再精良的sql，資料太多也會有問題。優化的第一步就是「少做」（片面一點講，效能真的是設計出來的）。
完成後，直接執行原始sql，基本上180秒左右，可以看到結果集返回。
至此，都有些「跑題」，還有過濾重複呢（其實就是找出最新時間的id狀態即可）。
看著這句sql我總是有些不死心，看看其實這句sql的兩個部分的sql語句基本相同，其實一部分就可以得到所有資訊，就是因為資料無法得到id和最新時間對應的值在一句話中。
突然想起了oracle的分析函式。ok,使用
lagselect a,b,c,d
from (
select sbl.fee_terminal_id a,
sbl.status b,
smr.status c,
smr.report_time d,
lag(sbl.fee_terminal_id,1,0)
over(partition
by sbl.fee_terminal_id
order
by smr.report_time
desc) flag
from ***_log sbl, ***_report smr
where sbl.task_id
in (
'8888',
'9999',
'1111',
'2222')
and sbl.msg_id = smr.msg_id(+)
and sbl.submit_time >=
'20080927'
and sbl.submit_time <=
'20080929'
and smr.report_time >=
'20080927'
and smr.report_time <=
'20080929')
where flag = 0
優化了原sql語句。
執行成本從19106下降到10139，結果集返回的時間下降到15秒左右。響應時間有大幅提高。
總結：此次優化的核心思想，減少sql的重複執行，能在一句sql中執行完成的，就不要放到兩句或者是多個子查詢中執行。
通過使用分析函式lag，將分類和排序一次完成。一定要多多嘗試使用分析函式，往往會給你帶來非常的驚喜。
btw,國慶節快樂。-:)
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