苏州园区网站建设百度怎么投放自己的广告

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1. 确认需求场景

如果您的目标是：
• 筛选每个保单的最新事件（当前逻辑已实现）
• 排除重复数据（如多行相同 policy_no 但不同 event_date_s）
• 处理性能问题（如大数据量下运行缓慢）

请明确具体需求，我可以针对性优化。

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2. 常见优化建议

(1) 索引优化

在优化后的查询中，确保以下字段有索引：

-- clmm 表
CREATE INDEX idx_clmm_policy ON clmm(policy_no, claim_process_code);-- clco 表
CREATE INDEX idx_clco_claim ON clco(claim_no);-- clsv 表
CREATE INDEX idx_clsv_claim_cov ON clsv(claim_no, coverage_no);-- clcb 表
CREATE INDEX idx_clcb_plan ON clcb(plan_code, cl_rvf_type);-- clbf 表
CREATE INDEX idx_clbf_benef_code ON clbf(benef_code, benef_status_code);

(2) 避免冗余计算

如果某些字段（如 benef_auto_value）在后续处理中不需要，可移除冗余条件：

-- 移除非必要过滤（示例）
-- AND e.benef_auto_value > 0  -- 如果后续不依赖此字段

(3) 分页或限制结果集

如果数据量极大，可添加 LIMIT 或分页逻辑：

WHERE rw = 1
LIMIT 1000;  -- 示例：仅返回前1000条

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3. 验证查询逻辑

(1) 窗口函数确定性

当前使用 ORDER BY event_date_s, claim_no 确保排序唯一性，如果 event_date_s 可能重复，需确认是否需要其他字段（如 event_time）作为第二排序键。

(2) 联合条件覆盖

检查 OR 逻辑是否遗漏条件：

WHERE (d.cl_rvf_type IN ('A','B','C') AND e.benef_status_code IN ('0','1','2','3','4','5'))OR (d.cl_rvf_type = 'N' AND e.benef_status_code IN ('0','1','2','3','4','5','6'))

确保两种分支的条件互斥且完整。

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4. 执行计划分析

如果查询性能不佳，可分析执行计划：

EXPLAIN ANALYZE
SELECT claim_no, policy_no
FROM (...) lm
WHERE rw = 1;

关注以下指标：
• Table Scan：是否存在全表扫描（需索引优化）
• Join Order：是否按最优顺序连接表
• Filter Ratio：过滤条件是否有效减少数据量

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5. 其他潜在问题

• 字段类型一致性：确认 event_date_s 是日期类型，非字符串。
• 分区表支持：如果数据量极大，可考虑对 policy_no 或 event_date 进行分区。
• 冗余子查询：如果后续需要扩展其他字段，避免在子查询中重复计算。

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