sql优化

wkc1203 2017-11-30 03:34:25
通过程序去访问,需要1.5分的样子才能返回结果,请问怎么优化sql语句

以下是语句

select u.c_old_user_id,
u.c_user_id,
u.c_user_name,
u.c_meter_number,
u.n_area_id,
u.c_user_address,
u.c_user_phone,
p.c_properties_name,
u.n_amount as n_now_balance,
t.c_meter_reader_name,
co.c_community_name,
re.n_reading_status,
s.d_meter_reading_date,
u.n_enter_type,
decode(u.n_meter_type, 0, '普通表', 1, '智能表', '远程表') as type,
(select wm_concat(to_char(d.n_detail_price, 'fm9999990.9999'))
from yx_detail d
where d.n_cost_id=1 and d.n_situation_id = s.n_situation_id) as detailPrice,
m.c_model_name,
u.c_meter_number,
p.c_properties_name,
min(s.n_degrees_start) as minStart,
max(s.n_degrees_end) as maxEnd,
sum(s.n_real_dosage) as totalDosage,
sum(s.n_amount) as totalAmount,

s.c_situation_use_month,
decode(s.n_charge_state, 0, '欠费', '已缴费') as chargeState
from yx_situation s , yx_user u
,yx_model m
,yx_properties p
, yx_mobile_reading_record re
, yx_community co
, yx_meter_reader t
where
1=1
and s.c_user_id = u.c_user_id
and s.n_model_id = m.n_model_id
and u.n_properties_id = p.n_properties_id
<!-- and re.c_user_id=u.c_user_id -->
and co.n_company_id=u.n_company_id
and t.n_company_id=u.n_company_id
<if test="userid!=null">
and u.c_user_id=#{userid}
</if>
<if test="meterNumber!=null">
and u.c_meter_number=#{meterNumber}
</if>
group by u.c_old_user_id,
u.c_user_id,
u.c_user_name,
u.n_enter_type,
u.n_company_id,
t.c_meter_reader_name,
co.c_community_name,
re.n_reading_status,
p.c_properties_name,
u.c_user_address,
u.n_area_id,
u.c_user_phone,
u.n_meter_type,
u.n_amount,
m.c_model_name,
u.c_meter_number,
p.c_properties_name,
s.c_situation_use_month,
s.n_charge_state,
s.d_meter_reading_date,
s.n_situation_id

order by s.c_situation_use_month desc
...全文
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wkc1203 2017-12-12
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没有优化,把这个sql 语句拆分为两个分开查询了,问题解决了,结贴,感谢楼上的大佬们
minsic78 2017-12-04
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没有执行计划的SQL优化都是耍流氓
wkc1203 2017-12-01
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引用 5 楼 hi537638 的回复:
(select wm_concat(to_char(d.n_detail_price, 'fm9999990.9999')) from yx_detail d where d.n_cost_id=1 and d.n_situation_id = s.n_situation_id) as detailPrice, 这句话慢,把这个函数换成listagg,而且这样查询是走嵌套查询的,查全量数据的时候会慢,把子查询改成表关联查询
这个没用过,要学习下
wkc1203 2017-12-01
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引用 9 楼 qq646748739 的回复:
[quote=引用 6 楼 wkc1203的回复:][quote=引用 3 楼 qq646748739 的回复:] SQL语句还没调整?
没有啊,,好难,[/quote] 不难,你把这个SQL语句格式化下。[/quote] SELECT u.c_old_user_id, u.c_user_id, u.c_user_name, u.c_meter_number, u.n_area_id , u.c_user_address, u.c_user_phone, p.c_properties_name, u.n_amount AS n_now_balance, co.c_area_name , re.n_reading_status, s.d_meter_reading_date, u.n_enter_type, decode(u.n_meter_type, 0, '普通表', 1, '智能表', '远程表') AS type, ( SELECT wm_concat(to_char(d.n_detail_price, 'fm9999990.9999')) FROM yx_detail d WHERE d.n_cost_id = 1 AND d.n_situation_id = s.n_situation_id ) AS detailPrice , m.c_model_name, u.c_meter_number, p.c_properties_name, MIN(s.n_degrees_start) AS minStart, MAX(s.n_degrees_end) AS maxEnd , SUM(s.n_real_dosage) AS totalDosage, SUM(s.n_amount) AS totalAmount, s.c_situation_use_month, decode(s.n_charge_state, 0, '欠费', '已缴费') AS chargeState FROM yx_situation s JOIN yx_user u ON s.c_user_id = u.c_user_id JOIN yx_model m ON s.n_model_id = m.n_model_id JOIN yx_properties p ON u.n_properties_id = p.n_properties_id JOIN yx_area co ON co.n_area_id = u.n_area_id LEFT JOIN yx_mobile_reading_record re ON u.c_user_id = re.c_user_id LEFT JOIN yx_meter_reader t ON t.n_company_id = u.n_company_id WHERE 1 = 1 AND u.c_user_id = 19090540200327 GROUP BY u.c_old_user_id, u.c_user_id, u.c_user_name, u.n_enter_type, u.n_company_id, re.n_reading_status, co.c_area_name, p.c_properties_name, u.c_user_address, u.n_area_id, u.c_user_phone, u.n_meter_type, u.n_amount, m.c_model_name, u.c_meter_number, p.c_properties_name, s.c_situation_use_month, s.n_charge_state, s.d_meter_reading_date, s.n_situation_id, s.n_degrees_end ORDER BY s.c_situation_use_month DESC, s.n_degrees_end DESC
wkc1203 2017-12-01
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引用 9 楼 qq646748739 的回复:
[quote=引用 6 楼 wkc1203的回复:][quote=引用 3 楼 qq646748739 的回复:] SQL语句还没调整?
没有啊,,好难,[/quote] 不难,你把这个SQL语句格式化下。[/quote] 格式化什么意思,有什么好处?? select u.c_old_user_id, u.c_user_id, u.c_user_name, u.c_meter_number, u.n_area_id, u.c_user_address, u.c_user_phone, p.c_properties_name, u.n_amount as n_now_balance, co.c_area_name, re.n_reading_status, s.d_meter_reading_date, u.n_enter_type, decode(u.n_meter_type, 0, '普通表', 1, '智能表', '远程表') as type, (select wm_concat(to_char(d.n_detail_price, 'fm9999990.9999')) from yx_detail d where d.n_cost_id=1 and d.n_situation_id = s.n_situation_id) as detailPrice, m.c_model_name, u.c_meter_number, p.c_properties_name, min(s.n_degrees_start) as minStart, max(s.n_degrees_end) as maxEnd, sum(s.n_real_dosage) as totalDosage, sum(s.n_amount) as totalAmount, s.c_situation_use_month, decode(s.n_charge_state, 0, '欠费', '已缴费') as chargeState from yx_situation s join yx_user u on s.c_user_id = u.c_user_id join yx_model m on s.n_model_id = m.n_model_id join yx_properties p on u.n_properties_id = p.n_properties_id join yx_area co on co.n_area_id=u.n_area_id left join yx_mobile_reading_record re on u.c_user_id=re.c_user_id left join yx_meter_reader t on t.n_company_id=u.n_company_id where 1=1 group by u.c_old_user_id, u.c_user_id, u.c_user_name, u.n_enter_type, u.n_company_id, re.n_reading_status, co.c_area_name, p.c_properties_name, u.c_user_address, u.n_area_id, u.c_user_phone, u.n_meter_type, u.n_amount, m.c_model_name, u.c_meter_number, p.c_properties_name, s.c_situation_use_month, s.n_charge_state, s.d_meter_reading_date, s.n_situation_id, s.n_degrees_end order by s.c_situation_use_month desc,s.n_degrees_end desc
碧水幽幽泉 2017-12-01
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引用 6 楼 wkc1203的回复:
[quote=引用 3 楼 qq646748739 的回复:] SQL语句还没调整?
没有啊,,好难,[/quote] 不难,你把这个SQL语句格式化下。
wkc1203 2017-12-01
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引用 2 楼 alex259 的回复:
子查询中又行专列的函数,直接用with table as写成临时表再做关联吧,应该会快不少
用了下,一直报未明确定义列 00918
wkc1203 2017-12-01
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引用 4 楼 jdsnhan 的回复:
贴出执行计划,大家一起帮你分析
就是希望select里的字段都显示出来,但是select里有的字段,group by 里也必须要有,很恼火,
wkc1203 2017-12-01
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引用 3 楼 qq646748739 的回复:
SQL语句还没调整?
没有啊,,好难,
「已注销」 2017-12-01
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(select wm_concat(to_char(d.n_detail_price, 'fm9999990.9999')) from yx_detail d where d.n_cost_id=1 and d.n_situation_id = s.n_situation_id) as detailPrice, 这句话慢,把这个函数换成listagg,而且这样查询是走嵌套查询的,查全量数据的时候会慢,把子查询改成表关联查询
「已注销」 2017-12-01
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引用 12 楼 wkc1203 的回复:
[quote=引用 5 楼 hi537638 的回复:] (select wm_concat(to_char(d.n_detail_price, 'fm9999990.9999')) from yx_detail d where d.n_cost_id=1 and d.n_situation_id = s.n_situation_id) as detailPrice, 这句话慢,把这个函数换成listagg,而且这样查询是走嵌套查询的,查全量数据的时候会慢,把子查询改成表关联查询
这个没用过,要学习下[/quote] 因为wm_concate返回的是大字段,而listagg是单独的拼接而已,还是varchar2类型,这个只是sql改写而已,做个子查询还不懂吗?
jdsnhan 2017-12-01
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贴出执行计划,大家一起帮你分析
碧水幽幽泉 2017-11-30
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SQL语句还没调整?
alex259 2017-11-30
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子查询中又行专列的函数,直接用with table as写成临时表再做关联吧,应该会快不少
碧水幽幽泉 2017-11-30
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怎么还有 <!-- and re.c_user_id=u.c_user_id --> <if </if>?
请调整好SQL再发一次。
更优更快 人工智能自动SQL优化----------http://www.sina.com.cn 2001/12/12 17:48 中国电脑教育报文/SQL爱好者  所谓SQL,就是指Structured Query Language(结构化查询语言),它是目前使用最广泛的数据库语言,用来和数据库打交道,从数据库中得到用户需要的数据。但是要想熟练使用SQL语句,也不是一件简单的事,有些语句使用起来也比较麻烦。如果我们对SQL语句进行优化,那么用户使用起来 就会方便许多。  简单来说,SQL语句的优化就是将性能低下的SQL语句转换成达到同样目的的性能优异的SQL语句。人工智能自动SQL优化就是使用人工智能技术,自动对SQL语句进行重写,找到性能最好的等效SQL语句。  人工智能自动SQL 优化  随着人工智能技术的发展和在数据库优化领域应用的深入,在20世纪90年代末终于出现了突破性的进展——人工智能自动SQL优化。目前在商用数据库领域LECCO TechnologyLimited(灵高公司)拥有该技术并提供使用该技术的自动优化产品——LECCO SQL Expert,其支持Oracle、Sybase、MS SQLServer和IBMDB2数据库平台。该产品针对数据库应用的开发和维护阶段提供了几个特别的模块:SQL语法优化器、PL/SQL集成化开发调试环境(IDE)、扫描器、数据库监视器等。图1 人工智能自动SQL优化示意图  其核心模块之一“SQL语法优化器”的工作原理大致如下(如图1):  一条源SQL语句输入→“人工智能反馈式搜索引擎”对输入的SQL语句结合检测到的数据库结构和索引进行重写,产生N条等效的SQL语句输出→产生的N条等效SQL语句再送入“人工智能反馈式搜索引擎”进行重写,直至无法产生新的输出或搜索限额满→对 输出的SQL语句进行过滤,选出具有不同执行计划的SQL语句(即不同的执行效率)→对得到的SQL语句进行批量测试,找出性能最好的SQL语句。图2 优化前的SQL语句  自动优化实例  假设我们从源代码中抽取出这条SQL语句(如图2):  SELECTCOUNT(*)FROMEMPLOY-EE WHEREEXISTS(SELECT'X'FROM DEPARTMENTswheresEMP_DEPT=DPT_IDAND DPT_NAME LIKE'AC%')AND EMP_IDIN(SELECT SAL_EMP_IDFROM EMP_SAL_HISTB WHERESAL_SALARY>70000)   按“优化”按钮后,经过十几秒,SQL Expert就完成了优化的过程,从优化细节中可以看到,它在十几秒的时间内重写产生了2267条等价的SQL语句,其中136条SQL语句有不同的执行计划(如图3)。图3 优化结果  接下来我们可以对自动重写产生的136条具有不同执行计划的SQL语句进行批运行测试,以选出性能最佳的等效SQL语句。按下“批运行”按钮,在“终止条件”页选择“最佳运行时间SQL语句”(如图4),按“确定”。图4 测试条件  经过几分钟的测试运行后,我们可以发现SQL124的运行时间和反应时间最短。运行速度约有22.75倍的提升(源SQL语句运行时间为2.73秒,SQL124运行时间为0.12秒,如图5)。图5 测试结果  我们把SQL124放入源代码中,结束一条SQL语句的优化工作。从上例可以看到,LECCO SQL Expert的自动重写技术使原来需要几小时才能完成的SQL语句的优化工作,缩减到几分钟之内就可以完成。数据库管理员和开发人员可以从繁重的SQL语句优化工作中解脱出来。  边做边学式训练  LECCO SQL Expert不仅能够找到最佳的SQL语句,而且提供的“边做边学式训练”还能够教会开发人员和数据库管理员如何写出性能最好的SQL语句。LECCO SQL Expert的“SQL比较器”可以标明源SQL和待选SQL之间的不同之处。LECCO SQL Expert详尽的上下文敏感帮助系统可以指出执行计划的深层含义。图6 源语句与SQL124的比较  以上面优化的结果为例,为了查看源SQL语句和SQL124在写法上的不同,我们可以按下“比较器”按钮,对SQL124和源SQL语句进行比较。如果选择“双向比较”复选框,“SQL比较器”可以将两条互相间的不同之处以蓝色表示。当然,你也可以从 源语句和重写后的SQL语句中任选两条进行比较(如图6)。  从比较的结果可以看到,重写得到的SQL124把第一个Exists改写成了In;在字段DPT_ID上进行了合并空字符串的操作以诱导数据库先执行子查询中的(SELECTDPT_ID||'FROMDEPART-MENTWH
SQL Server 2005微软官方权威参考手册     是Inside Microsoft SQL Server 2005系列书中的第一本,SQL Server类的顶尖之作   全球公认SQL Server 2005经典著作,囊括大量鲜为人知的技术内幕,大师智慧、专家经验尽览无余。       本系列图书中文版得到了微软总部SQL Server组专家的高度重视,同时也得到了微软中国上海SQL Server全球技术支持中心的高度关注。        本书详细介绍了T-SQL的内部构造,包含了非常全面的编程参考。数据库开发人员和DBA可以通过书中的最佳实践、高级技巧和代码示例来掌握这门复杂的编程语言,以切合实际的方案来解决复杂的问题。本书涵盖了T-SQL程序设计的方方面面,如基于集合的编程技术、日期和时间相关的XML和CLR数据类型的使用、临时对象、T-SQL和CLR用户自定义函数、存储过程、触发器、事务和新的错误处理结构、应用并发模型支持并发用户、使用Service Broker来控制数据库应用程序中的异步处理等。   内容简介 本书是Inside Microsoft SQL Server 2005系列四本著作中的一本。它详细介绍了T-SQL的内部构造,包含了非常全面的编程参考。它提供了使用Transact-SQL(T-SQL)的专家级指导,T-SQL是用于SQL Server的最常见的也是功能最强大的编程语言。该书由Itzik Ben-Gan权威执笔,重点关注语言特性以及它们如何被SQL Server引擎解释和处理。   通过本书,你将深入了解T-SQL的高级用法,包括触发器、用户自定义函数、异常处理等。该书解释并比较了SQL Server 2000和SQL Server 2005在数据库开发相关问题上的解决方案,深入讨论了SQL Server 2005中新增的T-SQL编程特性,包含了大量的代码示例、表示例和逻辑难题以帮助数据库开发人员和管理员理解复杂的逻辑并掌握T-SQL。   本书适合于专业数据库开发者、BI开发者、DBA和以SQL Server作为后台数据库的一般应用程序开发者,读者可以通过书中的最佳实践、高级技巧和代码示例来掌握这门复杂的编程语言,以切合实际的方案来解决复杂的实际问题。 作者简介 Itzik Ben-Gan是Solid Quality Learning的导师和创始人。从1999年开始,他一直是Microsoft SQL Server MVP(最有价值专家),并在全世界已经开展过无数次T-SQL查询、T-SQL优化和编程方面的培训。Itzik是Microsoft SQL Server方面几本著作的作者。他在SQL ServerMagazine和MSDN上发表了许多文章和白皮书。Itzik被邀请在许多会议上做报告,包括TechEd、DevWeek、世界各地的各种SQL用户组、PASS、SQL server Magazine Connections和Solid Quality Learning的会议。 从1992年开始,Itzik就一直致力于涉及各种数据库和计算机系统相关技术的多个课题。除了帮助顾客处理紧迫的要求、修复问题、优化数据库、教学和担任顾问以外,他还帮助开发人员和数据库管理员转变关系/基于集合的理念,改善他们编写代码的性能和可维护性。Itzik擅长T-SQL查询、查询优化、编程和内部原理,此外他还精通其他的数据库领域。1999年,Itzik创立以色列SQL Server和OLAP用户组,一直管理至今。 目录 序 前言 致谢 引言 第1章 数据类型相关的问题,XML和CLR UDT 1.1 DATETIME数据类型 DATETIME的存储格式 时间处理   Datetime相关的查询问题  1.2 与字符相关的问题   模式匹配   区分大小写(Case-Sensitive)的筛选器  1.3 大型对象(Large Object,LOB)   MAX 说明符   BULK行集提供程序  1.4 隐式转换(Implicit Conversion)   标量表达式   筛选表达式  1.5 基于CLR的用户定义类型   UDT理论简介   开发UDT  1.6 XML数据类型   关系数据库中的XML支持   什么时候应该使用XML代替关系表现形式?   数据库中的XML序列化对象   使用开放架构(Open Schema)的XML   作为存储过程参数的XML数据类型   Xquery修改语句  1.7 结论 第2章 临时表和表变量  2.1 临时表   局部临时表   全局临时表  2.2 表变量   限制条件   tempdb   范围和可见性   事务上下文   统计信息  2.3 tempdb相关的注意事项  2.4 表表达式  2.5 比较临时对象  2.6 综合练习——关系分区(Relational Division)  2.7 结论 第3章 游标  3.1 使用游标  3.2 游标开销  3.3 单独处理每一行  3.4 按顺序访问   自定义聚合   连续聚合   最大并发会话   匹配问题  3.5 结论 第4章 动态SQL 第5章 视图 第6章 用户定义函数 第7章 存储过程 第8章 触发器 第9章 事务 第10章 错误处理 第11章 Service Broker 附录A CLR程序指南 A.1 创建CLRUtilities数据库: SQL Server A.2 部署:Visual Studio A.3 部署和测试:Visual Studio 和 SQL Server 索引 中英文术语对照表
本书是Inside Microsoft SQL Server 2005系列四本著作中的一本。它详细介绍了T-SQL的内部体系结构,包含了非常全面的编程参考,提供了使用Transact-SQL(T-SQL)的专家级指导,囊括了非常全面的编程参考,揭示了基于集合的查询的强大威力,并包含大量来自专家们的参考和建议。本书适合专业数据库开发者、BI开发者、DBA和以SQL Server作为后台数据库的一般应用程序开发者,读者可以通过书中的最佳实践、高级技巧和代码示例来掌握这门复杂的编程语言,以切合实际的方案来解决复杂的实际问题。   深入理解T-SQL体系结构,充分利用高级T-SQL查询技术。   本书深入介绍了T-SQL的内部体系结构,揭示了基于集合的查询的强大威力,并包含大量来自专家们的参考和建议。通过本书提供的最佳实践和示例代码,数据库开发人员和管理员完全可以掌握这门复杂的编程语言,以切合实际的方案来解决复杂的实际问题。通过本书,你将学习到如何:理解逻辑和物理的查询处理;使用方法论优化查询;在查询中用TOP选项修改数据;用递归逻辑、具体化路径或嵌套集合解决方案查询特殊的数据结构;通过逻辑难题提高你的逻辑能力并掌握查询问题的核心等。   你将学习到如何:   理解逻辑和物理的查询处理;   使用方法论优化查询;   解决关系分区问题;   使用CTE和排名函数简化及优化解决方案;   用各种技术聚合数据,包括附加属性、旋转、直方图和分组因子;   在查询中用TOP选项修改数据;   用递归逻辑、具体化路径或嵌套集合解决方案查询特殊的数据结构;   通过逻辑难题提高你的逻辑能力并掌握查询问题的核心; 内容简介 本书是Inside Microsoft SQL Server 2005系列四本著作中的一本。本书及其续篇——《Microsoft SQL Server 2005技术内幕:T-SQL程序设计》介绍了SQL Server 2005中高级T-SQL查询、查询优化及编程相关的知识。这两本书侧重于解决实践中的常见问题,并讨论了解决这些问题的方法。它们将向你揭示基于集合(set-based)查询的强大威力,并解释为什么它比使用游标的过程化编程(procedural programming)更具优势。同时,它还会教你识别使用基于游标解决方案与基于集合解决方案的优劣。   书中还讲述了其他几种争议较多的构造(camstruct)——如临时表、动态执行、XML和.NET集成——它们在具有强大功能的同时,也具有极大的风险。   本书适合于需要编写或检查T-SQL代码的有经验的T-SQL程序员和数据库专业人员。读者可从中学到大量精湛的技巧,这些技巧会充实您的工具箱和编码技能,并让您顺利地开发出高效的解决方案。 作者简介 Itzik Ben-Gan是Solid Quality Learning的首席导师和创始人。他从1999年开始便一直是SQL Server方面的Microsoft MVP,在世界各地讲授 T-SQL查询、编程和查询优化相关的课程,并提供相关咨询服务。他在SQL Server Magazine和MSDN上发表了多篇文章,并被邀请在许多专题会议上做过报告,包括TechEd、DevWeek、PASS和SQL Server Connections。 目录 序 前言 致谢 引言  本书的组织  系统要求  安装示例数据库  更新  代码示例  本书支持 第1章 逻辑查询处理  逻辑查询处理中的各个阶段   逻辑查询处理阶段简介  Customers/Orders场景下的示例查询  逻辑查询处理步骤详解   步骤1:执行笛卡尔乘积(交叉联接)   步聚2:应用ON筛选器(联接条件)   步骤3:添加外部行(Outer Row)   步骤4:应用WHERE筛选器   步骤5:分组   步骤6:应用CUBE或ROLLUP选项   步骤7:应用HAVING筛选器   步骤8:处理SELECT列表   步骤9:应用DISTINCT子句   步骤10:应用ORDER BY子句   步骤11:应用TOP选项  SQL Server 2005中新的逻辑处理阶段   表运算符   OVER子句   集合操作  结论 第2章 物理查询处理  查询处理期间的数据流  编译   Algebrizer   优化   使用查询计划   更新计划  结论   致谢 第3章 查询优化  本章用到的示例数据  优化方法论   分析实例级的等待   联系等待和队列   确定方案   细化到数据库/文件级别   细化到进程级别   优化索引/查询  查询优化工具   syscacheobjects   清空缓存   动态管理对象   STATISTICS IO   测量查询的运

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