SELECT IFNULL( c.compId, '1' ) compId, c.compShortName, IFNULL( c.compCompID, '' ) compCompID, IFNULL( c.compName, '未绑定单位' ) compName, COUNT( CASE WHEN checkType = '1' THEN 1 END ) AS jsCount, COUNT( CASE WHEN checkType = '0' THEN 1 END ) AS count, d.compName compCompName FROM checkinfo b LEFT JOIN companyinfo c ON b.checkCompanyId = c.compId LEFT JOIN companyinfo d ON c.compCompId = d.compId WHERE b.STATUS = '1' -- AND c.compName != '未绑定单位' GROUP BY c.compId, checkType ORDER BY count( checkId ) DESC 怎样优化

针对您提供的 SQL 查询，以下是一些优化建议：

1. 避免使用 IFNULL 函数：在您的查询中，IFNULL 函数被用来处理可能的 NULL 值。然而，如果 compId 和 compCompID 列的默认值就是 '1' 和空字符串 ''，那么您可以直接使用这些值而不需要 IFNULL 函数。这可以简化查询并可能提高性能2458。

2. 使用 COUNT(1) 替代 COUNT(字段名)：在 GROUP BY 子句中，如果不需要对特定字段进行计数，使用 COUNT(1) 通常比 COUNT(字段名) 更快，因为它不需要检查字段值是否为 NULL9。

3. 避免重复的 COUNT 函数：在您的查询中，您使用了两个 COUNT 函数来分别计算 checkType 为 '1' 和 '0' 的数量。这可以通过使用 SUM 函数和 CASE 表达式来合并，从而减少函数调用次数67。

4. 考虑使用 JOIN 条件的优化：在您的查询中，使用了两次 LEFT JOIN 来连接 companyinfo 表。如果 compCompId 列经常为 NULL，这可能会导致大量的空连接，从而影响查询性能。您可以考虑使用更有效的连接条件或索引来优化这部分9。

5. 使用索引：确保 b.checkCompanyId 和 c.compId 以及 c.compCompId 和 d.compId 上有适当的索引，这可以加快连接操作的速度9。

6. 考虑查询逻辑：您在 WHERE 子句中使用了 b.STATUS = '1'，但在注释中有一个条件 AND c.compName != '未绑定单位' 被注释掉了。如果这个条件是必要的，应该取消注释并包含在查询中，以避免不必要的数据处理。

7. 优化 ORDER BY 子句：在 ORDER BY 子句中，您使用了 count( checkId ) DESC。如果 checkId 列不是索引列，这可能会导致一个全表扫描来计算行数。如果可能，考虑使用其他方式来排序，或者确保 checkId 列上有索引。

8. 避免使用星号 (*) 在 SELECT 子句中：在您的查询中，没有使用星号 (*) 来选择所有列，这是一个好习惯，因为它有助于减少数据传输量。确保在实际使用中也遵循这一原则。

根据上述建议，您的查询可以被重写为以下形式：

SELECT
    c.compId,
    c.compShortName,
    c.compCompID,
    COALESCE(c.compName, '未绑定单位') AS compName,
    SUM(CASE WHEN checkType = '1' THEN 1 ELSE 0 END) AS jsCount,
    SUM(CASE WHEN checkType = '0' THEN 1 ELSE 0 END) AS count,
    d.compName AS compCompName 
FROM
    checkinfo b
    LEFT JOIN companyinfo c ON b.checkCompanyId = c.compId
    LEFT JOIN companyinfo d ON c.compCompId = d.compId 
WHERE
    b.STATUS = '1'
GROUP BY
    c.compId,
    checkType 
ORDER BY
    COUNT(*) DESC;

请注意，这些只是基于您提供的查询和一般 SQL 优化原则的建议。实际优化效果可能需要根据具体的数据库架构、数据分布和查询执行计划来评估。