（转）通过ORACLE分析函数LAG 过滤重复数据

研发的同事曾经遇到1个问题，看看他的问题，比较麻烦些。
select sbl.fee_terminal_id , sbl.status, smr.status, smr.report_time
from XXX_log sbl, XXX_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 XXX_log sbl, XXX_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
     );
     他需要提取某个时间段内，某个ID(fee_terminal_id)最新时间的状态。其实如果是在一张表中，直接MAX(report_time)就可以了。但是，恰恰这是两张表。每张表中一个状态，通常的情况就是我们首先得到ID及其最大的（最新）报告时间，然后再“自连接”自己进行WHERE条件的查询。
      上面的SQL就是通过这种基本的想法来实现的。
      一般情况下，应该是没有问题的。但是，这次问题却出现了。主要就是数据太大，执行了30分钟没有看到有结果集返回。
       首先因为两张基本表（XXX_log sbl, XXX_report smr）都是分区表，不然数据也不会这么大呀。进行必要的分区工作，要知道，再精良的SQL，数据太多也会有问题。优化的第一步就是“少做”（片面一点讲，性能真的是设计出来的）。
       完成后，直接执行原始SQL，基本上180秒左右，可以看到结果集返回。
       至此，都有些“跑题”，还有过滤重复呢（其实就是找出最新时间的ID状态即可）。
       看着这句SQL我总是有些不死心，看看其实这句SQL的两个部分的SQL语句基本相同，其实一部分就可以得到所有信息，就是因为数据无法得到ID和最新时间对应的值在一句话中。
       突然想起了ORACLE的分析函数。OK,使用
       LAG
select 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_idorder by smr.report_time desc) flag
from xxx_log sbl, xxx_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
      优化了原SQL语句。
      执行成本从19106下降到10139，结果集返回的时间下降到15秒左右。响应时间有大幅提高。
      总结：
      此次优化的核心思想，减少SQL的重复执行，能在一句SQL中执行完成的，就不要放到两句或者是多个子查询中执行。
       通过使用分析函数LAG，将分类和排序一次完成。一定要多多尝试使用分析函数，往往会给你带来非常的惊喜。