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Tutoriel SQLIntroduction à l'optimisation des requêtes SQL lentes

Recommandé (gratuit) : Tutoriel SQL

Problèmes

Après SQL est lent Pour l'optimisation des requêtes, les types de problèmes suivants ont été trouvés dans notre système :

1.未建索引：整张表没有建索引；2.索引未命中：有索引,但是部分查询条件下索引未命中；3.搜索了额外的非必要字段，导致回表；4.排序，聚合导致慢查询；5.相同内容多次查询数据库；6.未消限制搜索范围或者限制的搜索范围在预期之外，导致全部扫描；

Solution

1.优化索引，增加或者修改当前的索引；         

2.重写sql；3.利用redis缓存，减少查询次数；4.增加条件，避免非必要查询；5.增加条件，减少查询范围；

. 3. Analyse de cas

(1) Interface de recherche de matériel médicinal

La déclaration SQL complète est dans l'annexe pour plus de commodité Lecture et désensibilisation, certains champs courants sont en chinois.

Ici, nous parlons principalement de l'ensemble du processus d'analyse après avoir obtenu l'instruction SQL, en réfléchissant à la logique, puis en effectuant des ajustements et la solution finale.

Pour vous fournir une référence, et j'espère que vous pourrez faire de meilleures suggestions.

L'exigence de cette instruction SQL est d'effectuer une requête floue basée sur le pinyin ou le chinois recherché par le médecin, de trouver les matières médicinales, puis de rechercher les fournisseurs suivants sur la base de la bibliothèque de médicaments sélectionnée par le médecin, puis faites correspondre les matières médicinales selon le fournisseur, excluez les matières médicinales que le fournisseur n'a pas, puis triez les matières médicinales selon le vrai nom d'abord, l'alias en dernier, le complet la correspondance en premier, la correspondance partielle en dernier et les habitudes d'utilisation du médecin au cours des six derniers mois. Enfin, un même médicament sous des noms différents est agrégé et affiché sous la forme de son vrai nom (un autre nom).

1. Analyse de sql

• (1) 14-8

ligne 14, expliquez l'analyse des résultats avec l'identifiant 8 :

①Expliquez

8,DERIVED,ssof,range,"ix_district,ix_供应商id",ix_district,8,NULL,18,Using where; Using index; Using temporary

②Sql

SELECT DISTINCT (ssof.供应商id) AS 供应商id FROM  药库供应商关系表 AS ssof  WHERE ssof.药库id IN (  1, 2, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 17, 22, 24, 25, 26, 27, 31, 33)  AND ssof.药方剂型id IN (1)

③Index

PRIMARY KEY (`id`),    UNIQUE KEY `ix_district` (        `药库id`, `药方剂型id`, `供应商id`    ) USING BTREE,KEY `ix_供应商id` (`供应商id`) USING BTREE

④Analyse

L'index est utilisé pour créer une table temporaire. L'index a entièrement couvert cet endroit, mais il y a toujours une opération de retour de table.

La raison est que in est utilisé, ce qui provoque le retour de la table. Si in peut être automatiquement optimisé par MySQL pour être égal, la table ne sera pas renvoyée. S'il ne peut pas être optimisé, revenez au tableau.

La table temporaire ne peut être évitée en raison de distinctes.

Soyez prudent lorsque vous utilisez in en même temps, si le nombre de valeurs qu'il contient est relativement important, des dizaines de milliers. Même si la distinction est élevée, cela entraînera un échec de l'index, ce qui nécessite plusieurs requêtes par lots.

2. 12-7

• (1) Expliquer

7,DERIVED,<derived8>,ALL,NULL,NULL,NULL,NULL,18,Using temporary; Using filesort

• (2) Sql

INNER JOIN (上面14-8临时表) tp ON tp.供应商id= ms.供应商id

• ( 3) Index

Aucun

• (4) Analyse

Pour les opérations sur les tables temporaires, il n'y a pas d'index et le tri des fichiers est utilisé.

Cette partie fait partie de l'opération d'association entre la table temporaire et la table des matières médicinales. Le tri des fichiers est provoqué par la nécessité de regrouper par identifiant de la table des matières médicinales.

1. Par défaut, après avoir utilisé group by, mysql générera une table temporaire puis triera (le tri ici est par défaut le tri rapide), ce qui consommera des performances.

2. L'essence du group by est de regrouper d'abord puis de trier [plutôt que de trier d'abord puis de regrouper].

3. le groupe par colonne sera regroupé par colonne par défaut, puis trié par ordre croissant selon la colonne ; le groupe par colonne par null sera regroupé par colonne par défaut, puis trié par ordre croissant selon à l’ID de clé primaire cible.

3． 13-7

• (1) Expliquer

7,DERIVED,ms,ref,"ix_title,idx_audit,idx_mutiy",idx_mutiy,5,"tp.供应商id,const",172,NULL

• (2) Sql

SELECT ms.药材表id, max(ms.audit) AS audit, max(ms.price) AS price, max(ms.market_price) AS market_price,max(ms.is_granule) AS is_granule,max(ms.is_decoct) AS is_decoct, max(ms.is_slice) AS is_slice,max(ms.is_cream) AS is_cream, max(ms.is_extract) AS is_extract,max(ms.is_cream_granule) AS is_cream_granule, max(ms.is_extract_granule) AS is_extract_granule,max(ms.is_drychip) AS is_drychip,            max(ms.is_pill) AS is_pill,max(ms.is_powder) AS is_powder, max(ms.is_bolus) AS is_bolus FROM 供应商药材表 AS ms INNER JOIN (                SELECT                    DISTINCT (ssof.供应商id) AS 供应商id                FROM                    药库供应商关系表 AS ssof WHERE  ssof.药库id IN (  1, 2, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 17, 22, 24, 25, 26, 27, 31, 33 ) AND ssof.药方剂型id IN (1) ) tp ON tp.供应商id= ms.供应商id WHERE  ms.audit = 1  GROUP BY  ms.药材表id

• ( 3) Index

   KEY `idx_mutiy` (`供应商id`, `audit`, `药材表id`)

• (4) L'analyse

atteint l'index, la connexion entre les tables utilise l'identifiant du fournisseur et l'ordre de création de l'index est l'identifiant du fournisseur , audit dans où condition, groupe par condition identifiant du tableau des matières médicinales.

Cette pièce n'a pas besoin d'être modifiée pour le moment.

4.10-6

• (1) Expliquez

6,DERIVED,r,range,"PRIMARY,id,idx_timeline,idx_did_timeline,idx_did_isdel_statuspay_timecreate_payorderid,idx_did_statuspay_ischecked_isdel",idx_did_timeline,8,NULL,546,Using where; Using index; Using temporary; Using filesort

• (2) Sql

SELECT 
       count(*) AS total, 
       rc.i AS m药材表id 
     FROM 
        处方药材表 AS rc 
        INNER JOIN 药方表AS r ON r.id = rc.药方表_id 
     WHERE 
         r.did = 40 
         AND r.timeline > 1576115196 
         AND rc.type_id in (1, 3) 
         GROUP BY 
    rc.i

• (3) Index

KEY `idx_did_timeline` (`did`, `timeline`),

• (4) Analyse

Table driver et table pilotée, petite table driver Grosse montre.

Comprenez d'abord quelle table est la table motrice et quelle table est la table pilotée lors de la jointure :

1 Lorsque vous utilisez la jointure gauche, la table de gauche est la table motrice et la table de droite est la. table pilotée. Table ;

2. Lors de l'utilisation de la jointure droite, la table de droite est la table pilote et la table de gauche est la table pilote

3. table avec un plus petit volume de données En tant que table de pilotage, la grande table est utilisée comme table pilotée

4. Ce qui suit est la table de pilotage, et ce qui précède est la table de pilotage

5. 11-6

(1) Expliquez

6,DERIVED,rc,ref,"orderid_药材表,药方表_id",药方表_id,5,r.id,3,Using where

(2) Sql

Idem que ci-dessus

(3) Index

  KEY `idx_药方表_id` (`药方表_id`, `type_id`) USING BTREE,

(4) Analyse

Il n'y a pas de problème avec l'ordre de l'index, mais il est toujours là, ce qui provoque le retour de la table.

6,8-5

• （1）Explain

5,UNION,malias,ALL,id_tid,NULL,NULL,NULL,4978,Using where

• （2）Sql

 SELECT 
      mb.id, 
      mb.sort_id, 
      mb.title, 
      mb.py, 
      mb.unit, 
      mb.weight, 
      mb.tid, 
      mb.amount_max, 
      mb.poisonous, 
      mb.is_auxiliary, 
      mb.is_auxiliary_free, 
      mb.is_difficult_powder, 
      mb.brief, 
      mb.is_fixed_recipe, 
      ASE WHEN malias.py = 'GC' THEN malias.title ELSE CASE WHEN malias.title = 'GC' THEN malias.title ELSE '' END END AS atitle, 
      alias.py AS apy, 
      CASE WHEN malias.py = 'GC' THEN 2 ELSE CASE WHEN malias.title = 'GC' THEN 2 ELSE 1 END END AS ttid 
 FROM 
      药材表 AS mb 
      LEFT JOIN 药材表 AS malias ON malias.tid = mb.id 
WHERE 
      alias.title LIKE '%GC%' 
      OR malias.py LIKE '%GC%'

• （3）索引

KEY `id_tid` (`tid`) USING BTREE,

• （4）分析

因为like是左右like，无法建立索引，所以只能建tid。Type是all，遍历全表以找到匹配的行，左右表大小一样，估算的找到所需的记录所需要读取的行数有4978。这个因为是like的缘故，无法优化，这个语句并没有走索引，药材表 AS mb FORCE INDEX (id_tid) 改为强制索引，读取的行数减少了700行。

7．9-5

• （1）Explain

5,UNION,mb,eq_ref,"PRIMARY,ix_id",PRIMARY,4,malias.tid,1,NULL

• （2）Sql

同上

• （3）索引

PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE,

• （4）分析

走了主键索引，行数也少，通过。

8．7-4

• （1）Explain

4,DERIVED,mb,ALL,id_tid,NULL,NULL,NULL,4978,Using where

• （2）Sql

  SELECT 
     mb.id, 
     mb.sort_id, 
     mb.title, 
     mb.py, 
     mb.unit, 
     mb.weight, 
     mb.tid, 
     mb.amount_max, 
     mb.poisonous, 
     mb.is_auxiliary, 
     mb.is_auxiliary_free, 
     mb.is_difficult_powder, 
     mb.brief, 
     mb.is_fixed_recipe, 
     '' AS atitle, 
     '' AS apy, 
     CASE WHEN mb.py = 'GC' THEN 3 ELSE CASE WHEN mb.title = 'GC' THEN 3 ELSE 1 END END AS ttid 
  FROM 
     药材表 AS mb 
    WHERE 
     mb.tid = 0 
     AND (
         mb.title LIKE '%GC%' 
         OR mb.py LIKE '%GC%'
                              )

• （3）索引

KEY `id_tid` (`tid`) USING BTREE,

• （4）分析

  tid int(11) NOT NULL DEFAULT ‘0’ COMMENT ‘真名药品的id’,

他也是like,这个没法优化。

9．6-3

• （1）Explain

3,DERIVED,<derived4>,ALL,NULL,NULL,NULL,NULL,9154,Using filesort

• （2）Sql

  UNION ALL

• （3）索引

无

• （4）分析

就是把真名搜索结果和别人搜索结果合并。避免用or连接，加快速度 形成一个munion的表，初步完成药材搜索，接下去就是排序。

这一个进行了2次查询，然后用union连接，可以考虑合并为一次查询。用case when进行区分,计算出权重。

这边是一个优化点。

10．4-2

• （1）Explain

2,DERIVED,<derived3>,ALL,NULL,NULL,NULL,NULL,9154,NULL

• （2）Sql

  SELECT 
     munion.id, 
     munion.sort_id, 
     case when length(
       trim(
            group_concat(munion.atitle SEPARATOR ' ')
                      )
                  )> 0 then concat(
                      munion.title, 
                      '(', 
                      trim(
                          group_concat(munion.atitle SEPARATOR ' ')
                      ), 
                      ')'
                  ) else munion.title end as title, 
        munion.py, 
        munion.unit, 
        munion.weight, 
        munion.tid, 
        munion.amount_max, 
        munion.poisonous, 
        munion.is_auxiliary, 
        munion.is_auxiliary_free, 
        munion.is_difficult_powder, 
        munion.brief, 
        munion.is_fixed_recipe, 
        --  trim( group_concat( munion.atitle SEPARATOR ' ' ) ) AS atitle,
                  ##  --  
         trim(
               group_concat(munion.apy SEPARATOR ' ')
               ) AS apy, 
           ##   
             max(ttid) * 100000 + id AS ttid 
       FROM 
              munion <derived4>
           GROUP BY 
              id -- 全部实名药材 结束##

• （3）索引

无

• （4）分析

这里全部在临时表中搜索了。

11．5-2

• （1）Explain

2,DERIVED,<derived6>,ref,<auto_key0>,<auto_key0>,5,m.id,10,NULL

• （2）Sql

Select fields from 全部实名药材表 as m  LEFT JOIN ( 个人使用药材统计表 ) p ON m.id = p.m药材表id

• （3）索引

无

• （4）分析

2张虚拟表left join

使用了优化器为派生表生成的索引

这边比较浪费性能，每次查询，都要对医生历史开方记录进行统计，并且统计还是几张大表计算后的结果。但是如果只是sql优化，这边暂时无法优化。

12．2-1

• （1）Explain

1,PRIMARY,<derived7>,ALL,NULL,NULL,NULL,NULL,3096,Using where; Using temporary; Using filesort

• （2）Sql

• （3）索引

• （4）分析

临时表操作

13．3-1

• （1）Explain

1,PRIMARY,<derived2>,ref,<auto_key0>,<auto_key0>,4,msu.药材表id,29,NULL

• （2）Sql

• （3）索引

• （4）分析

临时表操作

14．null

• （1）Explain

NULL,UNION RESULT,"<union4,5>",ALL,NULL,NULL,NULL,NULL,NULL,Using temporary

• （2）Sql

• （3）索引

• （4）分析

临时表

（二）优化sql

上面我们只做索引的优化,遵循的原则是:

1.最左前缀匹配原则，非常重要的原则，mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、<、between、like)就停止匹配，比如a = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)顺序的索引，d是用不到索引的，如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到，a,b,d的顺序可以任意调整。2.=和in可以乱序，比如a = 1 and b = 2 and c = 3 建立(a,b,c)索引可以任意顺序，mysql的查询优化器会帮你优化成索引可以识别的形式。3.尽量选择区分度高的列作为索引，区分度的公式是count(distinct col)/count(*)，表示字段不重复的比例，比例越大我们扫描的记录数越少，唯一键的区分度是1，而一些状态、性别字段可能在大数据面前区分度就是0，那可能有人会问，这个比例有什么经验值吗？使用场景不同，这个值也很难确定，一般需要join的字段我们都要求是0.1以上，即平均1条扫描10条记录。4.索引列不能参与计算，保持列“干净”，比如from_unixtime(create_time) = ’2014-05-29’就不能使用到索引，原因很简单，b+树中存的都是数据表中的字段值，但进行检索时，需要把所有元素都应用函数才能比较，显然成本太大。所以语句应该写成create_time = unix_timestamp(’2014-05-29’)。5.尽量的扩展索引，不要新建索引。比如表中已经有a的索引，现在要加(a,b)的索引，那么只需要修改原来的索引即可。

查询优化神器 - explain命令

关于explain命令相信大家并不陌生，具体用法和字段含义可以参考官网explain-output，这里需要强调rows是核心指标，绝大部分rows小的语句执行一定很快（有例外，下面会讲到）。所以优化语句基本上都是在优化rows。

化基本步骤：

0.先运行看看是否真的很慢，注意设置SQL_NO_CACHE1.where条件单表查，锁定最小返回记录表。这句话的意思是把查询语句的where都应用到表中返回的记录数最小的表开始查起，单表每个字段分别查询，看哪个字段的区分度最高；2.explain查看执行计划，是否与1预期一致（从锁定记录较少的表开始查询）；3.order by limit 形式的sql语句让排序的表优先查；4.了解业务方使用场景；5.加索引时参照建索引的几大原则；6.观察结果，不符合预期继续从0分析；

上面已经详细的分析了每一个步骤，根据上面的sql，去除union操作， 增加索引。可以看出，优化后虽然有所改善。但是距离我们的希望还有很大距离，但是光做sql优化，感觉也没有多少改进空间,所以决定从其他方面解决。

（三）拆分sql

由于速度还是不领人满意,尤其是个人用药情况统计,其实没必要每次都全部统计一次,再要优化,只靠修改索引应该是不行的了,所以考虑使用缓存。

接下来是修改php代码,把全部sql语句拆分,然后再组装。

• （1）搜索真名,别名(缓存)

SELECT  mb.id,  mb.sort_id,  mb.title,  mb.py,  mb.unit,  mb.weight,  mb.tid,  mb.amount_max,  mb.poisonous,  mb.is_auxiliary,  mb.is_auxiliary_free,  mb.is_difficult_powder,  mb.brief,  mb.is_fixed_recipe,  IFNULL(group_concat(malias.title),'') atitle,  IFNULL(group_concat(malias.py),'') apy  FROM  药材表 AS mb  LEFT JOIN 药材表 AS malias ON malias.tid = mb.id  WHERE  mb.tid = 0  AND (  malias.title LIKE '%GC%'  OR malias.py LIKE '%GC%'  or mb.title LIKE '%GC%'  OR mb.py LIKE '%GC%'  )  group by  mb.id

• （2）如果命中有药材

①排序

真名在前,别名在后,完全匹配在前,部分匹配在后

//对搜索结果进行处理,增加权重

②对供应商药材搜索

SELECT ms.药材表id, max( ms.audit ) AS audit, max( ms.price ) AS price, max( ms.market_price ) AS market_price, max( ms.is_granule ) AS is_granule, max( ms.is_decoct ) AS is_decoct, max( ms.is_slice ) AS is_slice, max( ms.is_cream ) AS is_cream, max( ms.is_extract ) AS is_extract, max( ms.is_cream_granule) AS is_cream_granule, max( ms.is_extract_granule) AS is_extract_granule, max( ms.is_drychip ) AS is_drychip, max( ms.is_pill ) AS is_pill, max( ms.is_powder ) AS is_powder, max( ms.is_bolus ) AS is_bolus  FROM 供应商药材表 AS ms WHERE ms.audit = 1 AND ms.供应商idin (  SELECT DISTINCT  ( ssof.供应商id) AS 供应商id FROM  药库供应商关系表 AS ssof  WHERE  ssof.药库id IN ( 1,2,8,9,10,11,12,13,14,15,17,22,24,25,26,27,31,33 )  AND ssof.药方剂型id IN (1) ) AND ms.药材表id IN ( 78,205,206,207,208,209,334,356,397,416,584,652,988,3001,3200,3248,3521,3522,3599,3610,3624,4395,4396,4397,4398,4399,4400,4401,4402,4403,4404,4405,4406,4407,4408,5704,5705,5706,5739,5740,5741,5742,5743,6265,6266,6267,6268,6514,6515,6516,6517,6518,6742,6743 ) AND ms.is_slice = 1  GROUP BY ms.药材表id

③拿医生历史开方药材用量数据(缓存)

SELECT  count( * ) AS total,  rc.i AS 药材表id FROM  处方药材表 AS rc  INNER JOIN 药方表AS r ON r.id = rc.药方表_id WHERE  r.did = 40  AND r.timeline > 1576116927  AND rc.type_id in (1,3) GROUP BY  rc.i

④  装配及排序微调

• （3）小结

运行速度,对于开方量不是特别多的医生来说,两者速度都是0.1秒左右.但是如果碰到开方量大的医生,优化后的sql速度比较稳定,能始终维持在0.1秒左右,优化前的sql速度会超过0.2秒.速度提升约一倍以上。

最后对搜索结果和未优化前的搜索结果进行比对,结果数量和顺序完全一致.本次优化结束。

四、附录：

SELECT sql_no_cache 
    *FROM
    (
        -- mbu start##        SELECT
            m.*,
            ifnull(p.total, 0) AS total        FROM
            (
                --全部实名药材
开始
##SELECT
       munion.id,
       munion.sort_id,
       case when length(
        trim(
              group_concat(munion.atitle SEPARATOR ' ')
                 )
             )> 0 then concat(
           munion.title,
          '(',
      trim(
             group_concat(munion.atitle SEPARATOR ' ')
              ),
                ')'
             ) else munion.title end as title,
        munion.py,
        munion.unit,
        munion.weight,
        munion.tid,
        munion.amount_max,
        munion.poisonous,
        munion.is_auxiliary,
        munion.is_auxiliary_free,
        munion.is_difficult_powder,
        munion.brief,
        munion.is_fixed_recipe,
        --  trim( group_concat( munion.atitle SEPARATOR ' ' ) ) AS atitle,##        --  trim( group_concat( munion.apy SEPARATOR  ' ' ) ) AS apy,##              max(ttid) * 100000 + id AS ttid           FROM
              (
                -- #union start
联合查找,得到全部药材
##  (
       SELECT
              mb.id,
              mb.sort_id,
              mb.title,
              mb.py,
              mb.unit,
              mb.weight,
              mb.tid,
              mb.amount_max,
              mb.poisonous,
              mb.is_auxiliary,
              mb.is_auxiliary_free,
              mb.is_difficult_powder,
              mb.brief,
              mb.is_fixed_recipe,
              '' AS atitle,
              '' AS apy,
              CASE WHEN mb.py = 'GC' THEN 3 ELSE CASE WHEN mb.title = 'GC' THEN 3 ELSE 1 END END AS ttid               FROM
                 药材表 AS mb                     WHERE
                         mb.tid = 0
                       AND (
                              mb.title LIKE '%GC%'
                              OR mb.py LIKE '%GC%'
                                )
                        ) --真名药材

结束
## UNION ALL
    (
      SELECT
            mb.id,
            mb.sort_id,
            mb.title,
            mb.py,
            mb.unit,
            mb.weight,
            mb.tid,
            mb.amount_max,
            mb.poisonous,
            mb.is_auxiliary,
            mb.is_auxiliary_free,
            mb.is_difficult_powder,
            mb.brief,
            mb.is_fixed_recipe,
            CASE WHEN malias.py = 'GC' THEN malias.title ELSE CASE WHEN malias.title = 'GC' THEN malias.title ELSE '' END END AS atitle,
            malias.py AS apy,
            CASE WHEN malias.py = 'GC' THEN 2 ELSE CASE WHEN malias.title = 'GC' THEN 2 ELSE 1 END END AS ttid          FROM
                药材表 AS mb                LEFT JOIN 药材表 AS malias ON malias.tid = mb.id          WHERE
                malias.title LIKE '%GC%'
                OR malias.py LIKE '%GC%'
                      ) --其他药材结束
##                 -- #union end##                ) munion                GROUP BY
                    id --全部实名药材

结束
##                    ) m            LEFT JOIN (
                --个人使用药材统计

开始
##    SELECT
          count(*) AS total,
          rc.i AS m药材表id     FROM
           处方药材表 AS rc           INNER JOIN 药方表AS r ON r.id = rc.药方表_id      WHERE
           r.did = 40
            AND r.timeline > 1576115196
            AND rc.type_id in (1, 3)
       GROUP BY
              rc.i --个人使用药材统计

结束
##           ) p ON m.id = p.m药材表id -- mbu end ##            ) mbu    INNER JOIN (
        -- msu start
供应商药材筛选
##        SELECT
            ms.药材表id,
            max(ms.audit) AS audit,
            max(ms.price) AS price,
            max(ms.market_price) AS market_price,
            max(ms.is_granule) AS is_granule,
            max(ms.is_decoct) AS is_decoct,
            max(ms.is_slice) AS is_slice,
            max(ms.is_cream) AS is_cream,
            max(ms.is_extract) AS is_extract,
            max(ms.is_cream_granule) AS is_cream_granule,
            max(ms.is_extract_granule) AS is_extract_granule,
            max(ms.is_drychip) AS is_drychip,
            max(ms.is_pill) AS is_pill,
            max(ms.is_powder) AS is_powder,
            max(ms.is_bolus) AS is_bolus        FROM
            供应商药材表 AS ms            INNER JOIN (
                SELECT
                    DISTINCT (ssof.供应商id) AS 供应商id                FROM
                    药库供应商关系表 AS ssof                WHERE
                    ssof.药库id IN (
                        1, 2, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 17, 22,
                        24, 25, 26, 27, 31, 33
                    )
                    AND ssof.药方剂型id IN (1)
            ) tp ON tp.供应商id= ms.供应商id        WHERE
            ms.audit = 1
        GROUP BY
            ms.药材表id -- msu end ##            ) msu ON mbu.id = msu.药材表idWHERE
    msu.药材表id > 0
    AND msu.is_slice = 1order by
    total desc,
    ttid desc

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