sql优化,请高手帮忙。

select S.PROD_NBR, T.KC_DESC_6,e.descr,count(*)
  from waus t, slts s, IKCS E
where
    s.work_ctr = 200
   and s.fac_id = 7
   and e.fac_id = 7
   and t.fac_id = 7
   and t.kc_desc_6 = e.part_nbr
   and s.trans_nbr1 = t.trans_nbr
   and substr(s.prod_nbr, 1, 11) in ('CLAP170EA07', 'CLAA220WA01')
   and s.mach_id = t.mach_id
  AND substr(s.prod_nbr, 17, 4) in ('S040')
   and T.trans_date between
       to_date('2008-03-05 07:00:00', 'yyyy-mm-dd hh24:mi:ss') and
       to_date('2008-03-08 07:30:00', 'yyyy-mm-dd hh24:mi:ss')
       group by S.PROD_NBR, T.KC_DESC_6,e.descr
      
说明:waus数据量约30万笔,slts约有8000万笔左右,IKCS只有600笔。
现在找3天数据就出现卡死现象。

       执行计划如下:
20080522_00855c3e189880b0d102QvpgJMsMNON2.jpg
oracle.JPG

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先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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