答案：优化SQL分组查询需减少扫描量、合理使用索引并避免冗余计算。1. 为分组字段创建索引，优先使用复合索引以支持WHERE和GROUP BY；2. 用WHERE提前过滤数据，降低分组行数；3. 避免在分组列上使用函数防止索引失效；4. 确保SELECT仅含分组列和聚合列，减少无效计算；5. 构建覆盖索引避免回表；6. 对高频查询使用物化视图或汇总表提升响应速度。结合EXPLaiN分析执行计划可精准优化。
SQL 分组查询性能优化的关键在于减少数据扫描量、合理使用索引以及避免不必要的计算。以下是几个实用的优化策略，帮助你提升 GROUP BY 查询的执行效率。
1. 确保分组字段有合适的索引
GROUP BY 操作通常需要对指定字段进行排序或哈希处理，如果这些字段上有索引，数据库可以跳过排序步骤，直接利用有序数据进行分组。
- 为 GROUP BY 中涉及的列创建索引，尤其是高基数（唯一值多）的列。
- 如果同时存在 WHERE 条件和 GROUP BY，考虑建立复合索引，把 WHERE 条件中的列放在前面，GROUP BY 列跟在后面。
- 例如：查询“每个部门中不同职位的员工数量”，可建立 (department_id, job_title) 的复合索引。
2. 减少参与分组的数据量
在分组前尽可能通过 WHERE 条件过滤无效数据，避免对全表进行分组运算。
- 提前过滤掉不需要的行，比如只统计最近一年的数据，就加上时间范围限制。
- 避免在 HAVING 中做本可以在 WHERE 中完成的过滤，因为 HAVING 是在分组后执行，代价更高。
3. 避免在分组字段上使用函数或表达式
对列使用函数（如 YEAR(create_time)）会导致索引失效，迫使数据库进行全表扫描。
- 尽量保持 GROUP BY 字段“原样”，不要用 DATE(created_at) 或 UPPER(name) 这类操作。
- 如果必须按日期分组，可考虑新增一个日期维度列并建立索引，或使用生成列（Generated Column）加索引的方式。
4. 合理选择聚合函数和返回字段
SELECT 中只能包含 GROUP BY 字段和聚合函数，避免引入非聚合列导致逻辑错误或性能下降。
- 检查是否误选了未分组的字段，这可能引发数据库额外处理或报错。
- 减少不必要的聚合计算，比如不需要计数就别写 COUNT(*)。
5. 使用覆盖索引减少回表
如果索引包含了查询所需的所有字段，数据库无需回到主表取数据，大幅提升速度。
- 将 SELECT 和 GROUP BY 涉及的字段都包含在索引中，形成覆盖索引。
- 例如：查询“每个用户订单数和总金额”，可建立 (user_id, amount) 索引，使查询完全走索引。
6. 考虑使用物化结果替代实时计算
对于频繁执行且数据变化不频繁的分组查询，可用物化视图或定时汇总表来代替实时 GROUP BY。
- 定期将分组结果写入汇总表，查询时直接读取，响应更快。
- 适用于报表、统计面板等场景。
基本上就这些。关键是在理解查询逻辑的基础上，结合执行计划（EXPLAIN）分析实际执行路径，针对性地调整索引和语句结构。不复杂但容易忽略细节。