优化MySQL大数据量统计查询需减少扫描量、善用索引与分区。1. 为WHERE、GROUP BY字段建索引，使用覆盖索引避免回表；2. 避免全表扫描，采用计数器表、分区间查询或数据归档；3. 利用时间分区表实现分区裁剪，仅扫描相关分区；4. 优化SQL写法，避免在条件中对字段使用函数，减少DISTINCT，确保执行计划走索引且无临时表或文件排序。结合业务场景调整策略效果更佳。

大数据量下的统计查询在 MySQL 中容易变慢，主要因为全表扫描、索引失效、临时表和排序开销大等问题。优化这类查询需要从索引设计、SQL 写法、表结构和系统配置多方面入手。

合理使用索引加速聚合查询

索引是提升统计查询性能的关键。对于常见的 COUNT、SUM、AVG、MAX、MIN 等操作，确保被聚合的字段上有合适的索引。

• 对 WHERE 条件中的过滤字段建立索引，减少扫描行数
• 对 GROUP BY 字段建立索引，避免临时表和文件排序
• 使用覆盖索引（Covering Index），让查询只需访问索引即可完成，无需回表

例如：

CREATE INDEX idx_status_time ON orders (status, created_at);
SELECT COUNT(*) FROM orders WHERE status = ‘paid’ AND created_at > ‘2024-01-01’;

这个查询可以完全走索引，极大提升效率。

避免全表扫描和大范围数据处理

当数据量达到千万级以上，全表统计会严重拖慢数据库。可以考虑以下方式：

• 用近似值代替精确统计，比如 COUNT(*) 在 InnoDB 中很慢，可借助额外计数器表维护总数
• 分页或分区间统计，结合时间分区表，只查最近几天的数据
• 对历史数据归档，减少主表体积

例如：用一张 order_stats 表按天记录订单数量，查总量时只需查这张小表。

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利用分区表提升查询效率

对按时间或地域等维度聚合的统计，使用 Range 分区 或 List 分区 能显著减少扫描数据量。

• 按月或按天对大表进行分区
• 查询时只访问相关分区，实现“分区裁剪”

示例：

CREATE TABLE orders ( id BIGINT, created_at DATE, amount DECIMAL(10,2) ) PARTITION BY RANGE COLUMNS(created_at) ( PARTITION p202401 VALUES LESS THAN (‘2024-02-01’), PARTITION p202402 VALUES LESS THAN (‘2024-03-01’) );

查 1 月份数据时，MySQL 只扫描对应分区。

优化 SQL 写法和执行计划

有些写法会导致 MySQL 无法高效执行统计。

• 避免在聚合字段上使用函数，如 WHERE YEAR(create_time) = 2024，应改为范围查询
• 少用 DISTINCT，它会触发临时表和去重排序
• 使用 EXPLAIN 分析执行计划，确认是否走了索引、是否有 Using temporary / Using filesort

推荐写法：

— 推荐 SELECT COUNT(*) FROM orders WHERE created_at BETWEEN ‘2024-01-01’ AND ‘2024-01-31’;

基本上就这些。关键在于减少数据扫描量、善用索引和分区、避免不必要的计算。实际优化时结合业务场景调整策略，效果更明显。