答案：sql分组查询变慢主因是数据量大、缺少索引或分组字段设计不合理，优化需从三方面入手：为GROUP BY字段建立索引，尤其是与WHERE条件组合的联合索引，避免临时排序；通过WHERE提前过滤数据，减少参与分组的数据量，优先使用分区表和时间范围限制；避免对高基数字段过度分组，合理选择聚合粒度，必要时用窗口函数替代，同时优化聚合函数使用和数据类型，减少计算开销。
SQL 分组查询变慢，通常是因为数据量大、缺少索引或分组字段设计不合理。优化的关键是减少扫描的数据量、提升排序与聚合效率。以下是几个实用的优化方向。
合理使用索引
分组操作（GROUP BY）通常需要对字段进行排序，如果没有索引，数据库就得临时排序，消耗大量CPU和内存。
- 为 GROUP BY 中的字段建立索引，尤其是高频查询的组合字段。
- 如果同时有 WHERE 条件，考虑创建联合索引，把 WHERE 字段放在前面，GROUP BY 字段跟在后面。
- 例如：查询“某天每个部门的销售额”，可建索引 (dept_id, sale_date)，这样既能快速过滤日期，又能避免额外排序。
减少参与分组的数据量
提前通过 WHERE 过滤无效数据，能显著降低分组压力。
- 避免在 HAVING 中做过滤，HAVING 是在分组后执行，效率低。能用 WHERE 的条件尽量前置。
- 对时间范围查询，先限定时间区间，再分组，比如加 sale_date BETWEEN '2024-01-01' AND '2024-12-31'。
- 考虑分区表，按时间或业务维度分区，查询时只需扫描相关分区。
避免高基数字段过度分组
如果 GROUP BY 的字段值太多（如用户ID、订单号），会导致生成大量分组，内存占用高，甚至触发磁盘临时表。
- 检查是否真的需要按高基数字段分组，能否聚合到更高层级（如按部门而非个人）。
- 如果必须按唯一值分组，考虑是否可用窗口函数替代，或拆分查询逻辑。
- 监控临时表使用情况，mysql 中可通过 EXPLAIN 查看是否出现 using temporary; Using filesort。
优化聚合函数和数据类型
聚合字段的类型和计算方式也会影响性能。
- 确保被聚合的字段（如 SUM(amount)）是数值类型，避免隐式转换。
- 避免在聚合函数中使用复杂表达式，如 SUM(CASE WHEN...) 过多会拖慢速度，可考虑预计算标志位。
- 大数据量时，考虑近似聚合函数（如 appROX_COUNT_DISTINCT），换取速度提升。
基本上就这些。关键是从索引、过滤、分组粒度三方面入手，结合执行计划分析瓶颈。不复杂但容易忽略。