千万级数据 SUM 计算优化方案

面对千万级数据的 SUM 统计查询，以下是一些有效的优化策略：

1. 数据库层面优化

索引优化

• 创建合适的聚合索引：为经常用于 SUM 计算的列和 WHERE 条件列创建复合索引
• 使用覆盖索引：确保索引包含所有查询需要的列，避免回表操作

分区表设计

• 按时间/范围分区：将大表分成多个小分区，查询时只扫描相关分区
• 分区剪枝：确保查询条件能触发分区剪枝，减少扫描数据量

物化视图/预计算

• 创建物化视图：定期预计算常用 SUM 结果
• 使用触发器或定时任务：在数据变更时更新聚合结果

2. 查询优化技巧

-- 原始低效查询
SELECT SUM(amount) FROM large_table WHERE create_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-12-31';

-- 优化版本1：使用分区剪枝
SELECT SUM(amount) FROM large_table PARTITION(p2023) WHERE create_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-12-31';

-- 优化版本2：使用并行查询
SELECT /*+ PARALLEL(8) */ SUM(amount) FROM large_table WHERE create_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-12-31';

3. 架构层面优化

读写分离

• 将统计查询路由到只读副本，减轻主库压力

缓存策略

• Redis缓存：缓存常用统计结果，设置合理的过期时间
• 多级缓存：本地缓存 + 分布式缓存组合

预聚合方案

• 定时任务预计算：在低峰期预先计算统计结果
• 流式处理：使用Kafka+Flink实时更新聚合结果

4. 替代技术方案

列式数据库

• 考虑ClickHouse、Druid等列式存储数据库，它们特别适合聚合查询

OLAP引擎

• 使用Apache Doris、StarRocks等OLAP引擎处理大规模聚合

数据仓库

• 将数据导入Snowflake、BigQuery等云数据仓库进行高效分析

5. 监控与调优

• 使用EXPLAIN分析查询执行计划
• 监控慢查询日志，识别性能瓶颈
• 定期更新统计信息，确保优化器做出正确决策

选择哪种方案取决于您的具体业务场景、数据变化频率和实时性要求。对于实时性要求高的场景，流式预聚合可能是最佳选择；对于历史数据分析，预计算和物化视图更为合适。