千万级数据多字段 SUM 查询优化方案

针对千万级数据多字段 SUM 查询超时问题，我提供以下优化方案：

1. 索引优化

• 创建复合索引：为 WHERE 条件中的字段和 GROUP BY 字段创建复合索引
• 函数索引：如果查询中有函数操作(如DATE_FORMAT)，考虑创建函数索引
• 覆盖索引：确保索引包含所有查询字段，避免回表操作

-- 示例：为常用查询创建复合索引
CREATE INDEX idx_query_optimize ON your_table(condition_field1, condition_field2, sum_field);

2. 查询重写优化

• 减少计算字段：只计算必要的SUM字段，避免SELECT *
• 分批次处理：使用LIMIT和OFFSET分批次处理大数据集
• 使用WITH ROLLUP：如需多级汇总，考虑使用WITH ROLLUP替代多次查询

-- 示例：优化后的查询
SELECT field1, field2, SUM(value1), SUM(value2)
FROM your_table
WHERE condition_field = 'value'
GROUP BY field1, field2
LIMIT 1000;

3. 数据库架构优化

• 分区表：按照时间或ID范围分区，减少单次查询扫描数据量
• 预计算汇总表：创建定时更新的汇总表存储常用聚合结果
• 读写分离：将分析查询路由到只读副本

-- 示例：创建预计算汇总表
CREATE TABLE summary_daily (
    date DATE,
    category VARCHAR(50),
    total_value1 DECIMAL(18,2),
    total_value2 DECIMAL(18,2),
    PRIMARY KEY (date, category)
);

-- 定时更新汇总表
INSERT INTO summary_daily
SELECT 
    DATE(create_time) AS date,
    category,
    SUM(value1) AS total_value1,
    SUM(value2) AS total_value2
FROM your_table
WHERE DATE(create_time) = CURRENT_DATE - INTERVAL 1 DAY
GROUP BY DATE(create_time), category
ON DUPLICATE KEY UPDATE 
    total_value1 = VALUES(total_value1),
    total_value2 = VALUES(total_value2);

4. 缓存策略

• 应用层缓存：使用Redis等缓存常用聚合结果
• 物化视图：部分数据库支持物化视图自动维护聚合数据
• 查询结果缓存：配置数据库查询缓存(注意更新频率高的场景可能不适用)

5. 硬件/配置优化

• 增加内存：确保数据库有足够内存缓存数据和索引
• 调整配置：优化数据库排序缓冲区、连接缓冲区等参数
• 并行查询：启用数据库并行查询功能(如MySQL 8.0+的并行查询)

6. 替代方案

• OLAP引擎：考虑使用ClickHouse、Doris等OLAP引擎处理分析查询
• 数据仓库：将数据导入数据仓库(如Snowflake、Redshift)进行复杂分析
• ETL预处理：使用ETL工具预先计算所需聚合指标

实施建议

1. 先通过EXPLAIN分析查询执行计划，找出瓶颈
2. 从索引优化开始，逐步尝试其他方案
3. 对于实时性要求不高的场景，优先考虑预计算方案
4. 监控优化效果，持续调整策略

需要更具体的建议，请提供您的表结构、查询语句和数据库类型信息。