group by查询慢？先看看是不是这几个地方拖了后腿
在日常办公中，尤其是做数据分析、报表生成的时候，SQL里的GROUP BY用得特别频繁。比如统计每个月的销售额、每个部门的员工数量，都离不开它。但有时候写完语句一执行，等半天结果都不出来，这时候就得琢磨：到底是哪里卡住了？
数据量大没索引，查询自然慢
最常见的问题就是对GROUP BY用到的字段没有建立索引。比如你按“部门编号”分组统计人数，但“部门编号”这个字段没加索引，数据库就得全表扫描一遍，数据一多，速度立马下来。
解决办法很简单：给分组字段加索引。比如：
CREATE INDEX idx_dept_id ON employees(dept_id);加完之后再跑查询，通常能明显感觉到快了不少。
SELECT里塞太多字段，也会影响性能
有些人习惯性地SELECT *，哪怕只用其中几个字段做统计。这种写法在GROUP BY里特别吃亏，因为数据库要先加载所有字段，再分组聚合，白白浪费资源。
应该只选需要的字段。比如只需要部门和人数，就别把姓名、工资、入职时间全捞出来。
SELECT dept_id, COUNT(*) AS emp_count FROM employees GROUP BY dept_id;这样不仅快，还省内存。
数据预处理比实时计算更高效
如果这张表数据特别大，而且你每天都要跑同样的分组统计，那就别每次都临时算。可以考虑提前把结果存好。
比如建一张“部门每日人数统计表”，每天凌晨跑一次任务更新数据。前端查的时候直接读这张小表，响应速度从几秒变成毫秒级。
这就像公司月底发报表，没必要每次领导问都重新算一遍，提前整理好更省事。
用EXPLAIN看看执行计划
MySQL有个EXPLAIN命令，能告诉你SQL是怎么执行的。在语句前加上它就行：
EXPLAIN SELECT dept_id, COUNT(*) FROM employees GROUP BY dept_id;看输出结果里的type、key、rows这几列，就能判断有没有走索引、扫描了多少行。如果显示type是ALL，说明在全表扫，基本可以确定要优化。
临时表和子查询也能帮上忙
有时候原始表字段太多或者有大量无效数据，可以先过滤出需要的数据，再分组。
SELECT temp.dept_id, COUNT(*) FROM ( SELECT dept_id FROM employees WHERE status = 'active' ) AS temp GROUP BY temp.dept_id;先把在职员工筛出来，再按部门分组，比直接在整个表上操作要轻快得多。
硬件和配置也不是完全无关
虽然大部分时候是SQL写法的问题，但如果服务器内存小、磁盘慢，再怎么优化也有限。特别是当临时排序用到磁盘（disk sort）时，性能会断崖式下降。
适当调大sort_buffer_size这类参数，能让更多排序操作在内存中完成，对GROUP BY这种依赖排序的操作很有帮助。
当然，这不是让你马上去改服务器配置，而是提醒你：性能问题有时候是综合因素，别只盯着代码看。