为提升mysql分组查询效率，需正确使用索引。1. 为group by字段建立联合索引，顺序需一致；2. 避免在group by中使用函数或表达式，应提前存储计算字段或改写查询；3. 使用覆盖索引减少回表操作，提升聚合效率；4. 注意order by和limit可能导致的排序性能问题，可考虑缓存中间结果或预处理。合理设计索引结构能显著优化查询性能。
MySQL中使用索引提升分组查询效率，核心在于理解查询执行路径和索引的匹配规则。很多时候，我们写完一个GROUP BY语句后发现执行速度慢，其实并不是数据量大导致的，而是没有正确利用索引。
下面结合常见场景，聊聊几个关键点，帮助你优化这类查询。
1. 确保GROUP BY字段上有合适的索引
最直接有效的做法是：为GROUP BY后面的列建立联合索引。比如：
SELECT department_id, COUNT(*) FROM employees GROUP BY department_id;
在这种情况下，如果department_id上没有索引，MySQL就需要扫描全表并临时排序来完成分组操作，性能会很差。
✅ 正确做法：
CREATE INDEX idx_department ON employees(department_id);
如果是多字段分组，比如：
SELECT department_id, job_title, COUNT(*) FROM employees GROUP BY department_id, job_title;
那就要创建一个包含这两个字段的联合索引，顺序要与GROUP BY中的顺序一致：
CREATE INDEX idx_dept_job ON employees(department_id, job_title);
?小贴士：索引字段的顺序很重要，不要随意调换。如果查询是按A、B分组，但索引是(B,A)，效果可能大打折扣。
2. 避免在GROUP BY中使用函数或表达式
有些时候我们会这样写查询：
SELECT DATE_FORMAT(create_time, '%Y-%m') AS month, COUNT(*) FROM orders GROUP BY DATE_FORMAT(create_time, '%Y-%m');
虽然逻辑没问题，但如果create_time字段上有索引，这种用法也无法命中索引。因为MySQL无法对函数后的结果进行索引匹配。
?建议：
- 如果只是按月统计，可以考虑提前把年月作为单独字段存储（比如
order_month），然后对其建立索引。 - 或者改写成范围查询，例如按时间段分组，再手动聚合。
3. 注意覆盖索引的使用
有时候我们不仅需要分组，还需要从原表取其他字段，这时候可能会触发回表操作，影响效率。
举个例子：
SELECT department_id, MAX(salary) FROM employees GROUP BY department_id;
如果你的索引只包含department_id，那每次计算MAX(salary)都需要回表获取数据，效率不高。
✅ 解决办法是使用覆盖索引，即索引中包含所有需要用到的字段：
CREATE INDEX idx_dept_salary ON employees(department_id, salary);
这样，MySQL可以直接通过索引完成分组和聚合操作，无需访问数据行。
4. 小心ORDER BY和LIMIT的影响
很多分组查询会加上排序和限制条数，比如：
SELECT department_id, COUNT(*) FROM employees GROUP BY department_id ORDER BY COUNT(*) DESC LIMIT 10;
这种情况虽然有索引，但排序还是可能走filesort，尤其是当分组结果集很大时。
?优化建议：
- 可以尝试将中间结果缓存到临时表，并在临时表上建立合适索引。
- 如果是频繁查询的报表类需求，建议预处理或使用物化视图。
基本上就这些。合理设计索引结构，能大幅减少分组查询带来的性能瓶颈。别小看一个索引，它可能让你的查询从几秒降到毫秒级。
