核心原因是全表扫描、缺乏索引和未分区。通过建立复合索引（如idx_user_date）、使用分区表实现剪裁、预计算汇总结果并结合WHERE先过滤，可显著提升聚合性能。
当 SQL 聚合函数在处理大数据量时出现性能问题，核心原因通常是全表扫描、缺乏索引支持或数据未合理分区。优化的关键在于减少参与计算的数据量、提升数据读取效率，并借助数据库特性分担计算压力。
聚合操作如 COUNT、SUM、MAX 等如果作用在无索引的列上，会触发全表扫描。为经常用于聚合的字段建立索引可显著提升性能。
GROUP BY
WHERE
CREATE INDEX idx_user_date ON sales (user_id, sale_date);
将大表按时间或类别进行分区后，聚合查询只需扫描相关分区，避免全表遍历。
WHERE
对于频繁执行的聚合查询，可提前计算并存储结果，避免重复扫描原始数据。
优化 SQL 写法，尽早过滤无效数据，避免在大量记录上做聚合。
WHERE
GROUP BY
SUM(COALESCE(amount, 0))
基本上就这些。关键是在数据增长前做好架构设计，而不是等问题发生后再补救。索引、分区、预计算三者结合，能应对大多数大数据量下的聚合性能挑战。
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