Group By很慢，如何定位？如何优化？

前言

有些小伙伴在工作中可能遇到过这样的场景：原本运行良好的Group By查询，随着数据量的增长，执行时间从几秒变成了几分钟甚至几小时。

页面加载缓慢，用户抱怨连连，DBA着急上火。

这种性能下降往往是在不知不觉中发生的，背后一定有着深层次的原因。

今天这篇文章跟大家一起聊聊group by变慢后，如何定位和优化，希望对你会有所帮助。

一、为什么Group By会变慢？

在深入解决方案之前，我们需要先理解Group By操作的本质。

Group By的执行过程通常包含以下几个步骤：

从流程图可以看出，Group By性能问题主要出现在两个环节：

数据读取

和

分组操作

。

数据读取阶段可能因为没有索引而全表扫描，分组操作阶段可能因为数据量过大而使用磁盘临时表。

这两个问题都会导致group by性能变慢。

二、如何定位Group By性能问题？

1. 使用EXPLAIN分析执行计划

MySQL的EXPLAIN命令是我们分析查询性能的首选工具：

EXPLAIN SELECT department, COUNT(*) as emp_count FROM employees WHERE hire_date > '2020-01-01' GROUP BY department;

执行结果可能包含以下关键信息：

列名	说明	可能的值和含义
type	访问类型	index(索引扫描), ALL(全表扫描)
key	使用的索引	实际使用的索引名称
rows	预估扫描行数	数值越小越好
Extra	额外信息	Using temporary(使用临时表), Using filesort(使用文件排序)

2. 性能监控工具

除了EXPLAIN，我们还可以使用MySQL的性能监控工具：

-- 开启性能分析 SET PROFILING = 1; -- 执行查询 SELECT department, COUNT(*) as emp_count FROM employees GROUP BY department; -- 查看性能详情 SHOW PROFILE FOR QUERY 1; -- 查看所有查询的性能信息 SHOW PROFILES;

三、常见原因及解决方案

1. 缺少合适的索引

问题分析

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有些小伙伴在设计表结构时，可能没有为Group By字段和Where条件字段创建合适的索引，导致MySQL不得不进行全表扫描。

解决方案

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为Group By字段和Where条件字段创建复合索引：

-- 创建适合Group By的索引 CREATE INDEX idx_department_hire_date ON employees(department, hire_date); -- 或者创建覆盖索引，避免回表操作 CREATE INDEX idx_department_hire_date_covering ON employees(department, hire_date, salary);

索引设计原则

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将Where条件中的字段放在索引左侧
然后是Group By字段
最后是Select中需要返回的字段（覆盖索引）

2. 使用临时表和文件排序

问题分析

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当Group By的数据量较大时，MySQL可能需要使用临时表来存储中间结果，如果临时表太大而内存放不下，就会使用磁盘临时表，性能急剧下降。

解决方案

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方法一：调整临时表大小

-- 查看当前临时表设置 SHOW VARIABLES LIKE 'tmp_table_size'; SHOW VARIABLES LIKE 'max_heap_table_size'; -- 增大临时表内存大小（需重启） SET GLOBAL tmp_table_size = 256 * 1024 * 1024; -- 256MB SET GLOBAL max_heap_table_size = 256 * 1024 * 1024; -- 256MB

方法二：优化查询语句

-- 优化前：查询所有字段 SELECT *, COUNT(*) FROM employees GROUP BY department; -- 优化后：只查询需要的字段 SELECT department, COUNT(*) FROM employees GROUP BY department; -- 进一步优化：添加限制条件减少处理数据量 SELECT department, COUNT(*) FROM employees WHERE hire_date > '2023-01-01' GROUP BY department;

3. 数据量过大问题

问题分析

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当单表数据量达到千万级甚至亿级时，即使有索引，Group By操作也可能很慢。

解决方案

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方法一：分阶段聚合

// Java代码示例：分阶段聚合大量数据 public Map<String, Integer> batchGroupBy(String tableName, String groupColumn, String condition, int batchSize) throws SQLException { Map<String, Integer> resultMap = new HashMap<>(); int offset = 0; boolean hasMore = true; try (Connection conn = dataSource.getConnection()) { while (hasMore) { String sql = String.format( "SELECT %s, COUNT(*) as cnt FROM %s WHERE %s GROUP BY %s LIMIT %d OFFSET %d", groupColumn, tableName, condition, groupColumn, batchSize, offset); try (Statement stmt = conn.createStatement(); ResultSet rs = stmt.executeQuery(sql)) { int rowCount = 0; while (rs.next()) { String key = rs.getString(groupColumn); int count = rs.getInt("cnt"); resultMap.merge(key, count, Integer::sum); rowCount++; } if (rowCount < batchSize) { hasMore = false; } else { offset += batchSize; } } } } return resultMap; }

方法二：使用异步处理和缓存

// 异步Group By处理示例 @Service public class AsyncGroupByService { @Autowired private JdbcTemplate jdbcTemplate; @Autowired private CacheManager cacheManager; @Async("taskExecutor") public CompletableFuture<Map<String, Integer>> executeGroupByAsync(String sql, String cacheKey) { // 检查缓存 Cache cache = cacheManager.getCache("groupByResults"); Cache.ValueWrapper cachedResult = cache.get(cacheKey); if (cachedResult != null) { return CompletableFuture.completedFuture((Map<String, Integer>) cachedResult.get()); } // 执行查询 Map<String, Integer> result = jdbcTemplate.query(sql, rs -> { Map<String, Integer> map = new HashMap<>(); while (rs.next()) { map.put(rs.getString(1), rs.getInt(2)); } return map; }); // 设置缓存 cache.put(cacheKey, result); return CompletableFuture.completedFuture(result); } }

4. 复杂Group By优化

问题分析

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有些小伙伴可能会写出包含多个字段、复杂条件甚至包含子查询的Group By语句，这些语句往往性能较差。

解决方案

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方法一：使用派生表优化

-- 优化前：复杂Group By SELECT department, AVG(salary) as avg_salary, COUNT(*) as emp_count FROM employees WHERE hire_date > '2020-01-01' GROUP BY department HAVING avg_salary > 5000; -- 优化后：使用派生表 SELECT t.department, t.avg_salary, t.emp_count FROM ( SELECT department, AVG(salary) as avg_salary, COUNT(*) as emp_count FROM employees WHERE hire_date > '2020-01-01' GROUP BY department ) t WHERE t.avg_salary > 5000;

方法二：使用WITH ROLLUP进行多维度分组

-- 多层次分组统计 SELECT department, job_title, COUNT(*) as emp_count FROM employees GROUP BY department, job_title WITH ROLLUP; -- 等价于以下三个查询的联合 -- 1. GROUP BY department, job_title -- 2. GROUP BY department -- 3. 总计

5. 分布式环境下的Group By优化

问题分析

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在分库分表环境下，Group By操作变得更加复杂，需要在多个节点上执行并合并结果。

解决方案

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方法一：使用中间件实现跨库Group By

// 分库分表Group By处理示例 public class ShardingGroupByExecutor { public Map<String, Integer> executeAcrossShards(String logicSql, List<DataSource> shards) { // 并发执行所有分片 List<CompletableFuture<Map<String, Integer>>> futures = shards.stream() .map(shard -> CompletableFuture.supplyAsync(() -> executeOnShard(logicSql, shard))) .collect(Collectors.toList()); // 合并所有结果 return futures.stream() .map(CompletableFuture::join) .flatMap(map -> map.entrySet().stream()) .collect(Collectors.toMap( Map.Entry::getKey, Map.Entry::getValue, Integer::sum )); } private Map<String, Integer> executeOnShard(String sql, DataSource dataSource) { try (Connection conn = dataSource.getConnection(); Statement stmt = conn.createStatement(); ResultSet rs = stmt.executeQuery(sql)) { Map<String, Integer> result = new HashMap<>(); while (rs.next()) { result.put(rs.getString(1), rs.getInt(2)); } return result; } catch (SQLException e) { throw new RuntimeException("分片查询失败", e); } } }

方法二：使用Elasticsearch等搜索引擎

对于复杂的聚合查询，可以考虑将数据同步到Elasticsearch中，利用其强大的聚合能力：

// Elasticsearch聚合查询示例 SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("employees"); SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder(); // 构建聚合 TermsAggregationBuilder aggregation = AggregationBuilders.terms("by_department") .field("department.keyword") .subAggregation(AggregationBuilders.avg("avg_salary").field("salary")); sourceBuilder.aggregation(aggregation); searchRequest.source(sourceBuilder); // 执行查询 SearchResponse response = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT); // 处理结果 Terms terms = response.getAggregations().get("by_department"); for (Terms.Bucket bucket : terms.getBuckets()) { String department = bucket.getKeyAsString(); long count = bucket.getDocCount(); Avg avgSalary = bucket.getAggregations().get("avg_salary"); System.out.println(department + ": " + count + ", 平均薪资: " + avgSalary.getValue()); }

四、实战案例

有些小伙伴在电商系统中可能会遇到订单统计的Group By性能问题，下面是一个真实案例：

原始查询

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SELECT DATE(create_time) as order_date, product_category, COUNT(*) as order_count, SUM(amount) as total_amount FROM orders WHERE create_time >= '2023-01-01' AND status = 'COMPLETED' GROUP BY DATE(create_time), product_category;

优化方案

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创建合适索引
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CREATE INDEX idx_orders_stats ON orders(create_time, status, product_category, amount);

使用预聚合
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-- 创建预聚合表 CREATE TABLE orders_daily_stats ( stat_date DATE NOT NULL, product_category VARCHAR(50) NOT NULL, order_count INT NOT NULL, total_amount DECIMAL(15,2) NOT NULL, PRIMARY KEY (stat_date, product_category) ); -- 使用定时任务每天凌晨更新统计 INSERT INTO orders_daily_stats SELECT DATE(create_time), product_category, COUNT(*), SUM(amount) FROM orders WHERE create_time >= CURDATE() - INTERVAL 1 DAY AND status = 'COMPLETED' GROUP BY DATE(create_time), product_category ON DUPLICATE KEY UPDATE order_count = VALUES(order_count), total_amount = VALUES(total_amount);

查询优化后的结果
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-- 现在查询预聚合表，性能极大提升 SELECT stat_date, product_category, order_count, total_amount FROM orders_daily_stats WHERE stat_date >= '2023-01-01';

总结

通过以上分析和解决方案，我们可以总结出Group By性能优化的关键点：

索引优化
：为Group By字段和Where条件创建合适的复合索引
查询简化
：避免SELECT *，只获取需要的字段
临时表优化
：调整tmp_table_size，避免磁盘临时表
数据分片
：对于大数据集，采用分批次处理策略
预聚合
：对于常用统计，使用预聚合表提前计算
架构升级
：考虑使用读写分离、分布式数据库或搜索引擎

不同场景下的优化策略选择

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场景	推荐策略	优点	缺点
中小数据量	索引优化+查询优化	简单有效	需要设计合适的索引
大数据量	预聚合+分批次处理	性能提升明显	需要额外存储空间
高并发查询	缓存+异步处理	降低数据库压力	数据可能不是实时
复杂聚合	使用Elasticsearch	聚合能力强	需要数据同步