如何优化大表上的聚合函数以提高性能？

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　　SUM、AVG和COUNT等聚合函数可跨行执行计算。优化这些函数对于数据仓库和报表系统中的快速分析查询至关重要，因为性能缓慢会妨碍决策制定。高效的聚合能够从海量数据集中及时获取洞察。

　　大型实时数据分析的最佳数据库优化的关键在于减少扫描的数据量。主要技术包括为GROUP BY或WHERE子句中的列建立索引以加速过滤、创建物化视图来存储预计算结果，以及对表进行分区以限制扫描范围。预聚合将工作负载从查询时转移到维护期间，大幅降低OLAP查询延迟和资源消耗。

　　识别频繁运行的聚合查询。分析执行计划以找出瓶颈。在连接、筛选和分组列上创建适当的索引。对于重复出现的聚合，实施具有定期刷新功能的物化视图。按日期或键范围对大型表进行分区。通过避免不必要的列来简化查询。这些步骤可减少I/O和CPU负载，加快报表和仪表板的速度，同时支持对数十亿行的表进行实时分析。