聚合查询前须建索引：对where条件与聚合字段建联合索引，避免全表扫描；禁用聚合函数内表达式；高频统计用缓存；大数据量用show table status估算；分组聚合需为group by字段建索引。
聚合查询前先加索引
当对大表执行 COUNT、SUM、AVG 等聚合操作时，若字段未建索引，MySQL 会强制全表扫描，10万行数据可能耗时300ms以上。
确认聚合字段是否已索引：SHOW INDEX FROM user WHERE Column_name = 'status';
对 WHERE 条件 + 聚合字段组合建联合索引，例如统计「状态为1的用户平均积分」：ALTER TABLE user ADD INDEX idx_status_score (status, score);
【必须确保 status 字段为 NOT NULL，否则索引可能失效】
用 EXPLAIN 验证：EXPLAIN SELECT AVG(score) FROM user WHERE status = 1; 若 type 显示为 ref 或 const，且 key 显示 idx_status_score，说明索引生效。
避免在聚合函数中使用表达式
错误写法：Db::name('order')->avg('amount * 1.1'); 这会让 MySQL 无法利用 amount 字段上的索引，强制计算每行后再求均值。
正确做法是先算好基础值再聚合：Db::name('order')->avg('amount'); 后端 PHP 层统一乘 1.1。
同理，禁止在 COUNT 中传入函数或 CASE WHEN：COUNT(IF(status=1, id, NULL)) 会跳过索引，改用 WHERE 精确过滤后 COUNT(*)。
用缓存绕过重复聚合
高频但低频更新的统计结果（如“今日订单总数”“平台总用户数”）应直接缓存。
方法一：使用 cache() 包裹聚合调用，设置 60 秒过期：
cache('total_users', function () { return Db::name('user')->count(); }, 60);
方法二：在模型中封装带缓存逻辑的统计方法，首次调用查库并写缓存，后续直接读缓存。
注意：若业务要求强一致性（如财务类实时汇总），则不能缓存，需走数据库直查。
大数据量下改用近似统计
当表行数超500万且只需数量级参考时，放弃精确 COUNT(*)，改用 MySQL 的估算值：
第一步：执行 SHOW TABLE STATUS LIKE 'article';
第二步：从 Rows 字段读取预估行数（误差通常在 ±10% 内）；
第三步：在 ThinkPHP 中用 Db::query() 直接获取该值：
$res = Db::query("SHOW TABLE STATUS LIKE 'article'");
$approxCount = $res[0]['Rows'] ?? 0;
这一步比 COUNT(*) 快 100 倍以上，适用于后台监控大盘、管理端概览页等场景。
分组聚合务必加 GROUP BY 索引
执行 GROUP BY city → COUNT(*) 统计各城市用户数时，若 city 字段无索引，MySQL 会先排序再分组，内存临时表+文件排序开销极大。
① 给分组字段单独建索引：ALTER TABLE user ADD INDEX idx_city (city);
② 若同时带 WHERE 条件（如 WHERE status = 1），优先建联合索引：ALTER TABLE user ADD INDEX idx_status_city (status, city);
③ 验证是否触发索引优化：EXPLAIN SELECT city, COUNT(*) FROM user WHERE status = 1 GROUP BY city; 检查 Extra 是否含 "Using index"。
这一步不做，10万行分组聚合可能从 80ms 拉长到 1.2 秒。
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