优化SQL聚合函数性能需减少数据扫描量、合理使用索引、避免重复计算。应为GROUP BY和WHERE涉及列建立复合索引，利用覆盖索引避免回表；将过滤条件从HAVING前移至WHERE以缩小分组数据集；用窗口函数替代嵌套聚合，提取公共结果至CTE或临时表；慎用DISTINCT以免额外排序；对高频复杂查询可采用物化视图、汇总表或缓存预存结果。核心是让数据库少干活，结合EXPLAIN分析执行计划，确保索引有效、无多余排序或临时表，实现精准调优。

SQL 聚合函数在复杂查询中性能下降，通常是因为数据量大、分组维度多、索引缺失或执行计划不佳。优化的关键在于减少扫描数据量、合理使用索引、避免重复计算，并理解数据库的执行机制。

合理使用索引加速聚合操作

聚合操作如 COUNT、SUM、AVG 在没有索引支持时会触发全表扫描，尤其在大表上代价高昂。

建议：

• 为 GROUP BY 和 WHERE 中涉及的列建立复合索引，顺序应匹配查询条件和分组字段。
• 覆盖索引能避免回表，例如查询 SUM(sales) GROUP BY region，可建立 (region, sales) 索引。
• 注意索引维护成本，高频写入场景需权衡索引数量。

减少参与聚合的数据量

在聚合前通过 WHERE 条件过滤无效数据，显著降低中间结果集大小。

示例：

-- 低效：先聚合再过滤
SELECT dept, AVG(salary)
FROM employees
GROUP BY dept
HAVING dept = 'IT';
-- 高效：先过滤再聚合
SELECT dept, AVG(salary)
FROM employees
WHERE dept = 'IT'
GROUP BY dept;

将过滤条件从 HAVING 提前到 WHERE，可大幅减少分组处理的数据行数。

避免嵌套聚合或重复计算

多层子查询中的聚合容易导致重复扫描同一张表，应尽量扁平化逻辑。

优化方式：

• 使用窗口函数替代部分聚合子查询，比如用 ROW_NUMBER() 配合筛选代替 MAX + 子查询。
• 将公共聚合结果提取为 CTE 或临时表，避免多次计算。
• 慎用 DISTINCT 与聚合组合，它会触发额外排序去重，必要时拆解分析是否真需去重。

利用物化手段提升响应速度

对于频繁执行的复杂聚合查询，可考虑预先计算并存储结果。

方法包括：

• 创建物化视图（如 PostgreSQL 的 MATERIALIZED VIEW 或 Oracle 物化视图）定期刷新。
• 使用汇总表，在夜间批量更新按天/月统计的数据。
• 结合缓存层（如 Redis）存储聚合结果，减轻数据库压力。

基本上就这些。核心是让数据库“少干活”：通过索引快速定位、提前过滤数据、减少重复运算、必要时用空间换时间。实际优化时配合执行计划（EXPLAIN）分析，查看是否走索引、是否有临时表或文件排序，才能精准调优。