select CITY_NAME ,count(distinct ACCOUNT) from workbook group by CITY_NAME要让这个查询更快该如何建立索引，优化语句

### 回答1：
对于这个查询语句，可以考虑在 `workbook` 表上创建联合索引 `(CITY_NAME, ACCOUNT)`，以加速查询效率。

具体实现步骤如下：

1. 在 `workbook` 表上创建联合索引 `(CITY_NAME, ACCOUNT)`：

   CREATE INDEX idx_city_account ON workbook (CITY_NAME, ACCOUNT);

2. 执行优化后的查询语句：

   SELECT CITY_NAME, COUNT(DISTINCT ACCOUNT) FROM workbook GROUP BY CITY_NAME;

这样，查询语句就可以利用索引的优势，快速地定位到需要的数据行，并进行聚合计算。同时，通过使用 `COUNT(DISTINCT)` 函数，可以避免重复计算同一个账户在不同城市的情况。

### 回答2：
要让这个查询更快，可以通过建立合适的索引和优化语句来实现。

首先，对于该查询中的GROUP BY操作，可以为CITY_NAME列建立聚集索引。聚集索引可以根据CITY_NAME的值对数据进行排序和分组操作，提高查询的效率。

其次，对于COUNT(DISTINCT ACCOUNT)操作，这里的DISTINCT可能会造成性能瓶颈。如果可能的话，可以考虑通过其他方式替代DISTINCT操作，例如使用临时表或子查询来处理。

另外，还可以对账号（ACCOUNT）列建立非聚集索引，以优化COUNT(DISTINCT ACCOUNT)操作的性能。通过非聚集索引，可以快速找到具有不同账号的记录，并且只需遍历索引而不是整个数据表。

此外，可以考虑对查询语句进行优化，例如使用JOIN操作将多个表合并为一个子查询，减少查询次数，或者添加WHERE条件来限制查询的数据范围，减少不必要的数据读取和计算。

总之，要让这个查询更快，可以通过建立合适的索引、优化DISTINCT操作、优化查询语句等方法来提高查询的效率。但优化的具体方法需要根据实际情况和数据表结构进行评估和调整。

### 回答3：
要让这个查询更快，可以通过建立适当的索引和优化查询语句来实现。

首先，针对该查询语句，我们可以考虑在CITY_NAME和ACCOUNT两个字段上建立索引。这样可以加快查询速度，提高性能。索引的选择可以根据实际情况来决定，通常可以选择B树索引或哈希索引。

其次，在优化查询语句方面，可以考虑以下几个优化方法：

1. 减少数据读取量：只选择查询所需的字段（CITY_NAME和ACCOUNT），避免不必要的字段的检索，减少I/O开销和网络传输开销。

2. 避免全表扫描：通过合适的条件过滤，减少扫描的数据量。可以使用WHERE子句对数据进行限定，只查询指定条件下的数据。

3. 聚合优化：使用COUNT(DISTINCT ACCOUNT)进行聚合操作时，可以优化的方式是将COUNT(DISTINCT ACCOUNT)改为COUNT(*)，并且在查询结果中去重。

具体的优化方案还需要根据实际情况来确定，包括数据量、数据分布、查询频率等因素。可以通过观察执行计划、使用索引提示、调整查询语句顺序等来进行优化。另外，合理的硬件配置也会对查询性能有所影响，如增加内存、调整磁盘布局等。最终的优化结果需要通过实际测试和调整以达到最佳效果。