SELECT cc,group_concat(ROUND(`success`/(`success`+`error`)*100,1)) as su,group_concat(ROUND(`error`/(`success`+`error`)*100,1)) as er,group_concat(ROUND((`success`+`error`)/(`success`+`error`)*100,1)) as con FROM callapp_log GROUP BY `cc` ORDER by `time` 优化

在优化查询之前，需要先确定 `callapp_log` 表中的索引情况，建议在 `cc`、`success`、`error` 字段上各建一个索引。

接下来，可以尝试对该查询进行优化，以下是可能的优化方案：

1. 使用 `EXPLAIN` 命令查看该查询的执行计划，分析查询语句中是否有全表扫描或者临时表的创建，以及是否有可能使用索引。

2. 在 `group_concat` 函数中使用 `DISTINCT` 关键字，避免出现重复数据。

3. 将 `ROUND` 函数的计算移到查询结果中，减少计算量。例如：

   SELECT cc, group_concat(su) AS su, group_concat(er) AS er, group_concat(con) AS con 
   FROM (
       SELECT 
           `cc`, 
           CONCAT(ROUND(`success`/(`success`+`error`)*100, 1), '%') as su,
           CONCAT(ROUND(`error`/(`success`+`error`)*100, 1), '%') as er,
           CONCAT(ROUND((`success`+`error`)/(`success`+`error`)*100, 1), '%') as con 
       FROM `callapp_log` 
       GROUP BY `cc`
   ) t 
   ORDER BY `time`

4. 如果数据量较大，可以考虑分库分表、横向拆分等优化手段，将数据分散到多个库或表中，提高查询性能。

需要注意的是，以上优化方案并不一定适用于所有情况，具体还需要结合实际情况进行调整。