在实际的项目开发中，遇到一个挑战是处理大型数据表`packet_buy_report`中的`group by`查询性能问题。该表拥有17,235,162条记录，涉及字段包括`id`、`log_time`、`device_id`等，查询目标是获取每个设备(`device_id`)和产品的最近日志时间(`log_time`)。原始SQL语句为：
```sql
SELECT device_id, product_id, MAX(log_time)
FROM packet_buy_report
GROUP BY device_id, product_id;
```
在没有对`device_id`和`product_id`这两个字段创建联合索引时，这个查询执行耗时接近40分钟，明显过慢。最初的想法是仅仅对`group by`所依赖的字段添加索引，但实际操作后并未显著改善性能。
为了进一步诊断问题，作者尝试了一个计数查询，即：
```sql
SELECT device_id, product_id, COUNT(*)
FROM packet_buy_report
GROUP BY device_id, product_id;
```
这个简单的计数查询执行速度得到了显著提升，仅耗时46秒。这表明并非只有被`group by`的字段需要索引，可能与`log_time`字段的使用方式有关。
因此，作者决定增加`device_id`、`product_id`和`log_time`这三个字段的联合索引。重新执行最初的`group by`查询：
```sql
SELECT device_id, product_id, MAX(log_time)
FROM packet_buy_report
GROUP BY device_id, product_id;
```
这次，经过索引优化后的查询速度得到了大幅提升，说明了索引对于`log_time`字段的重要性，特别是当其与`group by`组合时。这个案例强调了在设计和优化SQL查询时，不仅要注意`group by`字段的选择，还要关注与查询逻辑紧密相关的其他字段是否需要加入索引，以提高数据库查询性能。
通过这个过程，我们可以总结出几个关键点：
1. **理解`group by`查询的性能瓶颈**：在面对大规模数据和复杂查询时，理解查询背后的业务逻辑有助于识别性能瓶颈。
2. **检查索引策略**：对`group by`所依赖的所有字段以及潜在关联字段（如排序或过滤条件）创建索引可以大幅加速查询。
3. **测试和验证**：使用不同的查询方法（如计数查询）来发现问题，并通过实验来确认优化措施的有效性。
4. **持续监控和调整**：根据实际情况不断优化查询，确保系统的高效运行。
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