题解 | 计算总刷题数,并将所选列名改为总刷题数

select sum(pass_count) 总刷题数
from questions_pass_record_detail

豆老师拓展：

如何优化大量数据的聚合查询？

在处理大量数据的聚合查询时，可从索引优化、查询语句优化、数据库配置与架构优化 、数据预处理与缓存等方面进行优化，以下是具体的优化方法：

索引优化

• 创建合适的索引：如果查询中包含 WHERE 子句用于筛选数据，在相关列上创建索引能显著加快数据检索速度。例如在统计某个班级学生的平均成绩时，若 WHERE 子句筛选班级列，就在班级列上创建索引。但要注意，索引并非越多越好，过多索引会增加数据插入、更新和删除的开销。
• 覆盖索引：尽量让索引覆盖查询中所需的列，这样数据库无需回表查询数据，能直接从索引中获取结果。比如查询只需要 id 和 score 列进行聚合，创建包含这两列的复合索引，可提升查询性能。

查询语句优化

• 减少不必要的列：在 SELECT 子句中，只选择需要进行聚合计算的列，避免选择不必要的列。因为读取不必要的列会增加数据传输量和处理开销。例如只需要计算总销售额，那就只选择销售额列，而不选择商品描述等无关列。
• 合理使用 WHERE 子句：将过滤条件尽量前置，让数据库在读取数据时尽早过滤掉不需要的记录。同时，避免使用函数操作索引列，否则可能导致索引失效。比如，WHERE YEAR(create_time) = 2024 这种对索引列使用函数的方式应尽量避免，可改为 WHERE create_time >= '2024-01-01' AND create_time < '2025-01-01'。
• 优化 GROUP BY 操作：如果使用了 GROUP BY 进行分组聚合，确保分组列上有适当的索引。并且，尽量减少分组的列数，分组列数越多，分组操作的开销越大。

数据库配置与架构优化

• 调整数据库参数：根据服务器的硬件资源（如内存、CPU 等），合理调整数据库的配置参数。例如，增加数据库的缓存大小，让更多的数据可以缓存在内存中，减少磁盘 I/O 操作。在 MySQL 中，可以调整 innodb_buffer_pool_size 参数来增大 InnoDB 存储引擎的缓冲池大小。
• 采用分区表：对于数据量非常大的表，可以根据某些条件（如时间、地域等）将表划分为多个分区。这样在进行聚合查询时，如果查询条件能命中分区，数据库只需扫描相关分区，而不是全表扫描。比如，按月份对订单表进行分区，查询某个月的订单聚合数据时，效率会大幅提升。
• 分布式数据库架构：当单机数据库无法满足性能需求时，可以考虑采用分布式数据库架构。将数据分散存储在多个节点上，通过并行计算来提高聚合查询的效率。像 ClickHouse 就是一款用于在线分析处理（OLAP）的列式数据库管理系统，非常适合处理大规模数据的聚合查询。

数据预处理与缓存

• 汇总表：对于一些经常需要进行聚合查询的数据，可以提前创建汇总表，定期更新汇总表的数据。在查询时直接从汇总表获取结果，减少实时聚合计算的开销。比如，每天晚上统计当天各个店铺的销售额并存储在汇总表中，白天查询时直接从汇总表读取。
• 使用缓存：将常用的聚合查询结果缓存起来，当下次查询相同数据时，直接从缓存中获取，无需再次执行查询。可以使用 Redis 等缓存工具来实现，例如将某个商品的月销量聚合结果缓存起来，在一定时间内重复查询时直接返回缓存值。