count(*)慢的主因是where未走索引导致全表扫描；应通过explain检查type是否为all/index，优先使用ref/range；复合索引需按查询顺序创建，避免在索引字段上使用函数。
WHERE 条件没走索引，COUNT(*) 会慢得离谱
聚合查询卡在 COUNT(*) 或 SUM() 上，大概率不是函数本身的问题，而是数据库先全表扫描再聚合。关键看 WHERE 子句能否命中索引。
- 检查执行计划：用
EXPLAIN看type是否为ALL（全表）或index（全索引扫描），理想是ref/range - 复合索引要注意字段顺序：比如查询
WHERE status = 'active' AND created_at > '2024-01-01'，索引应建为(status, created_at)，反过来效果差很多 - 避免在索引字段上用函数：写成
WHERE DATE(created_at) = '2024-01-01'会让索引失效，改成WHERE created_at >= '2024-01-01' AND created_at
GROUP BY 字段没索引，临时表和 filesort 就来了
GROUP BY 不只是分组逻辑，它直接触发排序、临时表甚至磁盘临时表（Using temporary; Using filesort）。索引能绕过大部分开销。
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- 单字段
GROUP BY user_id，确保user_id有索引（最好是主键或唯一索引） - 多字段
GROUP BY category, region，建联合索引(category, region)，顺序要和 GROUP BY 一致 - 如果
SELECT里有非分组字段又没聚合（如SELECT name, COUNT(*) FROM t GROUP BY user_id），MySQL 5.7+ 默认报错，需关掉sql_mode=ONLY_FULL_GROUP_BY或改写
用 COUNT(1) 还是 COUNT(*)？其实没区别，但 COUNT(col) 要小心 NULL
很多人以为 COUNT(1) 比 COUNT(*) 快，实际优化器都转成一样的执行路径——只要不涉及具体列，它们性能完全一致。
-
COUNT(*)和COUNT(1)都统计行数，包括NULL行 -
COUNT(col)只统计col IS NOT NULL的行，如果该列允许NULL且空值多，性能会略差（要逐行判断） - 想快速估算大表总行数？别用
COUNT(*)，查information_schema.tables的table_rows（注意：InnoDB 是估算值，不一定准）
聚合结果集太大导致内存溢出或网络阻塞
不是所有慢都因为计算，有时是结果本身太胖：比如 GROUP BY day 返回 365 行还行，GROUP BY user_id 返回百万行就危险了。
- 加
LIMIT前务必确认业务是否允许截断（SELECT COUNT(*) FROM t GROUP BY user_id LIMIT 10很容易误导） - 用
SQL_CALC_FOUND_ROWS已被弃用，替代方案是单独跑一次SELECT COUNT(DISTINCT user_id) FROM t - 聚合后还要 JOIN 其他表？优先考虑把聚合结果物化成临时表或 CTE，避免重复计算（尤其在子查询里嵌套
GROUP BY）
EXPLAIN 多看两眼，比调参有用得多。 
