Коротко: текущий запрос фильтрует по диапазону дат и аггрегирует по customer_id — для максимальной скорости нужны (1) доступ к данным, ограниченным по диапазону, без полного сканирования, (2) возможность делать агрегацию по customer_id на минимальном объёме строк (пред-агрегация / агрегированные MV) и (3) партиционирование/индексы, которые позволяют «пробросить» только нужные партиции и/или читать данные из покрывающего индекса. Ниже — конкретный план, варианты реализации и влияние на вставки/хранение.

1) Первичные рекомендации по индексам

Цель: покрывающий индекс, который минимизирует чтение базовой таблицы при диапазоне по order_date и агрегации по customer_id.

Варианты (зависит от СУБД):

PostgreSQL:

Создать покрывающий индекс:
CREATE INDEX idx_orders_date_customer_inc_amount ON orders (order_date, customer_id) INCLUDE (amount);
Пояснение: индекс используется для диапазонного поиска по order_date; INCLUDE(amount) даёт возможность делать index-only scan и суммировать amount без доступа к heap (если visibility map позволяет).Альтернатива для очень больших append-only таблиц: BRIN индекс по order_date (маленький и быстрый для больших последовательных вставок):
CREATE INDEX idx_orders_date_brin ON orders USING brin (order_date);
BRIN хорош, если данные физически упорядочены по дате и диапазоны большие.

MySQL (InnoDB):

InnoDB не поддерживает INCLUDE, поэтому:
ALTER TABLE orders ADD INDEX idx_orders_date_customer_amount (order_date, customer_id, amount);
Это делает индекс покрывающим (index-only scan), но индекс шире — больше расход диска.Если order_date — ведущий столбец PK/кластера (редко), подумать о кластеризации по дате (см. ниже).

SQL Server:

CREATE NONCLUSTERED INDEX idx_orders_date_customer ON orders(order_date, customer_id) INCLUDE(amount);

Пояснение выбора порядка колонок: мы используем order_date первым, т.к. WHERE — диапазон. Индекс (order_date, customer_id) позволяет выполнять range scan по дате и получить строки сгруппированные по customer_id внутри диапазона индексного порядка (т.е. минимизировать random I/O). Индекс (customer_id, order_date) был бы полезен, если бы WHERE был по customer_id, а не по date.

2) Партиционирование по дате

Разделить таблицу по RANGE(order_date) (месяц/квартал/год в зависимости от объёма). Преимущества:
Partition pruning — оператору нужно прочитать только партиции, попадающие в диапазон, уменьшение I/O.Удобство удаления старых данных (DROP PARTITION).Индексы могут быть локальными (per-partition) — быстрее rebuild/maintenance.Рекомендуемый интервал: месяц при высоком объёме вставок/запросов, квартал/год при умеренном. Проверить на профайле запросов.Влияние: создание партиций увеличит overhead метаданных и немного усложнит DDL; вставки в текущую (последнюю) партицию остаются быстрыми, но при больших числах партиций надо следить за количеством open files/handles.

3) Материализованные представления / агрегированные таблицы

Для аналитики по суммам по клиентам за диапазон дат наиболее эффективен pre-aggregated слой:
Вариант A — агрегирование по дню (recommended):
mv_customer_day(customer_id, day, sum_amount)
Формируется как:
SELECT customer_id, date_trunc('day', order_date) AS day, SUM(amount) AS sum_amount
FROM orders GROUP BY customer_id, date_trunc('day', order_date)
Запрос затем:
SELECT customer_id, SUM(sum_amount) FROM mv_customer_day WHERE day BETWEEN ? AND ? GROUP BY customer_id HAVING SUM(sum_amount) > ?;
Плюсы: гораздо меньше строк для агрегации (одна запись на клиент/день вместо тысячи заказов).
Минусы: нужна логика обновления MV (периодическое refresh или инкрементальная поддержка).

Вариант B — materialized view напрямую агрегирует по customer_id за нужный период, но для произвольных диапазонов это не масштабно; лучше хранить агрегат по дате (day/week/month).

Подходы поддержания MV:

Периодический рефреш (например, nightly) — хорош, если аналитика допускает некоторое отставание.Инкрементальная поддержка:Триггеры/стрим-обновления: при insert/update/delete обновлять агрегатную таблицу (возможна конкуренция/локи).Использовать CDC/ETL pipeline (Kafka + consumer обновляет агрегаты).PostgreSQL: использоватъ сторонние решения (e.g. continuous aggregates в TimescaleDB) для автоматического инкрементального обновления.

Влияние на вставки: поддержание агрегатов синхронно через триггеры увеличит задержку INSERT; асинхронный ETL уменьшит влияние на транзакцию, но добавит задержку видимости данных.

4) Альтернативы: колоннарные/OLAP хранилища

Если у вас много аналитики, перенесите исторические данные в columnar / analytical store (ClickHouse, BigQuery, Redshift, ClickHouse, ClickHouse хорошо для подобных группировок) — там подобные запросы выполняются очень быстро.Это уменьшит нагрузку на OLTP БД и даст лучшие агрегации, но потребует ETL/репликацию.

5) Переписывание запроса и план оптимизации

Явно используйте полуинтервал: WHERE order_date >= ? AND order_date < ? — помогает partition pruning.Не полагайтесь на HAVING для фильтрации до агрегации — HAVING всегда выполняется после GROUP BY. Это нормально для вашего случая, но можно переписать в подзапрос для читаемости:
SELECT customer_id, sum_amount FROM (SELECT customer_id, SUM(amount) AS sum_amount FROM orders WHERE order_date BETWEEN ? AND ? GROUP BY customer_id) t WHERE sum_amount > ?;Убедитесь, что статистика актуальна (ANALYZE/OPTIMIZE TABLE) — планировщик может выбрать плохой план без свежих статистик.Проверяйте EXPLAIN ANALYZE до/после изменений.

6) Бонус: BRIN для больших append-only по дате (Postgres)

Для очень больших таблиц, где записи почти упорядочены по date, BRIN индекс по order_date даёт маленький индекс и очень быстрый pruning диапазонов. Комбинация BRIN + периодические свопы/CLUSTER может быть эффективна.

7) Оценка влияния на вставки и хранение

Индексы:

Дополнительный покрывающий индекс увеличит время вставки/обновления: каждая вставка должна обновить индекс(ы). Стоимость зависит от ширины индекса и числа индексов — правило: каждая вторичная запись индекса ≈ дополнительное I/O/CPU. Практически: 1–3x увеличение времени вставки для тяжёлых индексов (зависит от HW).Плюс: индекс увеличит объём хранения; размер индекса может быть порядка 30–100% от размера таблицы в зависимости от типов и cardinality.

Партиционирование:

Небольшое влияние на вставку, если вставки идут в последнюю (текущую) партицию — почти без потерь.При сильно раздробленных вставках (старые даты) — возможны дополнительные расходы (перенос в партицию, локи).Хранение: метаданные + индекс per partition увеличит суммарный индекс/метаданные; зато управлять retention проще.

Материализованные представления / агрегаты:

Хранение: дополнительная таблица, но обычно гораздо меньше исходной (одна строка на client/day или client/hour).
Пример оценки: 1M клиентов * 365 дней = 365M строк — может быть много, но всё равно меньше, чем миллиарды заказов. Если активных клиентов меньше — ещё меньше.Вставки: если MV поддерживается синхронно (триггеры) — увеличится время транзакции; при асинхронной поддержке — вставки без изменений, но агрегаты с задержкой.Поддержание: требует ресурсов на рефреш/ETL (CPU, I/O).

8) Практический план внедрения (пошагово)

Снимите текущий EXPLAIN ANALYZE для целевого запроса, соберите метрики (latency, IO, rows).Создайте покрывающий индекс (с INCLUDE или с amount в составе) в тестовом окружении. Протестируйте EXPLAIN и время.Если таблица очень большая — рассмотрите BRIN + партиционирование. Настройте партиционирование на тесте, проверяйте partition pruning.Если индекс+партиционирование недостаточно — внедрить агрегированную таблицу (по дню/week) и переключить аналитические запросы на неё. Начать с асинхронного ETL; если нужна near-real-time, рассмотреть триггеры или потоковую репликацию.Мониторить вставки, latency, размер индексов. Добавить maintenance tasks (vacuum/analyze/reindex/compact).При необходимости рассмотреть перенос аналитики в columnar/OLAP движок.

9) Примеры SQL (Postgres / MySQL)

Postgres:

Индекс:
CREATE INDEX idx_orders_date_customer_inc_amount ON orders (order_date, customer_id) INCLUDE (amount);Партиционирование (пример месяцами):
CREATE TABLE orders_y2025m01 PARTITION OF orders FOR VALUES FROM ('2025-01-01') TO ('2025-02-01');Materialized view (daily):
CREATE MATERIALIZED VIEW mv_customer_day AS
SELECT customer_id, date_trunc('day', order_date)::date AS day, SUM(amount) AS sum_amount
FROM orders GROUP BY customer_id, date_trunc('day', order_date)::date;
REFRESH MATERIALIZED VIEW CONCURRENTLY mv_customer_day;

MySQL (InnoDB):

Индекс:
ALTER TABLE orders ADD INDEX idx_orders_date_customer_amount (order_date, customer_id, amount);Партиционирование (пример по месяцу):
ALTER TABLE orders PARTITION BY RANGE (TO_DAYS(order_date)) (
PARTITION p202501 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('2025-02-01')),
...
);Поддержание агрегатов: создать агрегированную таблицу customer_day и наполнять через периодический job/ETL или через триггеры.

10) Резюме ключевых рекомендаций

Для быстрого выигрыша: создать покрывающий индекс (order_date, customer_id[, amount/include]) + актуализировать статистику.Если таблица очень большая — партиционировать по order_date (month/quarter) для partition pruning.Для максимальной производительности — держать агрегированную MV/summary (client/day) и выполнять сумму по ней; поддержание асинхронно для минимизации влияния на вставки.Ожидаемый эффект: время аналитического запроса уменьшится на порядок и более при использовании агрегатов; индекс и партиции дадут 2–10× ускорение в зависимости от selectivity; вставки станут медленнее при добавлении индексов/синхронных MV, но при правильной настройке (партиционирование, асинхронный агрегат) влияние минимально.

Если хотите, могу:

Посмотреть EXPLAIN вашего текущего плана (вывести EXPLAIN ANALYZE) и предложить конкретный индекс/партиционирование.Рассчитать примерные размеры индексов и агрегатных таблиц при вашем объёме строк и числах клиентов — дайте текущие числа (rows, avg row size, distinct customers).