Коротко — исходный запрос неполон и на больших объёмах данных может быть очень медленным и/или давать неожиданные результаты. Ниже — перечень потенциальных проблем, рекомендации по индексам и варианты реорганизации для аналитики и онлайн‑отчётности.

1) Проблемы корректности

В SQL должен быть GROUP BY: запрос должен выглядеть так:
SELECT user_id, COUNT$\ast$ FROM orders WHERE created_at > NOW - INTERVAL '30 days' GROUP BY user_id;
Иначе в большинстве СУБД это либо ошибка, либо неправильный результат.Погрешности со временем и часовыми поясами:
created_at может быть TIMESTAMP WITH/WITHOUT TIME ZONE — сравнение надо делать осознанно.NOW возвращает момент начала транзакции $вPostgreSQL$ — это обычно OK, но лучше передать конкретное значение из приложения, чтобы план запроса был стабильным.MVCC/видимость: COUNT$\ast$ подсчитывает видимые строки; недавно удалённые/обновлённые записи могут повлиять. Для строго «на момент времени» нужно контролировать консистентность транзакций.Границы интервала: > vs >= — решите, включать ли крайнюю дату.

2) Проблемы производительности $набольшихданных$

Полный скан таблицы $seqscan$ если нет подходящего индекса → медленно.Большое число уникальных user_id → агрегирование $GROUPBY$ может требовать много памяти и/или диск‑spill $wor{k}_{m}emвPostgres$, медленная сортировка/хэширование.Неподходящий порядок колонок в индексе может не помочь.Index-only scan возможен только если индекс покрывает нужные колонки и видимость строк отмечена $Postgresvisibilitymap$.Любые функции над created_at $напримерDATE(create{d}_{a}t)$ разрушат использование индекса.План запроса может меняться со временем $статистика$, что потребует ANALYZE/REINDEX.

3) Как индексировать
Цель — быстро отфильтровать по created_at и эффективно агрегировать по user_id.

Варианты индексов $PostgresиMySQL—синтаксисчутьотличается$:

Базовый: ускоряет WHERE created_at:
CREATE INDEX idx_orders_created_at ON orders $create{d}_{a}t$;Комбинированный, полезный для текущего запроса $фильтрация+покрытие$:
CREATE INDEX idx_orders_created_at_userid ON orders $create{d}_{a}t,use{r}_{i}d$;
Этот индекс позволяет быстро найти все строки за последние 30 дней и сразу читать user_id из индекса $вPostgres—возможноindex-onlyscan,еслинетдоступакheap$.Альтернативный комбинированный:
CREATE INDEX idx_orders_userid_createdat ON orders $use{r}_{i}d,create{d}_{a}t$;
Он полезен, если часто выполняете GROUP BY user_id с дополнительными фильтрами по created_at конкретных пользователей (например, WHERE user_id = X AND created_at > ...). Но для глобального фильтра по created_at менее выгоден, т.к. не позволяет эффективно сделать range scan по created_at для всех user_id.INCLUDE $Postgres$ / covering index $MySQL$:
В Postgres можно: CREATE INDEX idx ON orders $create{d}_{a}t$ INCLUDE $use{r}_{i}d$;
Это делает индекс «покрывающим» и повышает шансы на index-only scan.Партиционирование:
Range-партиционирование по created_at $помесяцу/неделе/дню$ — для запросов по «последние N дней» позволит читать только последние партиции.В MySQL можно партиционировать по RANGE/YEAR/etc.Частичные индексы:
В PostgreSQL можно создать partial index для «недавних» данных, но условие должно быть константой. Часто делается на уровне партиций $каждаяпартицияимеетиндекс$.

4) Переписывание запроса $оптимизация$

Правильный SQL:
SELECT user_id, COUNT$\ast$ AS cnt
FROM orders
WHERE created_at >= :ts_30_days_ago
GROUP BY user_id;
Где :ts_30_days_ago — значение вычисленное в приложении $неNOW()втекстезапроса$, чтобы план был стабильным и чтобы можно было кешировать запросы/планы.Для "топ N" пользователей:
SELECT user_id, COUNT$\ast$ AS cnt
FROM orders
WHERE created_at >= :ts_30_days_ago
GROUP BY user_id
ORDER BY cnt DESC
LIMIT 100;
Добавьте этот LIMIT, чтобы не возвращать миллионы строк.

5) Для аналитики и онлайн‑отчётности $рекомендацииархитектуры$

Материализованные агрегаты / summary tables:
Поддерживаемая таблица user_daily_orders$use{r}_{i}d,day,cnt$. Обновлять батчами $ETL$ или инкрементально $CDC,триггеры,фоновыезадачи$.Для запросов "за последние 30 дней" агрегировать по дню: SUM$cnt$ WHERE day >= current_date - 29.
Преимущество: запросы очень быстрые, нагрузка на OLTP минимальна.Материализованные представления $Postgres$:
CREATE MATERIALIZED VIEW mv_user_day AS SELECT user_id, date_trunc${}^{\prime }da{y}^{\prime },create{d}_{a}t$ AS day, count$\ast$ FROM orders GROUP BY ...Обновлять REFRESH MATERIALIZED VIEW CONCURRENTLY периодически.TimescaleDB / ClickHouse / OLAP хранилище:
Использовать специализированный движок для аналитики: ClickHouse, BigQuery, Redshift, Snowflake, ClickHouse отлично справляется с time‑series и большими агрегатами.Continuous aggregates $TimescaleDB$ — автоматические обновляемые агрегаты по времени.Streaming/real‑time: использовать Kafka + stream processor $Flink,Materialize$ или OLAP с инкрементальным обновлением для near real‑time отчётов.Approximate/Sketches: если нужна приближённая оценка $например,countdistinct$, использовать HyperLogLog, t-digest и т.п.

6) Практические советы и настройки

Перед деплоем индекса проанализируйте селективность: если последних 30 дней — малая часть таблицы → индекс по created_at очень эффективен.Проверьте plan: EXPLAIN $ANALYZE,BUFFERS$ SELECT ...tuning: увеличить work_mem для больших агрегатов временно или выполнять агрегацию по частям.Vacuum/ANALYZE регулярно — чтобы статистика и visibility map были актуальны $дляindex-onlyscan$.Параллельные планы: убедитесь, что конфигурация СУБД позволяет параллельный сбор агрегатов $Postgresparallelaggregate$.Используйте prepared statements / bind parameters для :ts_30_days_ago, чтобы планы переиспользовались.

7) Примеры DDL/SQL $Postgres$

Правильный запрос:
SELECT user_id, COUNT$\ast$ AS cnt
FROM orders
WHERE created_at >= now - INTERVAL '30 days'
GROUP BY user_id;Индекс, ускоряющий фильтр и делающий покрывающим:
CREATE INDEX CONCURRENTLY idx_orders_created_at_userid ON orders $create{d}_{a}t,use{r}_{i}d$;
-- или
CREATE INDEX CONCURRENTLY idx_orders_created_at_include_userid ON orders $create{d}_{a}t$ INCLUDE $use{r}_{i}d$;Партиционирование $пример—помесяцу$:
ALTER TABLE orders
PARTITION BY RANGE $create{d}_{a}t$;
CREATE TABLE orders_2025_10 PARTITION OF orders FOR VALUES FROM ${}^{\prime }2025-10-01^{\prime }$ TO ${}^{\prime }2025-11-01^{\prime }$;

8) Примеры архитектурного подхода

OLTP + OLAP:
OLTP $Postgres$ хранит «orders».Ночью/вечером ETL → OLAP $ClickHouse/Redshift$ или summary‑table.Отчёты читают агрегаты в OLAP/summary.Near‑real time:
CDC $Debezium$ → Kafka → stream processor → update summary table / materialized view.

Короткое резюме

Добавьте GROUP BY и явно задавайте границу времени $параметром$.Индексируйте created_at; для лучшей производительности используйте композиционные/покрывающие индексы и/или партиционирование.Для больших объёмов и онлайн‑отчётности лучше использовать материализованные/инкрементальные агрегаты или перенос аналитики в специализированный OLAP‑стек.

Если хотите, могу:

предложить конкретный индекс/партиционирование, опираясь на вашу статистику $количествострок,доляпоследних30дней,типcreate{d}_{a}t$,показать EXPLAIN‑план для примера и подсказать дальнейшие шаги,предложить SQL для построения ежедневной summary‑таблицы и процедуры её обновления.