对于统计类sql是否应该在原业务表进行操作的分析
在数据库设计和实践中，对于是否直接对业务表进行统计，存在一些考量因素。直接对业务表进行统计有其优缺点，下面是一些关键的考虑点：
优点
直接性：直接对业务表进行统计，逻辑简单明了，不需要额外的统计表或中间过程，减少了数据冗余和复杂性。
实时性：在某些情况下，如果统计需求不频繁更新，或者更新频率可以接受，直接在业务表上进行统计可以保证数据的实时性。
简单实现：对于简单的统计需求，如计数、求和等，直接在业务表上使用SQL查询可以快速实现。
缺点
性能问题：随着数据量的增长，直接在业务表上进行复杂的统计查询可能会导致性能问题，比如查询速度变慢、资源消耗增加等。
数据一致性问题：如果业务表在统计过程中被频繁更新，那么直接查询的结果可能无法反映最新的统计状态，尤其是在高并发的环境中。
维护成本：随着业务的发展，直接在业务表上进行的统计可能会变得难以维护，尤其是在统计逻辑变得复杂时。
解决方案
使用物化视图：对于需要频繁查询的复杂统计数据，可以考虑使用物化视图。物化视图是数据库中预先计算并存储的查询结果，可以减少每次查询时的计算量，提高效率。
定期汇总：对于不要求实时性的统计数据，可以定期（如每天或每周）对业务数据进行汇总，存储到专门的统计表中。这样既可以保证数据的准确性，又可以避免对业务表造成过大压力。
分区和索引：对业务表进行适当的分区和索引优化，可以提升大数据量下的查询性能。
缓存策略：对于实时性要求较高的统计数据，可以采用缓存策略，如使用Redis等内存数据库缓存查询结果。
最佳实践
分析需求：首先分析统计需求的频率、实时性、复杂度等因素，以决定是直接查询还是使用其他方法。
权衡性能与维护：在选择方案时，要权衡查询性能与系统的维护成本和复杂性。
监控与调优：实施后应持续监控系统性能和查询效率，根据实际情况调整方案。
总之，是否直接对业务表进行统计取决于具体的应用场景和需求。在大多数情况下，结合使用多种技术和策略（如物化视图、定期汇总、分区索引等）可以找到一个平衡点，既能满足统计需求，又能保证系统的高效运行。