在实际开发环境中，MySQL的GROUP BY操作的优化需要结合具体的业务场景和数据特点。以下是一些建议，可以帮助你在实际开发中优化GROUP BY查询：

1. 使用合适的索引：

   • 确保GROUP BY和ORDER BY中的列上存在索引。这有助于加速分组和排序操作。
   • 使用EXPLAIN语句检查查询执行计划，确保索引被正确选择和使用。

2. 避免在GROUP BY中使用表达式：

   • 在GROUP BY子句中避免使用表达式，因为这可能导致索引失效，增加计算成本。

3. 分析数据分布：

   • 理解数据分布，避免在分布不均匀的列上进行分组，以防某些分组过大。
   • 使用ANALYZE TABLE命令来更新表的统计信息，以帮助MySQL优化查询。

4. 适当调整缓存大小：

   • 调整query_cache_size参数，以根据实际情况启用或禁用查询缓存。
   • 查询缓存可能对某些查询有帮助，但对于频繁更新的表可能会降低性能。

5. 使用汇总表：

   • 如果查询频繁而且数据集庞大，考虑创建汇总表，定期更新并使用这些汇总数据而不是直接对原始表进行GROUP BY。

6. 考虑使用分区表：

   • 对于大型表，考虑将表分区，以减轻GROUP BY的负担，特别是在对特定分区进行查询时。

7. 限制结果集大小：

   • 在应用层面限制返回的结果集大小，使用LIMIT子句，以避免处理大量数据。

8. 使用合适的存储引擎：

   • 根据具体需求选择合适的存储引擎，InnoDB提供事务支持，而MyISAM在某些情况下性能更好。

9. 使用合适的硬件：

   • 优化硬件，例如使用更快速的磁盘、增加内存等，以提高整体性能。

10. 定期优化表结构：

    • 定期检查表结构，移除不必要的索引和字段，确保表结构的简洁性。

11. 使用合适的MySQL版本：

    • 使用最新的MySQL版本，因为新版本通常包含性能改进和优化。

在实际开发中，根据具体情况进行调整和优化是关键。监控数据库性能，定期执行性能测试，并根据需求进行适当的调整。优化是一个持续的过程，需要根据实际情况不断迭代和改进。