首先，应该将字段索引与相等运算符（=）进行比较。然后，您应该添加带有范围运算符（>，<，between，…）的列。在这种情况下，我认为没有理由索引groupby中的列，因为我认为优化器不会选择它们。请参阅下面的推荐索引。
尝试添加此索引：

ALTER TABLE `daily_ad_level` ADD INDEX `daily_ad_level_idx_id_date` (`publisher_network_id`,`network_date`);

在阅读了各位的评论之后，我突然意识到按列顺序分组会显著影响查询性能，也就是说，如果我对按列分组进行重新排序以匹配索引列顺序（并添加一个查询中当前缺少的额外列-business\u rule\u id），则结果将在0.23秒内获取，与之前的9.23秒相比！而且，优化器这次选择了正确的索引。以下是修改后的查询：

SELECT 
    network_date,
    SUM(COALESCE(ad_view, 0)) AS ad_view,
    SUM(COALESCE(ad_spend_network, 0)) AS ad_spend_network,
    SUM(COALESCE(ad_click, 0)) AS ad_click,
    campaign_id,
    display_advertiser_id,
    publisher_network_id,
    ad_id
FROM
    daily_ad_level
WHERE
    (publisher_network_id = 16020)
    AND network_date BETWEEN STR_TO_DATE('2018-04-15 00:00:00.000000',
        '%Y-%m-%d %H:%i:%S.%f') AND STR_TO_DATE('2018-05-12 23:59:59.999000',
        '%Y-%m-%d %H:%i:%S.%f')
    GROUP BY  network_date, publisher_network_id ,display_advertiser_id, 
    business_rule_id, campaign_id, ad_id ;

您可以在这里看到结果屏幕截图：优化的查询输出
下面是未优化的结果截图：未优化的查询输出
虽然结果不完全相同（由于groupby子句中添加了business\u rule\u id列），但它仍然很好地理解了优化器的“思维方式”，因此只要进行适当的调整，就可以获得所需的结果。
很好的指导，谢谢！

第1步-更好的索引
不要以开始索引 network_date ，用它结束他们。为什么？一般来说，一旦达到“范围”测试，就不能使用索引的更多列。
您的第一个查询需要

INDEX(publisher_network_id, network_date)  -- in this order

当优化大于可以缓存在ram（缓冲池）中的表时，最大的考虑因素是磁盘命中率。此索引将磁盘命中次数降至最低。
无关：我认为没有必要将日期时间 Package 在 STR_TO_DATE .
第2步-如果不需要，抛出分区
你在用吗 PARTITIONs 不知为什么？
表现——不太可能有帮助；当然不比 INDEX 我只是推荐。
清除旧记录——一个很好的理由。
我无法分析查询的其余部分，因为不知道每列在哪个表中。例如，如果 GROUP BY 列不是全部在一个表中，因此无法使用索引。
如果表中有大约50多个分区，则会导致其他低效率问题。在这种情况下，建议切换到每周或每月分区。
我们还应该考虑其他问题吗？
步骤3-更好的群集主键
去掉分区（除非清除时需要分区），然后
使 PRIMARY KEY 从…开始 (publisher_network_id, network_date) . (钉上 id 或者任何使其独特的必要条件，因为pk必须是唯一的。）
为什么这会更好？然后，所有必要的行都是连续的（“集群”）在一起，从而最大限度地减少磁盘命中数。
当然，然后会有一个临时表，排序等，为 GROUP BY ，但这实际上可能发生在ram中。
步骤4-汇总表
数据仓库涉及“报告”。因为需要读取多少行，所以从原始数据中提取它们的成本非常高。构建并维护一个摘要表，该表中的每一行对应于每一天的键组合。然后对该表运行“report”；它的速度可能是原来的10倍。
有关摘要表的详细信息：http://mysql.rjweb.org/doc.php/summarytables

我建议添加两个索引并重写查询。

ALTER TABLE daily_ad_level
ADD INDEX daily_ad_level_idx_id_date (publisher_network_id, network_date);

以及

ALTER TABLE daily_ad_level
ADD INDEX daily_ad_level_idx_campaign_id_network_date_display_advertiser_id_publisher_network_id_ad_id (campaign_id, network_date, display_advertiser_id, 
publisher_network_id, ad_id);

查询重写
我假设列ad\u id是表中的主键

SELECT
    network_date,
    SUM(COALESCE(ad_view, 0)) AS ad_view,
    SUM(COALESCE(ad_spend_network, 0)) AS ad_spend_network,
    SUM(COALESCE(ad_click, 0)) AS ad_click,
    campaign_id,
    display_advertiser_id,
    publisher_network_id,
    ad_id
FROM (

    SELECT
     ad_id
    FROM  
     daily_ad_level
    WHERE
          publisher_network_id = 16020
        AND
          network_date BETWEEN STR_TO_DATE('2018-04-15 00:00:00.000000',
            '%Y-%m-%d %H:%i:%S.%f') AND STR_TO_DATE('2018-05-12 23:59:59.999000',
            '%Y-%m-%d %H:%i:%S.%f') 
    ) AS daily_ad_level_filterd

    INNER JOIN 
     daily_ad_level
    ON
     daily_ad_level_filterd.ad_id = daily_ad_level.ad_id 

    GROUP BY 
      campaign_id, network_date, display_advertiser_id, 
    publisher_network_id, ad_id