在电商业务中，准确且快速地统计商品销售情况至关重要。当我们需要扩大查询时间范围时，MySQL查询性能可能会受到影响，导致响应速度变慢。那么，怎样优化MySQL商品销售情况统计查询性能以保持快速响应呢？

合理设计数据库表结构是关键。确保相关字段的数据类型选择恰当，比如销售数量用整数类型，避免使用不必要的大字段类型，减少存储空间占用，提高查询效率。为频繁用于查询条件的字段，如销售日期、商品ID等创建索引。索引能够极大地加速数据的定位和检索，就像为一本书制作详细的目录一样，能让数据库快速找到所需信息。

优化查询语句。避免使用SELECT *，而是明确指定需要查询的字段。这样可以减少数据库从磁盘读取的数据量，降低I/O开销。例如，如果只需要统计销售总额和销售数量，就只选择这两个字段，而不是整个表的所有字段。另外，尽量避免在WHERE子句中对字段进行函数操作。例如，使用DATE(sale_date) = '2023-10-01' 会阻止数据库使用sale_date字段上的索引，应改为sale_date >= '2023-10-01' AND sale_date < '2023-10-02'。

利用MySQL的分区表功能。如果销售数据量巨大，可以按照销售日期进行分区，比如按月或按季度分区。这样在查询特定时间范围的数据时，数据库只需扫描相关分区，而不是整个大表，显著提高查询速度。

定期清理无用数据也不容忽视。删除过期的、不再需要的销售记录，不仅可以减少数据库的存储压力，还能加快查询速度。同时，合理配置MySQL服务器参数，如调整缓冲池大小等，以适应业务数据量和查询需求。

通过上述多方面的优化措施，在扩大查询时间范围时，我们能够有效提升MySQL商品销售情况统计查询的性能，确保系统保持快速响应，为企业决策提供及时、准确的数据支持。