在不知道实际数据集和数据库配置的情况下很难说。一些一般性的提示是：

• 确保你有正确的索引：索引可以通过减少要扫描的数据数量来提高查询性能。在您的示例中，应该对连接条件、筛选器和order by子句中使用的所有列都建立索引。（A.id、B.a_id、B.id、C.b_id和C.date）。
• 使用EXPLAIN分析您的查询：它可以帮助您了解查询将如何执行，以便您可以识别潜在的瓶颈。
• 尝试重写查询：有时它有助于提高性能。Tou可以尝试子查询或CTE将查询分解为更小的部分。
• 考虑对数据进行分区：它还可以帮助减少要扫描的数据的数量。但这取决于您的数据是否可以拆分为更易于管理的块。

相关列上有索引
为了让这个查询快速运行，你应该在C的date列和它的a_id上有一个索引，这样就可以快速地从WHERE子句到达第一个连接。

create index idx_c on c (date) include (b_id);

你有这个索引吗？
如果这仍然太慢，您可能需要考虑在其他表上提供覆盖索引：

create unique index idx_b on b (id) include (a_id, value);

create unique index idx_a on a (id) include (name);

最后，这一切仍然取决于您提供的日期范围以及DBMS基于此做出的决定。如果你的日期范围覆盖了C行的90%，那么全tabke扫描可能比使用索引快得多。如果您的日期范围覆盖了C行的1%甚至更少，那么遍历索引将更快。我们不知道索引变得更好的阈值，但DBMS将尽最大努力做出最佳决策。
由于表A实际上不是聚合的一部分，因此使其对DBMS明显可见可能会有所帮助。理想情况下，优化器应该看到这是同一个查询，并提出相同的执行计划，但优化器并不完美，因此提示可能会不时有所帮助。

SELECT a.name, bc.total_value, bc.distinct_dates
FROM 
(
  SELECT
    a_id,
    SUM(b.value) AS total_value,
    COUNT(DISTINCT C.date) AS distinct_dates
  FROM c
  JOIN b ON b.id = c.b_id
  WHERE c.date BETWEEN DATE '2022-01-01' AND DATE '2022-12-31'
  GROUP BY a_id
) bc
JOIN a on ON a.id = bc.a_id
ORDER BY bc.total_value DESC;