优化 SQL 查询涉及提高其效率以减少执行时间和资源使用。关键方法包括适当的索引、编写高效的查询以及分析执行计划。这些技术有助于最大限度地减少数据处理开销，并确保数据库引擎能够快速检索结果。
首先，策略性地使用索引。索引通过允许数据库定位行而无需扫描整个表来加快数据检索速度。例如，在频繁用于 JOIN 或 WHERE 子句的 customer_id 列上创建非聚集索引，可以将全表扫描变为索引查找，从而大幅减少查询时间。但是，请避免过度索引：过多的索引会降低写入操作（INSERT/UPDATE/DELETE）的速度。此外，考虑使用覆盖索引——包含查询所需所有列的索引——以防止数据库访问主表。例如，在 (order_date, customer_id) 上创建索引，并包含 total_amount 列，可以满足按日期过滤并聚合销售额的查询，而无需获取额外数据。
其次，高效地构建查询。避免使用 SELECT *——仅获取必要的列以减少数据传输和内存使用。尽可能使用 JOIN 代替子查询，因为它们通常执行速度更快。例如，将子查询 SELECT * FROM orders WHERE customer_id IN (SELECT id FROM customers WHERE country = 'US') 重写为 SELECT orders.* FROM orders JOIN customers ON orders.customer_id = customers.id WHERE customers.country = 'US' 可以更好地利用索引。此外，使用 EXISTS() 代替 COUNT() 进行存在性检查（例如，WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM payments WHERE order_id = orders.id)），因为 EXISTS 在找到匹配项后会停止扫描。避免在 WHERE 子句中对索引列应用函数（例如，WHERE YEAR(order_date) = 2023），这会禁用索引使用；将其重写为使用裸列（WHERE order_date >= '2023-01-01'）。
最后，分析执行计划并维护数据库。执行计划（例如，在 PostgreSQL 中使用 EXPLAIN 或 SQL Server 的查询执行计划）会揭示瓶颈，如全表扫描或低效的连接。利用这些信息来调整索引或查询逻辑。定期更新统计信息，以帮助查询优化器做出明智的决策。例如，过时的统计信息可能导致优化器低估 JOIN 中的行数，从而导致缓慢的嵌套循环连接而不是哈希连接。定期重建碎片化的索引，并考虑对读密集型表进行非规范化——通过存储冗余数据来减少 JOIN 可以提高性能。例如，向 customers 表添加一个 total_orders 列可以避免重复计算 orders 表中的计数。