在进行SQL性能优化时，首要关注的是索引的合理使用。许多人误以为只要建立了索引就能自动提升查询效率，实则不然。例如，在用户表中频繁根据用户名和状态进行联合查询时，若仅对用户名创建了单列索引，则包含状态条件的查询可能无法充分利用该索引。此时，建立一个包含 (username, status) 的复合索引，往往能显著改善查询响应速度。

然而，索引并非越多越好。过多的索引会增加插入、更新和删除操作的开销，影响写入性能。因此，必须借助 EXPLAIN 命令来查看SQL语句的实际执行计划，确认是否正确命中目标索引，并避免发生全表扫描这类低效操作。[此处为图片1]

其次，应杜绝使用 SELECT * 的习惯。虽然在开发初期数据量较小时问题不明显，但随着数据增长，这种做法会导致大量无用字段被读取和传输，不仅加重数据库I/O负担，也浪费网络带宽。若业务只需获取用户的ID与姓名，就应当明确写出 SELECT id, name，避免引入邮箱、地址等大文本字段，从而减少不必要的资源消耗。

分页查询同样是常见的性能瓶颈之一。传统方式如 LIMIT offset, size 在偏移量较大时效率极低，因为数据库需先遍历并跳过前 offset 条记录。例如当执行 LIMIT 10000, 20 时，系统仍要扫描一万条数据才能返回结果，代价高昂。

更优的解决方案是采用“游标分页”（也称 seek method）。通过记录上一页最后一条数据的主键值（如ID），下一页查询时直接使用 WHERE id > last_id LIMIT 20 的形式。这种方式能利用主键索引快速定位起始位置，大幅提升翻页效率，尤其适用于深度分页场景。[此处为图片2]

在处理多表关联查询时，也需要格外谨慎。特别是涉及多个大表连接的情况下，若关联字段缺乏索引或连接条件设计不当，极易引发笛卡尔积，造成性能急剧恶化。此时可考虑将复杂的联表查询拆解为多个独立的单表查询，在应用层完成数据整合。尽管这会增加请求次数，但在某些情况下反而比单一复杂查询更快，且更利于缓存机制的运用和逻辑分治。

此外，不应忽视数据库自身的配置调优。合理设置缓冲池（buffer pool）大小，有助于缓存更多热点数据，降低磁盘IO频率。对于非实时性的统计分析或报表类需求，可在允许的前提下使用物化视图或查询缓存机制，预先计算并存储结果，避免每次重复扫描大规模数据表。

总而言之，SQL优化是一项需要结合具体业务持续迭代的工作，不存在一蹴而就的万能方案。唯有从索引设计入手，逐步优化查询语句结构，改进分页策略，审慎处理表间关联，并配合恰当的数据库参数调整，综合施策，方能使系统整体查询性能维持在理想水平。