在 SQL 中，常用的优化手段包括以下几个方面：
索引优化： 通过创建适当的索引来加速查询操作。索引可以加快数据的检索速度，特别是在大型数据表中。使用合适的索引策略，并考虑索引的选择性和覆盖等因素。
查询优化： 优化查询语句的结构和逻辑，以提高执行效率。这包括避免全表扫描、合理利用 WHERE 子句和 JOIN 连接条件、避免重复计算等。
表结构优化： 设计良好的数据库表结构可以提高查询和更新操作的性能。使用适当的数据类型、避免冗余和过度规范化，以及正确设置字段约束和关系等。
缓存优化： 利用缓存技术存储热点数据，减少对数据库的访问次数。可以使用内存缓存，如 Memcached 或 Redis，或者应用程序级别的缓存，如查询结果缓存。
分区和分表： 对于大型数据表，可以考虑进行分区或分表。分区将表数据按照某种规则划分为多个分区，从而提高查询和维护效率。分表将表数据水平划分到多个表中，可以减少单个表的数据量。
批量处理： 对于大量的数据操作，使用批量处理方式可以大幅提高性能。通过批量插入、更新或删除操作，减少与数据库之间的通信次数。
定期优化和统计信息更新： 定期进行数据库优化和统计信息更新是保持数据库性能的重要步骤。这包括重新编译存储过程、更新索引统计信息、重新生成执行计划等。
连接池管理： 使用连接池来管理数据库连接，避免频繁地创建和销毁连接，提高数据库访问的效率和性能。
避免全局锁定： 尽量避免使用全局锁定操作（如表级锁），以减少并发访问冲突，提高系统的吞吐量。
监控和调优： 使用监控工具和日志分析工具，对数据库进行定期监测和调优。识别慢查询、瓶颈点，并针对性地进行优化。
综上所述，通过合理的索引设计、查询优化、表结构优化、缓存技术、分区和分表、批量处理、定期优化、连接池管理、避免全局锁定以及监控和调优等手段，可以显著提高数据库查询和更新操作的性能。
