Dr Milan Milanović整理的20条SQL查询优化关键技巧，涵盖索引策略、查询写法、执行计划选择等核心要点，帮助提升数据库性能与响应速度：

1. 根据查询访问模式设计索引，优先复合索引、选择性高的列和覆盖索引，保持统计信息最新，避免仅按行数建索引。
2. 用EXISTS判断存在性，只有真正需要计数时才用COUNT(*)。
3. 明确列名，避免SELECT *，减少I/O并更好利用覆盖索引。
4. 优先使用SARGable（可利用索引）的谓词，复杂相关子查询改写为JOIN或EXISTS。
5. 避免用DISTINCT修复错误连接，应先检查连接条件和主键，只有确实去重时才用。
6. 条件过滤放WHERE，HAVING只在聚合后过滤。
7. 使用显式JOIN ... ON，避免在WHERE中隐式连接。
8. 大数据分页用键集分页(keyset pagination)，避免OFFSET/LIMIT；采样用TABLESAMPLE（若支持）。
9. 当允许重复时，UNION ALL代替UNION以提升性能。
10. 用UNION ALL替代宽泛的OR谓词，前提是每个分支能利用不同索引。
11. 重负载查询安排在非高峰时段，必要时设置资源限制或排队机制。
12. 避免在连接条件中用OR，改用计算列或UNION ALL以利用索引。
13. 需要分组时用GROUP BY，若要细节和聚合共存则用窗口函数。
14. 派生表或临时表能减少工作量或增加统计信息时使用，注意避免阻塞优化。
15. 批量加载时禁用/删除非聚集索引，分批插入后重建索引，保留主键和聚集索引。
16. 慢变且昂贵的聚合用物化视图，加上合理的刷新策略。
17. 避免低选择性列上的非SARGable比较（如<>），尽量改写为范围查询。
18. 尽量减少大集合上的相关子查询，优先用集合型JOIN或EXISTS。
19. 根据语义选INNER或LEFT/RIGHT JOIN，INNER通常性能更优。
20. 缓存重复查询结果：会话临时表、结果缓存或物化视图，并制定刷新规则。

SQL查询优化器的核心任务是为给定查询生成多种执行计划，计算各自成本（磁盘读写、CPU时间等），选择最低成本方案执行。它通过解析语法树、分析多种执行路径，自动决定最佳访问顺序、连接方法及过滤排序策略。

优化器虽强大，但SQL调优仍是“艺术”，依赖具体数据库、数据分布、硬件资源和业务场景。掌握这些技巧，结合实际环境灵活应用，才能真正提升性能。

原文链接：x.com/milan_milanovic/status/1979160597620031733