以下是如何优化 SQL 语句的完整攻略：
1. 确定优化目标和范围
在进行 SQL 优化之前，必须先确定优化的目标和优化的范围。目标是什么？但凡是涉及查询性能的问题，往往都是执行效率低下。如果你能通过优化 SQL 减少了查询所需时间，或者缩短了执行查询所需时间的界面响应时间，那么目标就可以算是达成了。而范围则是只考虑 SQL 查询的优化，也就是针对 SELECT 语句进行优化。
2. 分析 SQL 查询
分析 SQL 查询中的各个组成部分，包括 SELECT、FROM、WHERE、GROUP BY、HAVING 和 ORDER BY。
2.1 SELECT
在 SELECT 子句中，只选择需要的列并作为 SELECT 的一部分，不要选择全部列。如果在查询中有大量的不必要的列，则会增加查询时间。使用别名代替长列名也有助于减少不必要的字符传输。
2.2 FROM
在 FROM 子句中，必须确保表连接是真正需要的。从路由表中过滤不必要的数据。避免使用通配符、不必要的关联和视图的连接。通配符不仅会增加 SQL 解析器的时间，而且可能会在 JOIN 操作中消耗大量 CPU 时间。
2.3 WHERE
在 WHERE 子句中，减少语句执行的所有行。WHERE 子句中的逻辑运算符，例如 AND 和 OR，都会增加语句的执行时间。一个长的 WHERE 子句可能会包含许多子句，例如筛选必要的数据，特定的日期范围、状态和地址。你应该获得任何可能增加执行效率的经验。
2.4 GROUP BY
使用 GROUP BY 时，应选择最小可能的字段数量，以便缩短 SQL 语句执行时间。较长的 GROUP BY 字段列表会增加查询时间。
2.5 HAVING
HAVING 子句是在 GROUP BY 中使用的。它验证 GROUP BY 的行，并仅限于它们匹配的行。在使用 HAVING 子句时，请验证它是否真正必需，以优化 SQL。
2.6 ORDER BY
ORDER BY 子句按结果中的一个或多个列排序。当需要多个子句进行排序时，性能可能会变差。遵循表定义顺序的排序会更快。
3. 使用索引
索引是一种用于提高查询性能的数据结构。创建索引可将数据存储在树结构中，这有助于通过使用非常少的页数快速访问所需的数据，从而减少数据检索时间。
例如，在一个包含员工的表中，如果需要查询薪水高于 50,000 美元的员工，则需要使用索引来加速查询：
SELECT * FROM employee WHERE salary > 50000;
4. 优化 JOIN 操作
JOIN 操作是在两个或多个表之间根据公共列连接数据的一种方式。JOIN 可能会影响执行时间，因此应该避免在不需要时使用。
优化 JOIN 操作的常用方法包括：
- 尽量避免使用 CROSS JOIN 和 INNER JOIN。
- 注意使用 INNER JOIN 而不是 OUTER JOIN，因为 OUTER JOIN 是一种昂贵的操作。
- 使用 WHERE 子句过滤数据，而不是在 JOIN 操作中过滤数据。
例如，以下 SQL 查询使用 INNER JOIN 连接两个表：
SELECT * FROM orders INNER JOIN customers ON orders.customer_id = customers.customer_id;
5. 其他优化技巧
除上述方法外，还有其他优化 SQL 查询的技巧：
- 将大的 SQL 查询分为更小的 SQL 查询。
- 使用 UNION ALL 替换 UNION。
- 尽可能缩短查询中字符串的长度。
- 避免使用不必要的表达式和函数。
总结
以上就是优化 SQL 查询的完整攻略。通过分析 SQL 查询，使用索引，优化 JOIN 操作和其他技巧，可以显著提高 SQL 查询的性能。