在数据库查询优化中，理解索引的使用是基础也是关键。索引可以显著提升查询速度，但不当的索引设计反而会增加写入开销和存储成本。优化师需要根据查询模式，合理选择索引字段，避免过度索引。

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查询语句的结构直接影响执行效率。复杂的子查询、不必要的JOIN操作或未限制的SELECT 都可能成为性能瓶颈。通过分析执行计划，可以识别慢查询并进行针对性优化。

数据库的统计信息对查询优化器的决策至关重要。如果统计信息过时，优化器可能无法生成最优的执行计划。定期更新统计信息能帮助系统更准确地预测数据分布。

有时，通过调整查询逻辑可以实现更高效的执行。例如，将IN语句替换为EXISTS，或者将多表关联拆分为多个简单查询，都能带来性能提升。

缓存机制也是优化的重要手段。合理使用应用层或数据库层的缓存，可以减少重复查询带来的压力，特别是在高并发场景下效果更为明显。

实战中，持续监控和测试是不可或缺的环节。通过工具如EXPLAIN、慢查询日志等，能够快速定位问题，并验证优化措施的实际效果。

掌握这些技巧后，优化师不仅能提升查询性能，还能在开发过程中兼顾可维护性和扩展性，实现高效与稳定的双修目标。