在日常工作中，可以采取以下几种方式来优化SQL：
1. 分析和优化查询计划：通过使用数据库提供的工具（如EXPLAIN、Query Analyzer等），分析查询的执行计划。确保查询使用了合适的索引、避免全表扫描和不必要的排序操作等。
2. 优化索引设计：根据实际的查询需求和数据访问模式，设计和创建合适的索引。合理选择索引的列、顺序和类型，以提高查询性能和减少不必要的IO操作。
3. 避免使用SELECT *：尽量避免在查询语句中使用通配符*，而是明确列出需要的列。这样可以减少不必要的数据传输和消耗。
4. 减少数据库交互次数：通过合并多个SQL语句、使用批量操作或存储过程等方式，减少数据库的交互次数。尽量一次性获取或修改需要的数据，减少网络开销和数据库连接的消耗。
5. 缓存查询结果：对于频繁且耗时的查询，考虑使用缓存技术（如Redis）缓存查询结果，避免每次都要执行复杂的查询操作。这样可以大幅提高响应速度和系统的整体性能。
6. 避免全表操作：尽量避免全表的查询、更新或删除操作。可以通过添加合适的条件、更新策略或数据分片来减少全表操作的风险和负载。
7. 注意事务操作：合理使用事务，避免长时间占用锁以及减少锁冲突。尽量将事务保持的时间窗口最小化，减少数据库的并发冲突，提高吞吐量。
8. 剖析和优化复杂查询：对于复杂的查询语句，可以剖析查询语句的执行计划，检查索引和表结构，优化涉及的子查询、连接操作、函数调用等。
9. 定期清理无用的索引和数据：定期检查和清理无用的索引和数据，可以减少数据库的存储空间和索引维护开销。删除不再使用的索引和过期的数据可以提高性能和减少存储开销。
10. 数据库服务器优化：调整和优化数据库服务器的配置参数，包括缓冲区大小、连接数、线程池大小等，以提高数据库的性能和并发处理能力。
需要根据具体的业务和系统情况进行SQL优化，通过不断的测试、评估和监控来验证优化的效果，并保持关注最新的数据库技术和优化策略。