使用程序的优化通常可分为两个方面：源代码的优化和SQL语句的优化。源代码的优化在时间成本和风险上代价很高；另一方面，源代码的优化对数据库系统功用的提升收效无限。

优化的理由

1)SQL语句是对数据库(数据)进行操作的独一途径；

2)SQL语句耗费了70%~90%的数据库资源；

3)SQL语句独立于程序设计逻辑，绝对于对程序源代码的优化，对SQL语句的优化在时间成本和风险上的代价都很低；

4)SQL语句可以有不同的写法；

5)SQL语句易学，难通晓。

优化技术的发展

第一代的SQL优化工具是执行计划分析工具。这类的工具对输入的SQL语句从数据库提取执行计划，并解释执行计划中关键字的含义；第二代的SQL优化工具只能提供添加索引的建议，它通过对输入的SQL语句的执行计划的分析来产生能否要添加索引的建议。该类工具存在着致命的缺点——只分析了一条SQL语句就得出添加某个索引的结论，基本不理会(实际上也无法评估到)添加的索引对全体数据库系统功用的影响。其破坏性在于：

1、不理会添加的索引对其他增、删、改SQL语句的负面影响；

2、没有考虑添加的索引可能导致数据库判断失误；

3、对由于添加索引惹起的数据库系统负担忽略不计。

同时，这些工具由于技术水平的限制存在着以下缺点：

1、无法保证建议或改写的正确性；

2、无法进行重写，仅仅提供了建议或无限程度的改写，重写任务还是需求人工完成，优化任务所需的时间和任务量同人工进行优化差不多；

3、改写的规则和Hints无限，难以处理复杂的SQL语句；

4、必须人手逐条进行测试。

这类工具曾经盛极一时，直到人工智能自动SQL优化的出现。