在数据库应用中，SQL 语句的性能至关重要。当遇到定位较低的 SQL 时，有两种有效的优化方法值得深入探讨。

第一种方法是索引优化。索引就像是一本书的目录，能够帮助数据库快速定位到所需的数据。对于频繁用于查询条件的列，创建合适的索引可以显著提升查询速度。例如，在一个包含大量用户信息的表中，若经常通过用户 ID 进行查询，为用户 ID 列创建索引，数据库在执行查询时就能直接根据索引快速找到对应的记录，而无需全表扫描。但索引并非越多越好，过多的索引会增加数据库的存储开销和维护成本，在插入、更新和删除数据时，数据库还需要额外更新索引，降低操作效率。所以，要根据实际查询需求，精准地创建必要的索引。

第二种优化方法是查询重写。这要求我们深入理解业务逻辑，对 SQL 查询进行重新构造。有时候，原始的查询语句虽然逻辑正确，但在执行效率上可能存在问题。比如，使用了子查询嵌套过多的情况，这种情况下可以尝试将子查询转换为连接查询。连接查询能够让数据库更好地利用表之间的关联关系进行数据检索。再如，在一些复杂查询中，使用 EXISTS 或 NOT EXISTS 关键字可以更有效地表达逻辑，避免不必要的数据处理。合理使用聚集函数和分组操作，确保查询语句能够简洁明了地获取所需结果，减少冗余数据的处理。

优化定位较低的 SQL 是一个持续的过程，需要综合运用索引优化和查询重写等多种方法。要结合实际的数据库环境和业务需求，通过不断地测试和调整，才能真正提升 SQL 的性能，为整个系统的稳定运行和高效响应提供有力保障。