关系型数据库通过多种技术优化查询，主要集中在高效的数据检索和最小化资源消耗上。其中一个重要的方法是使用索引。索引是数据结构，可以快速访问表中的行，使数据库引擎能够跳过对整个表的扫描。例如，如果一个查询通过用户名搜索特定用户，则在用户名列上的索引可以使数据库比逐一检查每个条目更快地找到相关行。
另一个关键的优化技术是查询规划器。当接收到查询时，数据库引擎会分析该查询并制定执行计划。这个过程包括评估不同的执行策略，并根据有关数据的可用统计信息估计每种策略的成本。例如，如果一个查询涉及连接两个表，规划器可能会根据表的大小、索引的存在和预期输出选择嵌套循环连接或哈希连接。通过选择最有效的计划，数据库可以显著提高性能。
此外，关系型数据库通常还采用查询缓存和物化视图。查询缓存存储昂贵查询的结果，因此如果再次执行相同的查询，数据库可以返回缓存结果，而无需重新计算。物化视图是查询的预计算结果，可以定期刷新，使复杂的聚合或连接可以即时访问。两种技术都有助于减少数据库的负担，提高响应时间，特别是对于频繁访问的数据或复杂聚合。