DMS polardb 这类sql怎么优化呢？

要优化DMS（Data Management Service）中PolarDB数据库的SQL查询，可以采取以下策略和方法：

1. 分析查询性能：首先，使用DMS的性能分析工具或PolarDB提供的慢查询日志来识别哪些SQL查询需要优化。找出执行时间较长、消耗资源较多的查询语句。

2. 优化查询结构：检查查询语句，确保使用了合适的索引和连接条件。避免全表扫描，尽量使用索引覆盖扫描。

3. 使用EXPLAIN分析：利用EXPLAIN命令分析查询计划，了解查询如何执行。根据EXPLAIN的结果，调整查询逻辑或索引以优化性能。

4. 减少返回数据量：只查询需要的字段，避免SELECT * 操作。这样可以减少数据传输量和内存占用，提高查询速度。

5. 使用LIMIT限制结果：如果只需要部分结果，使用LIMIT子句限制返回的数据量。这可以避免不必要的数据传输和处理。

6. 避免复杂的子查询：尽量减少或优化子查询的使用，特别是在FROM子句中的子查询。可以考虑将子查询转换为JOIN操作。

7. 优化JOIN操作：对于多表JOIN操作，确保JOIN顺序合理，并使用合适的索引。避免笛卡尔积操作，确保JOIN条件正确。

8. 调整数据库参数：根据查询的特点，调整PolarDB的配置参数，如缓存大小、连接池大小等，以提高查询性能。

9. 分区和分片：对于大型表，考虑使用分区和分片技术，将数据分散到多个物理存储中，以提高查询效率和并行处理能力。

10. 使用概要统计：对于聚合查询，使用概要统计信息而不是详细数据进行计算，可以减少计算量和响应时间。

11. 监控和调优循环：持续监控查询性能，定期审查和优化SQL查询。根据系统的变化和数据的增长，不断调整优化策略。

请注意，具体的优化策略可能因实际情况而异。建议根据实际的查询语句、数据结构和业务需求来选择合适的优化方法。同时，也要注意保持数据库的稳定性和安全性。