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从系统设计的角度来看，当业务发展使得SQL执行效率可能劣化时，进行前期的业务调研、系统设计规范的遵守以及定期的系统瓶颈分析变得尤为重要。这些预防措施可以帮助我们在系统运行过程中及时发现问题，并在问题扩大之前进行优化。在数据库层面，每个SQL的执行都会消耗I/O资源，资源的分配与利用直接关系到系统的性能。

数据量和取数据的方式是影响SQL执行效率的主要因素。数据量大时，需要扫描的I/O次数增多，这可能使数据库服务器的I/O成为瓶颈。而取数据时是否命中索引、数据是否在缓存中等因素，都会直接影响到查询的效率。对数据的加工方式，如排序、子查询、聚合等，也会因为涉及到更多的计算节点而使SQL执行变慢。

针对这些问题，我们可以采取多种优化方式。比如偏移id、分段查询等可以并行执行的策略，能有效地减少单次查询的数据量，从而提升查询效率。合理设计联合索引，能有效地减少回表次数，进一步优化查询性能。对于低效的SQL，我们可以通过拆分优化、分区表等方式来改善其执行效率。

在索引的使用上，我们需要权衡其带来的查询效率提升与占用的物理空间、维护成本之间的利弊。虽然索引能显著提高查询效率，但过多的索引不仅会占用更多的物理空间，还会在数据增删改时增加维护的复杂度，从而影响到数据的更新效率。我们需要根据业务需求和数据特点，合理设计索引策略。

我们还需要注意避免一些常见的错误，比如引用子查询的条件不能下推、引用了存储函数的条件不能下推等。这些错误都会导致索引无法被有效利用，从而影响到查询效率。