优化 SQL 多条件查询可以通过以下几个方面来实现：
1. 索引优化：确保查询涉及的字段都有相应的索引。可以使用 EXPLAIN 或者 Explain Analyze 来分析查询计划，查看是否有没有使用索引的情况。
2. 适当的使用联合索引：根据查询的条件选择合适的联合索引，以减少索引的数量。联合索引的顺序应该根据查询的频率和过滤效果进行优化。
3. 避免使用 OR 运算符：OR 运算符通常会导致查询计划的性能下降。可以将 OR 运算符拆分成多个单独的查询，然后使用 UNION 或者 UNION ALL 进行合并。
4. 使用 EXISTS 替代 IN：当需要查询一个集合中是否存在某个元素时，使用 EXISTS 运算符通常比使用 IN 运算符更高效。
5. 使用合适的数据类型：合适的数据类型可以减少存储空间和查询时间。例如，将一个经常被用作查询条件的字符串字段改为整数类型或者日期类型。
6. 避免使用通配符查询：使用通配符查询（如 LIKE 'abc%'）通常会导致全表扫描，性能较差。如果必须使用通配符查询，可以考虑使用全文索引。
7. 优化 JOIN 操作：使用合适的 JOIN 类型（如 INNER JOIN、LEFT JOIN、RIGHT JOIN）来避免不必要的数据重复和计算。
8. 合理使用子查询：子查询通常会导致较差的性能，可以通过引入临时表、使用 WITH 子句和优化查询的逻辑来减少子查询的使用。
9. 分页查询优化：对于大数据量的分页查询，可以使用 LIMIT 和 OFFSET 来限制返回结果的数量，避免查询和传输大量不必要的数据。
以上是一些常见的 SQL 多条件查询优化的方法，具体的优化策略需要根据实际情况进行调整和优化。
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