在SQL中设计高效的存储结构，主要涉及到以下几个方面：
- 规范化：规范化是数据库设计的基本原则之一，通过减少数据冗余和依赖关系，提高数据的一致性和完整性。常见的规范化级别包括第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF）等。在设计表结构时，需要根据业务需求和数据特点，合理划分表和字段，确保每个表只存储与自身业务相关的数据。
- 索引优化：索引是提高数据库查询性能的重要工具。在设计表结构时，需要根据查询需求，合理创建和使用索引。例如，对于经常用于查询的字段，可以创建索引以提高查询速度；对于不常用于查询的字段，可以不创建索引以节省存储空间。
- 分区表：对于数据量较大的表，可以考虑使用分区表来提高查询性能。分区表将一个大表划分为多个小表，每个小表存储一部分数据。这样可以减少单个查询所需扫描的数据量，提高查询速度。
- 使用视图：视图是一种虚拟表，它并不存储实际的数据，而是通过查询实际表来获取数据。在设计表结构时，如果某些数据经常需要组合查询，可以考虑使用视图来简化查询语句，提高查询效率。
- **避免使用SELECT * **：在查询数据时，尽量避免使用SELECT *语句，而是指定具体的字段名。这样可以减少数据传输量，提高查询速度。
- 使用连接（JOIN）代替子查询：在查询数据时，尽量使用连接（JOIN）操作来代替子查询。因为连接操作通常比子查询更高效，可以更快地获取查询结果。
- 定期维护和优化数据库：为了保持数据库的高效运行，需要定期进行数据库维护和优化。例如，可以定期清理无用数据、更新统计信息、重建索引等。
总之，在SQL中设计高效的存储结构需要综合考虑业务需求、数据特点、查询需求等多个方面。通过合理划分表和字段、创建和使用索引、分区表等技术手段，可以提高数据库的查询性能和存储效率。