Flink SQL优化有很多关键策略，以下是一些常见的：
- 选择合适的数据分区方式：合理的分区方式可以提高查询效率，减少数据扫描范围。应根据数据的特点和业务需求选择合适的分区方式，如范围分区、列表分区、哈希分区等。
- 优化查询语句：避免使用子查询、全表扫描、SELECT * 等低效的查询语句。应尽量使用JOIN操作代替子查询，减少数据传输量；只查询需要的列，避免SELECT * 带来的性能开销；合理使用WHERE子句过滤数据，减少扫描范围。
- 使用索引：为经常查询的列创建索引，可以大大提高查询效率。Flink SQL支持基于内存的索引，可以提高查询速度。
- 优化窗口函数：窗口函数是Flink SQL中常用的功能，但使用不当也会导致性能问题。应根据业务需求和数据特点合理使用窗口函数，避免不必要的计算和内存占用。
- 调整Flink配置参数：合理调整Flink的配置参数可以提高系统性能。例如，可以调整TaskManager的内存大小、网络带宽等参数，以提高任务执行效率；调整Flink的并行度，以充分利用集群资源。
- 使用压缩技术：Flink SQL支持对数据进行压缩，可以减少数据传输量和存储空间。应根据实际情况选择合适的压缩算法和压缩级别。
- 避免数据倾斜：数据倾斜是Flink SQL中常见的问题之一，会导致某些任务处理的数据量远大于其他任务，从而影响整体性能。应尽量保证数据分布均匀，避免数据倾斜的发生。
以上是一些常见的Flink SQL优化策略，实际应用中应根据具体情况进行选择和调整。