SQL语句优化是数据库性能优化中非常重要的一部分，特别是在处理复杂SQL语句时更为关键。在金融业务场景中，对于大量数据的查询和处理，SQL语句的优化显得尤为重要。以下是30个涵盖金融业务场景的SQL优化案例：

1. 索引优化：在金融系统中，对经常查询的字段建立索引可以提高查询效率；
2. 分页查询优化：使用LIMIT和OFFSET进行分页查询时，合理设置参数，避免全表扫描；
3. 避免使用SELECT * 查询：只查询需要的字段，减小数据传输量；
4. 条件筛选优化：使用WHERE条件进行数据筛选，减少不必要的数据加载；
5. JOIN操作优化：合理使用INNER JOIN、LEFT JOIN、RIGHT JOIN等操作，避免全表关联；
6. 子查询优化：避免嵌套过深的子查询，可以考虑使用JOIN来替代；
7. 使用EXPLAIN分析查询计划：通过分析查询计划，找到慢查询的原因进行优化；
8. 统计信息优化：及时更新表的统计信息，帮助数据库优化查询计划；
9. 临时表优化：避免频繁创建和删除临时表，可以考虑使用内存表进行临时存储；
10. 避免使用全局变量：全局变量会增加数据库的负担，可以考虑使用会话变量或者查询参数进行替代；
11. 使用预编译语句：避免频繁编译SQL语句，可以提高数据库的执行效率；
12. 合理使用索引覆盖：对需要查询的字段建立索引，避免全表扫描；
13. 避免使用LIKE查询：LIKE查询会导致全表扫描，应谨慎使用；
14. 避免多层级嵌套的条件：多层级嵌套的条件会增加查询的复杂度，影响查询性能；
15. 使用存储过程：将复杂的查询逻辑封装在存储过程中，减少网络传输时间；
16. 事务管理优化：合理设置事务边界，降低锁的冲突；
17. 定期清理无效数据：定期清理无效数据和过期数据，保持数据库性能；
18. 适当使用缓存：对一些查询频率高的数据进行缓存，减少数据库的访问压力；
19. 表分区：对大表进行分区，可以减少查询的数据量，提高查询效率；
20. 合理设计表结构：避免表过度冗余和关联过于复杂，减少JOIN操作；
21. 连接池优化：合理设置连接池大小，避免连接过多导致数据库负担过重；
22. 避免频繁的DDL操作：频繁的表结构更改会导致数据库性能下降，需谨慎处理；
23. 定期备份与恢复：定期进行数据库备份，保证数据安全，并定期恢复进行性能测试；
24. 并行查询优化：合理使用并行查询，提高查询效率；
25. 使用查询缓存：对一些结果较为稳定的查询进行缓存，减少重复查询；
26. 避免数据库范围查询：尽量避免在WHERE子句中对整个字段做函数操作或计算；
27. 避免隐式数据转换：在进行数据比较时，避免隐式数据类型转换，保证索引的使用；
28. 统一字符集和校对规则：确保数据库中的字符集和校对规则一致，避免因字符集不一致导致的性能问题；
29. IO性能优化：合理配置数据库存储路径和磁盘类型，提高IO性能；
30. 定期性能优化评估：定期对数据库性能进行评估，发现问题及时进行优化。

以上是一些在金融业务场景中常见的SQL优化案例，通过综合运用这些优化方法，可以提高数据库的性能，提升系统的响应速度和稳定性。