要優化 SQL 中 Unix 時間戳的計算邏輯，可以采取以下措施：

1. 使用內置的 Unix 時間戳函數：許多數據庫系統（如 MySQL、PostgreSQL、SQLite）都有內置的 Unix 時間戳函數，如 UNIX_TIMESTAMP()、FROM_UNIXTIME() 等。使用這些函數可以簡化計算邏輯并提高性能。

例如，在 MySQL 中，可以使用以下查詢將 Unix 時間戳轉換為日期：

SELECT FROM_UNIXTIME(1629885600) as date;

2. 避免在 WHERE 子句中進行 Unix 時間戳的比較：如果在 WHERE 子句中對 Unix 時間戳進行比較，可能會導致全表掃描。為了避免這種情況，可以將 Unix 時間戳轉換為日期或使用索引。

例如，在 MySQL 中，可以使用以下查詢優化 Unix 時間戳的比較：

-- 創建索引
CREATE INDEX idx_timestamp ON your_table(timestamp_column);

-- 使用索引進行查詢
SELECT * FROM your_table WHERE DATE(timestamp_column) = '2021-08-01';

3. 批量處理 Unix 時間戳：如果要處理大量的 Unix 時間戳，可以考慮分批處理，以減少單次查詢的數據量。

例如，在 Python 中，可以使用以下代碼分批處理 Unix 時間戳：

import pandas as pd

timestamp_list = [1629885600, 1629972000, 1630058400]  # Unix 時間戳列表
batch_size = 1000  # 每批處理的大小

for i in range(0, len(timestamp_list), batch_size):
    batch_timestamps = timestamp_list[i:i + batch_size]
    df = pd.DataFrame(batch_timestamps, columns=['timestamp'])
    # 對 DataFrame 進行處理，如計算日期、統計等

4. 使用分區表：如果數據庫表非常大，可以考慮使用分區表，將數據按照 Unix 時間戳的范圍進行分區。這樣可以減少查詢時需要掃描的數據量，提高查詢性能。

例如，在 MySQL 中，可以使用以下語句創建一個按 Unix 時間戳分區的表：

CREATE TABLE your_table (
    id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    timestamp_column INT,
    data VARCHAR(255),
    PARTITION BY RANGE (TIMESTAMP_SECONDS(timestamp_column)) (
        PARTITION p0 VALUES LESS THAN (1629885600),
        PARTITION p1 VALUES LESS THAN (1630002000),
        PARTITION p2 VALUES LESS THAN (1630178400)
    )
);

通過以上方法，可以優化 SQL 中 Unix 時間戳的計算邏輯，提高查詢性能。