1. 인덱싱: 데이터베이스 테이블에서 자주 사용되는 열에 대해 인덱스를 생성합니다. 이를 통해 검색 속도를 높일 수 있습니다.

2. 복합 인덱스: 여러 열을 결합한 복합 인덱스를 생성하여 여러 조건으로 검색할 때 성능을 향상시킬 수 있습니다.

3. 쿼리 최적화: 쿼리가 효율적으로 실행될 수 있도록 쿼리 튜닝을 통해 실행 계획을 최적화합니다.

4. 메모리 최적화: 메모리 버퍼 및 캐시의 적절한 구성을 통해 데이터 접근 및 읽기 속도를 향상시킵니다.

5. 스칼라 함수 최적화: 스칼라 함수 자체를 최적화하여 불필요한 연산을 줄이고 효율적인 알고리즘을 사용합니다.

이러한 튜닝을 통해 스칼라 함수 호출의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 때로는 데이터베이스나 환경에 따라 다양한 튜닝이 필요할 수 있으므로 성능 모니터링과 테스트를 통해 최적화 방법을 결정하는 것이 중요합니다.