1. 窗口函数
窗函数允许在查询结果的每一行上进行计算，而不需要将数据分组。这使得我们可以计算累积总和、排名等。
2. 公用表表达式 (CTE)
CTE 提供了一种更清晰的方式来编写复杂查询，可以使查询更具可读性，并允许递归查询。
3. 子查询
使用子查询，可以在主查询中嵌套其他查询。这在过滤、聚合和复杂条件下非常有用。
4. 使用索引优化查询
在需要频繁查询的列上创建索引可以显著提高查询性能。使用合适的索引类型（如 B-tree、Hash 索引）能带来更大的性能提升。
5. 合并查询 (UNION)
使用 或 合并结果集，可以在一次查询中获取不同来源的数据。
6. JSON 和 XML 数据处理
现代数据库系统支持 JSON 和 XML 数据格式。利用这些格式，你可以直接在 SQL 查询中操作这些数据，进行筛选和聚合。
7. 动态 SQL
在一些情况下，需要根据不同的条件动态生成和执行 SQL 语句。可以使用存储过程和函数来实现。
8. 事务管理
使用事务可以保证数据一致性和完整性。确保在业务逻辑中正确使用 , , 和 。
9. 分区表
在处理大数据集时，可以将表分区，优化查询性能并简化管理。
10. 数据分析和聚合
使用复杂的聚合和分析技术，例如计算同比增长、移动平均等。
11. 使用视图
视图是以 SELECT 查询为基础的虚拟表。使用视图可以简化复杂查询，增强数据安全性。
12. SQL 优化技巧
- 避免 SELECT *：明确列名以减少不必要的 I/O 和内存使用。
- 使用 EXISTS 替代 IN：在子查询中， 往往比 更高效。
- 定期进行统计信息更新：让数据库管理系统优化查询。
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