窗口函数（Window Functions）： 窗口函数可以在结果集的行之间进行计算，例如计算移动平均值、排名等。在使用时，可以使用 OVER() 语句来定义窗口。例如：

SELECT employee_id,salary,AVG(salary) OVER (PARTITION BY department_id) AS avg_department_salary
FROM employees;

公共表表达式（CTE）： CTE 可以使查询更加清晰，尤其是在处理复杂查询时。定义 CTE 可以使用 WITH 语句：

WITH SalesCTE AS (SELECT product_id, SUM(sales) AS total_salesFROM salesGROUP BY product_id
)
SELECT product_id, total_sales
FROM SalesCTE
WHERE total_sales > 1000;

索引优化： 创建合适的索引不仅可以提高查询速度，也可以减少数据库负担。可以考虑使用复合索引、唯一索引等，依据查询的频率和类型来选择。

防止 SQL 注入： 使用参数化查询或预编译语句可以保护数据库不受 SQL 注入攻击。大多数编程语言和数据库驱动程序都支持这样的功能。

使用 EXISTS 和 IN： 在某些情况下，使用 EXISTS 语句可能会比 IN 更有效，特别是在子查询返回大量数据时。比如：

SELECT employee_id
FROM employees e
WHERE EXISTS (SELECT 1FROM department dWHERE d.manager_id = e.employee_id
);

事物管理（Transactions）： 在处理多个 SQL 操作时，使用事务能够保证数据的一致性。使用 BEGIN TRANSACTION 和 COMMIT 或 ROLLBACK 在执行一系列操作时确保要么全部成功，要么全部失败。

子查询与联接（Joins）： 理解何时使用子查询，何时使用联接是性能优化的关键。联接通常比子查询性能更好，尤其是在大型数据集上。

数据规范化与反规范化： 数据库设计上可以根据业务需求进行规范化以消除冗余，或者根据查询性能需求进行反规范化，从而提高查询效率。

使用 UNION ALL： 当你只想合并多个查询的结果，并且不关心重复数据时，使用 UNION ALL 会比 UNION 更快，因为 UNION 需要进行重复检查。

分析 SQL 执行计划： 学习如何查看和分析 SQL 的执行计划，以优化查询性能。每个数据库管理系统都有工具帮助分析和优化 SQL 查询。