主要观点：从性能角度介绍使用 SQL 查询的最佳实践，以 Oracle 为主要参考，多数建议也适用于其他 RDBMS SQL 引擎。
关键信息：

• 高效解析别名使用：有效使用别名可减少语句的解析阶段，短别名比长表名或别名解析更快，应尽量将别名简化为单个字母。
• 驱动表：DML 语句中 FROM 和 WHERE 子句的结构对查询性能很重要，有基于成本和基于规则的优化器来选择驱动表，应将记录较少的表作为驱动表，注意限制条件的分组以引导优化器。
• 避免使用 Select 子句：使用 效率低，SQL 解析器需逐个转换为列名，耗时。
• Exists 与 In 的比较：Exists 函数搜索满足条件的单个行，In 语句搜索所有出现，Exits 性能更好。
• Not Exists 与 Not In 的比较：Not In 子查询会导致内部排序/合并，使用 Not Exists 更好。
• In 与 Minus 对比：对于非索引列，In 与 Minus 结合比 Not In 性能好。
• 不等式优化：使用不等式时，用 >= 替代 > 可提高性能，避免全索引扫描。
• 使用 Union 替代 Or：在 WHERE 子句中考虑使用 UNION 代替 OR，OR 会导致全表扫描。
• 使用 Union All 替代 Union：UNION 操作需排序，UNION All 不排序且包含重复行，除非需要消除重复行，否则使用 Union All。
• 使用 Union 替代 Outer Joins：用 FULL OUTER JOIN 和 NVL 函数重写 UNION 性能更快。
• 使用索引提高性能：避免在有索引的列上使用函数，可使用功能索引；若无法避免，引用列值时需加单引号。
• 避免在 WHERE 子句中使用转换后的列：在过滤器或连接谓词中使用 SQL 函数时，应将函数放在谓词的另一侧，使用未转换的列值。
  重要细节：通过具体示例详细说明了每个最佳实践的用法和效果，如不同查询语句的执行过程和性能差异等。