根据提供的文件信息，以下是关于“高效SQL优化及战略索引设计技术”的详细知识点：
一、数据市场分析
1. 数据市场的发展趋势：在2013年，数据市场分析显示出数据技术在信息基础设施中占有重要地位。具体而言，数据服务的需求在接下来的2-5年里将达到高峰，表明这一时期对数据服务的需求量非常大。
2. 主数据和数据质量的市场前景：主数据、数据质量在产品和服务方面具有乐观的前景，预计在2-10年期间需求将持续旺盛。
3. 企业数据整合：企业倾向于在近2-5年内实施数据整合项目，因此数据整合服务的需求量和市场前景是乐观的。
4. 政府行业数据管理：政府行业的元数据管理已经开始启动，对数据治理的需求优先于其他行业，且数据治理项目和平台构建已经开始，显示其前景乐观。
5. 专业数据服务模式：企业客户对“产品+方法论+专家”的专业数据服务模式关注度和接受度高于单纯的数据产品，这种服务模式的需求呈现渐增的趋势。
二、高效SQL优化方法及技术
1. SQL执行效率：一个高效的SQL语句对于数据库的性能至关重要。优化SQL语句意味着减少不必要的资源消耗，比如CPU时间、执行时间和I/O操作等。
2. 查询分析：分析SQL查询语句的执行计划，判断是否存在性能瓶颈。例如，文档中提到的SQL语句在执行时的CPU时间过长，这通常意味着查询需要优化。
3. 优化策略：包括但不限于使用索引、优化表连接顺序、调整子查询、适当使用提示（hint）、优化数据类型、调整排序和分组操作等。
三、战略索引设计方法及技术
1. 索引的作用：在数据库中，索引是加速数据检索的关键。合适的索引可以大幅提升查询效率，尤其是对于大型数据库表。
2. 索引类型：文档中通过注释“/*+ORDEREDUSE_NL(AB)*/”暗示了特定的索引设计，例如使用嵌套循环（NL）连接策略，这些需要根据查询的具体情况选择合适的索引类型。
3. 索引优化技术：包括索引的创建和维护、考虑不同数据分布情况下的索引选择、复合索引的设计以及如何避免索引碎片化等。
四、问题诊断与解决方案
1. 问题诊断：通过分析执行时间、解析时间、执行时间、检索时间和磁盘I/O等参数来诊断问题所在，如文档中提到的CPU时间耗费问题。
2. 解决方案：针对诊断出的问题采取相应的优化措施，可能包括改写SQL语句、调整索引结构、优化表结构设计、调整数据库参数等。
五、其他相关知识点
1. 信息基础设施与企业信息管理：文档中提及的信息基础设施和企业信息管理的趋势，强调数据管理在其中的重要角色，特别是数据架构和数据治理。
2. 数据市场的需求：数据市场在主数据、数据质量、数据整合服务等方面的需求日益增长，说明了相关技术和服务的重要性。
3. 专业数据服务的接受度：企业客户对综合服务模式的偏好，预示着提供专业数据服务的公司需要不断更新和优化其服务，以满足不断变化的市场需求。
综合以上内容，可以清晰看出一个高效SQL优化和战略索引设计技术的框架，涉及到数据市场的分析、SQL执行效率的提升、索引优化设计以及问题诊断和解决等多个方面。在实际操作中，需要根据具体的数据库环境、数据结构和业务需求来应用这些技术和方法。
