INFORMIX资料库优化

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　　在Informix数据库的系统表systables中有一字段nrows，专门用来记录各表的记录个数。优化器在运行法则判断时，各表的nrows 值具有很高的参考价值。nrows的更新可通过如下命令来完成，即： 
　　update statistics [for table 〈table—name〉] 
　　其中，方括号[]中的子句是可选的，用于指定表名，以对该表进行更新；否则,将对数据库中的各表进行全部更新。


消除对大型表行数据的顺序存取 

在嵌套查询中，对表的顺序存取对查询效率可能产生致命的影响。比如采用顺序存取策略，一个嵌套3层的查询，如果每层都查询1000行，那么这个查询就要查询10亿行数据。避免这种情况的主要方法就是对连接的列进行索引。例如，两个表：学生表（学号、姓名、年龄……）和选课表（学号、课程号、成绩）。如果两个表要做连接，就要在“学号”这个连接字段上建立索引。 

还可以使用并集来避免顺序存取。尽管在所有的检查列上都有索引，但某些形式的where子句强迫优化器使用顺序存取。下面的查询将强迫对orders表执行顺序操作： 

SELECT ＊ FROM orders WHERE (customer_num=104 AND order_num>1001) OR order_num=1008 

虽然在customer_num和order_num上建有索引，但是在上面的语句中优化器还是使用顺序存取路径扫描整个表。因为这个语句要检索的是分离的行的集合，所以应该改为如下语句： 

SELECT ＊ FROM orders WHERE customer_num=104 AND order_num>1001 

UNION 

SELECT ＊ FROM orders WHERE order_num=1008 

这样就能利用索引路径处理查询。 

避免困难的正规表达式 

MATCHES和LIKE关键字支持通配符匹配，技术上叫正规表达式。但这种匹配特别耗费时间。例如：SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode LIKE “98_ _ _” 

即使在zipcode字段上建立了索引，在这种情况下也还是采用顺序扫描的方式。如果把语句改为SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode >“98000”，在执行查询时就会利用索引来查询，显然会大大提高速度。 

另外，还要避免非开始的子串。例如语句：SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode[2，3] >“80”，在where子句中采用了非开始子串，因而这个语句也不会使用索引。