mysql提示syscat.tables不存在，syscat.tables是DB2数据库自己的视图，项目要将DB2数据库改成MySQL怎么办

DB2数据库和ORACLE数据库一样，DB2数据库里面也是通过优化器来分析你的SQL，生成它认为最优的执行计划（Access Plan）。DB2的优化器实际上是一个标准规则集合，一般来说我们只要告诉DB2要检索什么，而不是如何检索。

那么DB2的优化器是根据什么来判断SQL的最优存取路径呢

DB2的优化器是基于成本的优化器，也就是CBO(Cost Based Optmizer)。也就是说DB2优化器会应用查询成本公式，该公式对每条可能的存取路径的四个因素进行评估和权衡:CPU成本、I/O成本、DB2系统目录中的统计信息和实际的SQL语句。

那么我们来简单看一下DB2的优化器的工作流程:

1DB2的优化器，在接收到SQL语句后，会首先校验SQL的语法，确保是正确的SQL

2根据当前的系统环境信息，生成最优的执行计划来优化SQL语句

3把SQL翻译成计算机指令语言，并执行这个优化后的SQL

4返回结果，或者存储它们，以便将来的执行

在我们看来，DB2系统目录中统计信息是让DB2优化器正确工作的一个非常重要的依据。这些统计信息向优化器提供了与正在被优化的SQL语句将要访问的表状态相关的信息。这些信息主要包括:

Table--包括表的记录数、PAGE、PCTFREE以及COMPRESS等信息，相关的系统视图是:sysstattables、syscattables

Columns—包括COLUMNS的数量、长度、分布特征以及COMPRESS等信息,相关的系统视图是:sysstatcolumns、syscat columns

Index--包括是否存在索引、索引的组织(叶子页的数量和级别的数量)、索引键的离散值的数量以及是否群集索引，相关的系统视图是:sysstatindexes、syscat indexes

其他的还有分区/节点组信息和表空间的信息

如何及时更新这些信息呢保证DB2优化器正确的工作，在DB2里面提供了以下的办法。

RUNSTATS与REOGCHK

Runstats这个命令的功能主要就是收集数据库对象的状态信息，这对数据库使用合理的ACCESS PLAN是至关重要的。一般来说，以下几种情况下面，我们需要用runstats来收集统计信息:

SQL提高查询效率

1对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

2应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：

select id from t where num is null

可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：

select id from t where num=0

3应尽量避免在 where 子句中使用!=或<> *** 作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。

4应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：

select id from t where num=10 or num=20

可以这样查询：

select id from t where num=10

union all

select id from t where num=20

5in 和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，如：

select id from t where num in(1,2,3)

对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了：

select id from t where num between 1 and 3

6下面的查询也将导致全表扫描：

select id from t where name like '%abc%'

若要提高效率，可以考虑全文检索。

7如果在 where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。然而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描：

select id from t where num=@num

可以改为强制查询使用索引：

select id from t with(index(索引名)) where num=@num

8应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式 *** 作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：

select id from t where num/2=100

应改为:

select id from t where num=1002

9应尽量避免在where子句中对字段进行函数 *** 作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：

select id from t where substring(name,1,3)='abc'--name以abc开头的id

select id from t where datediff(day,createdate,'2005-11-30')=0--‘2005-11-30’生成的id

应改为:

select id from t where name like 'abc%'

select id from t where createdate>='2005-11-30' and createdate<'2005-12-1'

10不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。

11在使用索引字段作为条件时，如果该索引是复合索引，那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引，否则该索引将不会被使用，并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。

12不要写一些没有意义的查询，如需要生成一个空表结构：

select col1,col2 into #t from t where 1=0

这类代码不会返回任何结果集，但是会消耗系统资源的，应改成这样：

create table #t()

13很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择：

select num from a where num in(select num from b)

用下面的语句替换：

select num from a where exists(select 1 from b where num=anum)

14并不是所有索引对查询都有效，SQL是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时，SQL查询可能不会去利用索引，如一表中有字段sex，male、female几乎各一半，那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。

15索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的 select 的效率，但同时也降低了 insert 及 update 的效率，因为 insert 或 update 时有可能会重建索引，所以怎样建索引需要慎重考虑，视具体情况而定。一个表的索引数最好不要超过6个，若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。

16应尽可能的避免更新 clustered 索引数据列，因为 clustered 索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序，一旦该列值改变将导致整个表记录的顺序的调整，会耗费相当大的资源。若应用系统需要频繁更新 clustered 索引数据列，那么需要考虑是否应将该索引建为 clustered 索引。

17尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接时会逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。

18尽可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因为首先变长字段存储空间小，可以节省存储空间，其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。

19任何地方都不要使用 select from t ，用具体的字段列表代替“”，不要返回用不到的任何字段。

20尽量使用表变量来代替临时表。如果表变量包含大量数据，请注意索引非常有限（只有主键索引）。

21避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。

22临时表并不是不可使用，适当地使用它们可以使某些例程更有效，例如，当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。但是，对于一次性事件，最好使用导出表。

23在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先create table，然后insert。

24如果使用到了临时表，在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除，先 truncate table ，然后 drop table ，这样可以避免系统表的较长时间锁定。

25尽量避免使用游标，因为游标的效率较差，如果游标 *** 作的数据超过1万行，那么就应该考虑改写。

26使用基于游标的方法或临时表方法之前，应先寻找基于集的解决方案来解决问题，基于集的方法通常更有效。

27与临时表一样，游标并不是不可使用。对小型数据集使用 FAST_FORWARD 游标通常要优于其他逐行处理方法，尤其是在必须引用几个表才能获得所需的数据时。在结果集中包括“合计”的例程通常要比使用游标执行的速度快。如果开发时间允许，基于游标的方法和基于集的方法都可以尝试一下，看哪一种方法的效果更好。

28在所有的存储过程和触发器的开始处设置 SET NOCOUNT ON ，在结束时设置 SET NOCOUNT OFF 。无需在执行存储过程和触发器的每个语句后向客户端发送 DONE_IN_PROC 消息。

29尽量避免大事务 *** 作，提高系统并发能力。

30尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理

1、避免将字段设为“允许为空”

2、数据表设计要规范

3、深入分析数据 *** 作所要对数据库进行的 *** 作

4、尽量不要使用临时表

5、多多使用事务

6、尽量不要使用游标

7、避免死锁

8、要注意读写锁的使用

9、不要打开大的数据集

10、不要使用服务器端游标

11、在程序编码时使用大数据量的数据库

12、不要给“性别”列创建索引

13、注意超时问题

14、不要使用Select

15、在细节表中插入纪录时，不要在主表执行Select MAX(ID)

16、尽量不要使用TEXT数据类型

17、使用参数查询

18、不要使用Insert导入大批的数据

19、学会分析查询

20、使用参照完整性

21、用INNER JOIN 和LEFT JOIN代替Where

提高SQL查询效率（要点与技巧）：

· 技巧一：

问题类型：ACCESS数据库字段中含有日文片假名或其它不明字符时查询会提示内存溢出。

解决方法：修改查询语句

sql="select from tablename where column like '%"&word&"%'"

改为

sql="select from tablename"

rsfilter = " column like '%"&word&"%'"

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技巧二：

问题类型：如何用简易的办法实现类似百度的多关键词查询（多关键词用空格或其它符号间隔）。

解决方法：

'//用空格分割查询字符串

ck=split(word," ")

'//得到分割后的数量

sck=UBound(ck)

sql="select tablename where"

在一个字段中查询

For i = 0 To sck

SQL = SQL & tempJoinWord & "(" & _

"column like '"&ck(i)&"%')"

tempJoinWord = " and "

Next

在二个字段中同时查询

For i = 0 To sck

SQL = SQL & tempJoinWord & "(" & _

"column like '"&ck(i)&"%' or " & _

"column1 like '"&ck(i)&"%')"

tempJoinWord = " and "

Next

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技巧三：大大提高查询效率的几种技巧

1 尽量不要使用 or，使用or会引起全表扫描，将大大降低查询效率。

2 经过实践验证，charindex()并不比前面加%的like更能提高查询效率，并且charindex()会使索引失去作用（指sqlserver数据库）

3 column like '%"&word&"%' 会使索引不起作用

column like '"&word&"%' 会使索引起作用（去掉前面的%符号）

（指sqlserver数据库）

4 '%"&word&"%' 与'"&word&"%' 在查询时的区别：

比如你的字段内容为 一个容易受伤的女人

'%"&word&"%' ：会通配所有字符串，不论查“受伤”还是查“一个”，都会显示结果。

'"&word&"%' ：只通配前面的字符串，例如查“受伤”是没有结果的，只有查“一个”，才会显示结果。

5 字段提取要按照“需多少、提多少”的原则，避免“select ”，尽量使用“select 字段1,字段2,字段3”。实践证明：每少提取一个字段，数据的提取速度就会有相应的提升。提升的速度还要看您舍弃的字段的大小来判断。

6 order by按聚集索引列排序效率最高。一个sqlserver数据表只能建立一个聚集索引，一般默认为ID，也可以改为其它的字段。

7 为你的表建立适当的索引，建立索引可以使你的查询速度提高几十几百倍。（指sqlserver数据库）

· 以下是建立索引与不建立索引的一个查询效率分析：

Sqlserver索引与查询效率分析。

表 News

字段

Id：自动编号

Title：文章标题

Author：作者

Content：内容

Star：优先级

Addtime：时间

记录：100万条

测试机器：P4 28/1G内存/IDE硬盘

=======================================================

方案1：

主键Id，默认为聚集索引，不建立其它非聚集索引

select from News where Title like '%"&word&"%' or Author like '%"&word&"%' order by Id desc

从字段Title和Author中模糊检索，按Id排序

查询时间：50秒

=======================================================

方案2：

主键Id，默认为聚集索引

在Title、Author、Star上建立非聚集索引

select from News where Title like '"&word&"%' or Author like '"&word&"%' order by Id desc

从字段Title和Author中模糊检索，按Id排序

查询时间：2 - 25秒

=======================================================

方案3：

主键Id，默认为聚集索引

在Title、Author、Star上建立非聚集索引

select from News where Title like '"&word&"%' or Author like '"&word&"%' order by Star desc

从字段Title和Author中模糊检索，按Star排序

查询时间：2 秒

=======================================================

方案4：

主键Id，默认为聚集索引

在Title、Author、Star上建立非聚集索引

select from News where Title like '"&word&"%' or Author like '"&word&"%'

从字段Title和Author中模糊检索，不排序

查询时间：18 - 2 秒

=======================================================

方案5：

主键Id，默认为聚集索引

在Title、Author、Star上建立非聚集索引

select from News where Title like '"&word&"%'

或

select from News where Author like '"&word&"%'

从字段Title 或 Author中检索，不排序

查询时间：1秒

· 如何提高SQL语言的查询效率

问：请问我如何才能提高SQL语言的查询效率呢？

答：这得从头说起：

由于SQL是面向结果而不是面向过程的查询语言，所以一般支持SQL语言的大型关系型数据库都使用一个基于查询成本的优化器，为即时查询提供一个最佳的执行策略。对于优化器，输入是一条查询语句，输出是一个执行策略。

一条SQL查询语句可以有多种执行策略，优化器将估计出全部执行方法中所需时间最少的所谓成本最低的那一种方法。所有优化都是基于用记所使用的查询语句中的where子句，优化器对where子句中的优化主要用搜索参数(Serach Argument)。

搜索参数的核心思想就是数据库使用表中字段的索引来查询数据，而不必直接查询记录中的数据。

带有 =、<、<=、>、>= 等 *** 作符的条件语句可以直接使用索引，如下列是搜索参数：

emp_id = "10001" 或 salary > 3000 或 a =1 and c = 7

而下列则不是搜索参数：

salary = emp_salary 或 dep_id != 10 或 salary 12 >= 3000 或 a=1 or c=7

应当尽可能提供一些冗余的搜索参数，使优化器有更多的选择余地。请看以下3种方法：

第一种方法：

select employeeemp_name,departmentdep_name from department,employee where (employeedep_id = departmentdep_id) and (departmentdep_code="01") and (employeedep_code="01");

它的搜索分析结果如下：

Estimate 2 I/O operations

Scan department using primary key

for rows where dep_code equals "01"

Estimate getting here 1 times

Scan employee sequentially

Estimate getting here 5 times

第二种方法：

select employeeemp_name,departmentdep_name from department,employee where (employeedep_id = departmentdep_id) and (departmentdep_code="01");

它的搜索分析结果如下：

Estimate 2 I/O operations

Scan department using primary key

for rows where dep_code equals "01"

Estimate getting here 1 times

Scan employee sequentially

Estimate getting here 5 times

第一种方法与第二种运行效率相同，但第一种方法最好，因为它为优化器提供了更多的选择机会。

第三种方法：

select employeeemp_name,departmentdep_name from department,employee where (employeedep_id = departmentdep_id) and (employeedep_code="01");

这种方法最不好，因为它无法使用索引，也就是无法优化……

使用SQL语句时应注意以下几点：

1、避免使用不兼容的数据类型。例如，Float和Integer，Char和Varchar，Binary和Long Binary不兼容的。数据类型的不兼容可能使优化器无法执行一些本可以进行的优化 *** 作。例如：

select emp_name form employee where salary > 3000;

在此语句中若salary是Float类型的，则优化器很难对其进行优化，因为3000是个整数，我们应在编程时使用30000而不要等运行时让DBMS进行转化。

2、尽量不要使用表达式，因它在编绎时是无法得到的，所以SQL只能使用其平均密度来估计将要命中的记录数。

3、避免对搜索参数使用其他的数学 *** 作符。如：

select emp_name from employee where salary 12 > 3000;

应改为：

select emp_name from employee where salary > 250;

4、避免使用 != 或 <> 等这样的 *** 作符，因为它会使系统无法使用索引，而只能直接搜索表中的数据。

· ORACAL中的应用

一个1600万数据表－－短信上行表TBL_SMS_MO

结构：

CREATE TABLE TBL_SMS_MO

(

SMS_ID NUMBER,

MO_ID VARCHAR2(50),

MOBILE VARCHAR2(11),

SPNUMBER VARCHAR2(20),

MESSAGE VARCHAR2(150),

TRADE_CODE VARCHAR2(20),

LINK_ID VARCHAR2(50),

GATEWAY_ID NUMBER,

GATEWAY_PORT NUMBER,

MO_TIME DATE DEFAULT SYSDATE

);

CREATE INDEX IDX_MO_DATE ON TBL_SMS_MO (MO_TIME)

PCTFREE 10

INITRANS 2

MAXTRANS 255

STORAGE

(

INITIAL 1M

NEXT 1M

MINEXTENTS 1

MAXEXTENTS UNLIMITED

PCTINCREASE 0

);

CREATE INDEX IDX_MO_MOBILE ON TBL_SMS_MO (MOBILE)

PCTFREE 10

INITRANS 2

MAXTRANS 255

STORAGE

(

INITIAL 64K

NEXT 1M

MINEXTENTS 1

MAXEXTENTS UNLIMITED

PCTINCREASE 0

);

问题：从表中查询某时间段内某手机发送的短消息，如下SQL语句：

SELECT MOBILE,MESSAGE,TRADE_CODE,MO_TIME

FROM TBL_SMS_MO

WHERE MOBILE='130XXXXXXXX'

AND MO_TIME BETWEEN TO_DATE('2006-04-01','YYYY-MM-DD HH24:MI:SS') AND TO_DATE('2006-04-07','YYYY-MM-DD HH24:MI:SS')

ORDER BY MO_TIME DESC

返回结果大约需要10分钟，应用于网页查询，简直难以忍受。

分析：

在PL/SQL Developer，点击“Explain Plan”按钮（或F5键），对SQL进行分析，发现缺省使用的索引是IDX_MO_DATE。问题可能出在这里，因为相对于总数量1600万数据来说，都mobile的数据是很少的，如果使用IDX_MO_MOBILE比较容易锁定数据。

如下优化：

SELECT /+ index(TBL_SMS_MO IDX_MO_MOBILE) / MOBILE,MESSAGE,TRADE_CODE,MO_TIME

FROM TBL_SMS_MO

WHERE MOBILE='130XXXXXXXX'

AND MO_TIME BETWEEN TO_DATE('2006-04-01','YYYY-MM-DD HH24:MI:SS') AND TO_DATE('2006-04-07','YYYY-MM-DD HH24:MI:SS')

ORDER BY MO_TIME DESC

测试：

按F8运行这个SQL，哇～ 2360s，这就是差别。

>

body{

line-height:200%;

}

如何优化MySQL数据库

当MySQL数据库邂逅优化，它有好几个意思，今天我们所指的是性能优化。

我们究竟该如何对MySQL数据库进行优化呢？下面我就从MySQL对硬件的选择、Mysql的安装、mycnf的优化、MySQL如何进行架构设计及数据切分等方面来说明这个问题。

1服务器物理硬件的优化

1)磁盘(I/O)，MySQL每一秒钟都在进行大量、复杂的查询 *** 作，对磁盘的读写量可想而知，所以推荐使用RAID1+0磁盘阵列，如果资金允许，可以选择固态硬盘做RAID1+0；

2)cpu对Mysql的影响也是不容忽视的，建议选择运算能力强悍的CPU。

2MySQL应该采用编译安装的方式

MySQL数据库的线上环境安装，我建议采取编译安装，这样性能会较大的提升。

3MySQL配置文件的优化

1)skip

-name

-resolve，禁止MySQL对外部连接进行DNS解析，使用这一选项可以消除MySQL进行DNS解析的时间；

2)back_log

=

384，back_log指出在MySQL暂时停止响应新请求之前，短时间内的多少个请求可以被存在堆栈中，对于Linux系统而言，推荐设置小于512的整数。

3)如果key_reads太大，则应该把mycnf中key_buffer_size变大，保持key_reads/key_read_requests至少在1/100以上，越小越好。

4MySQL上线后根据status状态进行适当优化

1)打开慢查询日志可能会对系统性能有一点点影响，如果你的MySQL是主-从结构，可以考虑打开其中一台从服务器的慢查询日志，这样既可以监控慢查询，对系统性能影响也会很小。

2)MySQL服务器过去的最大连接数是245，没有达到服务器连接数的上限256，应该不会出现1040错误。比较理想的设置是：Max_used_connections/max_connections

100%

=85%

5MySQL数据库的可扩展架构方案

1)MySQL

cluster，其特点为可用性非常高，性能非常好，但它的维护非常复杂，存在部分Bug;

2)DRBD磁盘网络镜像方案，其特点为软件功能强大，数据可在底层块设备级别跨物理主机镜像，且可根据性能和可靠性要求配置不同级别的同步。

DB2数据库和ORACLE数据库一样，DB2数据库里面也是通过优化器来分析你的SQL，生成它认为最优的执行计划（Access Plan）。DB2的优化器实际上是一个标准规则集合，一般来说我们只要告诉DB2要检索什么，而不是如何检索。

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