怎样用Informix数据库调优

怎样用Informix数据库调优,第1张

下面以关系数据库系统Informix为例,介绍改善用户查询计划的方法。

1.合理使用索引

索引是数据库中重要的数据结构,它的根本目的就是为了提高查询效率。现在大多数的数据库产品都采用IBM最先提出的ISAM索引结构。索引的使用要恰到好处,其使用原则如下:

●在经常进行连接,但是没有指定为外键的列上建立索引,而不经常连接的字段则由优化器自动生成索引。

●在频繁进行排序或分组(即进行group by或order by *** 作)的列上建立索引。

●在条件表达式中经常用到的不同值较多的列上建立检索,在不同值少的列上不要建立索引。比如在雇员表的“性别”列上只有“男”与“女”两个不同值,因此就无必要建立索引。如果建立索引不但不会提高查询效率,反而会严重降低更新速度。

●如果待排序的列有多个,可以在这些列上建立复合索引(compound index)。

●使用系统工具。如Informix数据库有一个tbcheck工具,可以在可疑的索引上进行检查。在一些数据库服务器上,索引可能失效或者因为频繁 *** 作而使得读取效率降低,如果一个使用索引的查询不明不白地慢下来,可以试着用tbcheck工具检查索引的完整性,必要时进行修复。另外,当数据库表更新大量数据后,删除并重建索引可以提高查询速度。

2.避免或简化排序

应当简化或避免对大型表进行重复的排序。当能够利用索引自动以适当的次序产生输出时,优化器就避免了排序的步骤。以下是一些影响因素:

●索引中不包括一个或几个待排序的列;

●group by或order by子句中列的次序与索引的次序不一样;

●排序的列来自不同的表。

为了避免不必要的排序,就要正确地增建索引,合理地合并数据库表(尽管有时可能影响表的规范化,但相对于效率的提高是值得的)。如果排序不可避免,那么应当试图简化它,如缩小排序的列的范围等。

3.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 *** 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。

4.避免相关子查询

一个列的标签同时在主查询和where子句中的查询中出现,那么很可能当主查询中的列值改变之后,子查询必须重新查询一次。查询嵌套层次越多,效率越低,因此应当尽量避免子查询。如果子查询不可避免,那么要在子查询中过滤掉尽可能多的行。

5.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。

6.使用临时表加速查询

把表的一个子集进行排序并创建临时表,有时能加速查询。它有助于避免多重排序 *** 作,而且在其他方面还能简化优化器的工作。例如:

SELECT cust.name,rcvbles.balance,……other columns

FROM cust,rcvbles

WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id

AND rcvblls.balance>0

AND cust.postcode>“98000”

ORDER BY cust.name

如果这个查询要被执行多次而不止一次,可以把所有未付款的客户找出来放在一个临时文件中,并按客户的名字进行排序:

SELECT cust.name,rcvbles.balance,……other columns

FROM cust,rcvbles

WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id

AND rcvblls.balance>0

ORDER BY cust.name

INTO TEMP cust_with_balance

然后以下面的方式在临时表中查询:

SELECT * FROM cust_with_balance

WHERE postcode>“98000”

临时表中的行要比主表中的行少,而且物理顺序就是所要求的顺序,减少了磁盘I/O,所以查询工作量可以得到大幅减少。

注意:临时表创建后不会反映主表的修改。在主表中数据频繁修改的情况下,注意不要丢失数据。

7.用排序来取代非顺序存取

非顺序磁盘存取是最慢的 *** 作,表现在磁盘存取臂的来回移动。SQL语句隐藏了这一情况,使得我们在写应用程序时很容易写出要求存取大量非顺序页的查询。

有些时候,用数据库的排序能力来替代非顺序的存取能改进查询。

实例分析

下面我们举一个制造公司的例子来说明如何进行查询优化。制造公司数据库中包括3个表,模式如下所示:

1.part表

零件号?????零件描述????????其他列

(part_num)?(part_desc)??????(other column)

102,032???Seageat 30G disk?????……

500,049???Novel 10M network card??……

……

2.vendor表

厂商号??????厂商名??????其他列

(vendor _num)?(vendor_name) (other column)

910,257?????Seageat Corp???……

523,045?????IBM Corp?????……

……

3.parven表

零件号?????厂商号?????零件数量

(part_num)?(vendor_num)?(part_amount)

102,032????910,257????3,450,000

234,423????321,001????4,000,000

……

下面的查询将在这些表上定期运行,并产生关于所有零件数量的报表:

SELECT part_desc,vendor_name,part_amount

FROM part,vendor,parven

WHERE part.part_num=parven.part_num

AND parven.vendor_num = vendor.vendor_num

ORDER BY part.part_num

如果不建立索引,上述查询代码的开销将十分巨大。为此,我们在零件号和厂商号上建立索引。索引的建立避免了在嵌套中反复扫描。关于表与索引的统计信息如下:

表?????行尺寸???行数量?????每页行数量???数据页数量

(table)?(row size)?(Row count)?(Rows/Pages)?(Data Pages)

part????150?????10,000????25???????400

Vendor???150?????1,000???? 25???????40

Parven???13????? 15,000????300?????? 50

索引?????键尺寸???每页键数量???页面数量

(Indexes)?(Key Size)?(Keys/Page)???(Leaf Pages)

part?????4??????500???????20

Vendor????4??????500???????2

Parven????8??????250???????60

看起来是个相对简单的3表连接,但是其查询开销是很大的。通过查看系统表可以看到,在part_num上和vendor_num上有簇索引,因此索引是按照物理顺序存放的。parven表没有特定的存放次序。这些表的大小说明从缓冲页中非顺序存取的成功率很小。此语句的优化查询规划是:首先从part中顺序读取400页,然后再对parven表非顺序存取1万次,每次2页(一个索引页、一个数据页),总计2万个磁盘页,最后对vendor表非顺序存取1.5万次,合3万个磁盘页。可以看出在这个索引好的连接上花费的磁盘存取为5.04万次。

使用命令onstat -查看当前数据库状态,通常有以下几种状态:

l On-Line:联机状态

此状态允许用户联机访问数据库,正常情况下OnLine启动后应处于此状态。

l shared memory not initialized:脱机状态

通常OnLine关闭后处于此状态。

l Fast Recovery:快速恢复状态

每次OnLine启动时,都要读取物理/逻辑日志,回滚上次OnLine关闭时未提交的事务和未释放的锁等,将数据库快速恢复到物理和逻辑都一致的状态。

快速恢复是过渡状态,时间很短,恢复无错后即进入On-Line状态。

l Quiescent:静止状态

处于此状态不允许用户访问数据库。通常是数据库管理员在静止状态下进行一些数据库参数的调整(如日志和缓冲区大小等)。

3.2. 启动OnLine

如果数据库处于脱机状态,可使用命令oninit启动OnLine。

启动后,使用onstat -命令查看数据库状态,若不处于联机状态,可检查日志文件$INFORMIXDIR/online.log确认失败原因。

3.3. 关闭OnLine

使用命令onmode -ky关闭数据库。

4. dbaccess使用

执行dbaccess命令,可选择相应的数据库,并在该库上执行SQL语句或其它的 *** 作。

4.1. 数据库 *** 作

【Database】菜单:选择/断开数据库

Select: 选择数据库

cLose: 关闭与当前数据库的连接

【Connection】:连接/断开数据库服务器

Connect: 连接数据库服务器,提示“Select Database Server”时选择目标数据库服务器;

User Name: 如以运行当前用户连接数据库,可直接回车;否则输入连接数据库服务器的用户名称;

Password:用户口令;

Select Database: 选择所要连接的数据库


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原文地址: http://outofmemory.cn/sjk/9650752.html

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