Debian 上提升 Informix 查询速度的系统化做法
一 基线评估与监控
- 建立可复现的慢查询基线：在会话中开启执行计划输出（如执行 SET EXPLAIN ON），保存并对比优化前后的计划与成本。
- 使用 Informix 内置工具持续观测：用 onstat、onmode 观察会话、锁、I/O、内存命中与线程负载；配合系统工具 top、vmstat、sar 排查 CPU、内存与 I/O 瓶颈。
- 建立慢查询清单：定期抓取与归档慢 SQL，围绕“高成本算子、全表扫描、排序/聚合、临时表”等重点问题逐一优化。
- 变更流程标准化：任何参数或结构变更先在测试环境验证，再灰度上线，并保留回滚方案。
二 SQL 与索引优化
- 只查需要的列：避免 **SELECT ***，减少扫描与网络传输。
- 优先使用合适的索引访问：为高频出现在 WHERE/JOIN/ORDER BY 的列建立索引；多列组合使用复合索引，注意列顺序与选择性；尽量采用覆盖索引减少回表。
- 让索引生效：避免在索引列上使用函数或计算；谨慎使用 LIKE ‘%xxx%’（前导通配符易导致全表扫描），必要时改为前缀匹配或全文方案。
- 优化连接方式：在合适场景用 JOIN 替代复杂子查询，减少中间结果集与临时表开销。
- 控制结果集：分页或仅需样例时使用 LIMIT/TOP 限制返回行数。
- 执行计划先行：用 EXPLAIN 检查是否走索引、是否发生排序/哈希、是否产生临时表，并据此加索引或改写 SQL。
三 数据库配置与表设计
- 内存与缓存：结合工作负载调大缓冲池（如 bufpool 等），提升数据/索引命中率，降低磁盘 I/O。
- 并发与日志：合理设置 locksize、logsize 等参数，平衡并发吞吐与日志写入性能。
- 统计信息：定期执行 UPDATE STATISTICS，确保优化器选择更优执行计划。
- 表与数据组织：对超大型表采用分区表提升扫描与维护效率；必要时对高碎片表进行重组或重建索引。
- 并行能力：在具备多核/多 CPU 时，启用或优化并行查询处理以加速扫描与聚合。
四 硬件与操作系统层优化（Debian 要点）
- 存储优先：使用 SSD 替代 HDD，显著降低随机 I/O 延迟；分离数据、日志与临时表空间到不同磁盘/阵列，减少争用。
- 内存与 CPU：保证充足 RAM 以容纳热点数据与索引；选择多核 CPU 并合理设置 VPCLASS/CPU 相关参数以匹配并行度。
- 文件系统与 I/O：选用合适文件系统（如 ext4/xfs），合理挂载选项与 I/O 调度策略；确保写缓存策略与阵列电池保护匹配，避免数据风险。
- 网络：优化 TCP/IP 栈与 socket 缓冲，降低应用与数据库之间的往返时延；跨机房部署时优先低时延链路。
五 快速排查清单与可操作示例
- 快速排查清单
- 执行计划是否出现全表扫描、排序/哈希、临时表？
- 高频过滤/关联列是否缺少索引或顺序不当？
- 统计信息是否过期？缓冲池命中是否偏低？
- 是否存在前导通配符 LIKE ‘%…%’ 或索引列函数导致索引失效？
- 锁等待与会话并发是否异常？
- 存储 I/O 是否成为瓶颈（await、svctm、util 高）？
- 网络时延/丢包是否影响吞吐？
- 可操作示例
- 开启计划输出：
- 执行：SET EXPLAIN ON;
- 运行目标 SQL；
- 查看生成的 .out 计划文件，定位全表扫描/排序/临时表等问题。
- 更新统计信息：
- 执行：UPDATE STATISTICS HIGH;（或按表/索引粒度执行）
- 典型索引优化：
- 为查询条件与排序字段建立复合索引，尽量覆盖查询列；
- 避免在索引列上使用函数或计算；
- 分页查询使用 LIMIT 控制返回量。