centos informix索引使用技巧

一、索引创建：聚焦高频与复合场景

• 高频列优先：为WHERE子句、JOIN条件和ORDER BY子句中频繁使用的列创建索引，这是提升查询效率的核心手段。例如，订单表的order_date、客户表的customer_id等字段若经常参与查询，应优先建索引。
• 复合索引设计：当多个字段经常联合出现在查询条件中时，创建复合索引（如(customer_id, order_date)）。需注意字段顺序：将选择性最高（不同值数量多）或最常用于查询条件的列放在前面，以提高索引利用率。
• 前缀索引优化：针对长文本（如VARCHAR(255)）或二进制字段，使用前缀索引（如CREATE INDEX idx_name ON table_name(column_name(20))），既能节省存储空间，又能保持较好的查询性能。
• 避免冗余索引：定期清理重复或无用的索引（如同一列的多个单列索引、不再使用的查询条件对应的索引），减少插入、更新、删除操作的开销。

二、查询优化：最大化索引利用率

• 避免索引失效场景：
  • 不要在索引列上使用函数（如WHERE UPPER(name) = 'JOHN'），这会导致索引无法使用；
  • 避免通配符查询（如LIKE '%xxx%'），此类查询会触发全表扫描；
  • 谨慎使用OR条件，若字段未全部索引，可能导致索引失效。
• 使用覆盖索引：确保查询所需的字段均包含在索引中（如索引(customer_id, name)覆盖SELECT customer_id, name FROM orders WHERE customer_id = 100），避免回表操作（从索引到表的额外读取），显著提升查询速度。
• 善用EXPLAIN分析：通过EXPLAIN语句查看查询计划，识别是否使用了索引、是否存在全表扫描等问题（如EXPLAIN SELECT * FROM orders WHERE customer_id = 100），针对性调整索引策略。

三、索引维护：保持高效运行

• 定期更新统计信息：统计信息是查询优化器生成最优执行计划的基础，需定期执行UPDATE STATISTICS命令（如UPDATE STATISTICS HIGH FOR TABLE orders），确保优化器能准确评估索引效率。
• 重建碎片化索引：当表经历大量增删改操作后，索引可能出现碎片化（可通过oncheck -cDI查看碎片率），使用onreorg工具重建索引（如onreorg -i idx_name -d database_name），恢复索引性能。
• 监控索引使用情况：通过onstat -g ind命令监控索引的使用频率、扫描次数等指标，识别未使用或使用率低的索引（如SELECT * FROM sysindexes WHERE idxusecount = 0），及时删除冗余索引。

四、索引类型选择：匹配查询需求

• BTree索引：默认索引类型，适用于大多数场景（全值匹配、范围查询、排序），如WHERE order_date BETWEEN '2025-01-01' AND '2025-09-30'。
• 哈希索引：适用于等值查询（如WHERE customer_id = 100），但不支持范围查询，且哈希冲突会影响性能，需根据查询模式选择。
• 全文索引：专门用于全文搜索（如MATCH(title, content) AGAINST('keyword')），提升文本搜索效率，适用于日志、文档等场景。
• 复合索引列数限制：避免创建超过8个字段的复合索引（Informix限制），且复合索引的总长度（字段长度之和）不宜超过120字节，防止索引过大影响性能。

五、其他优化技巧

• 选择合适数据类型：使用最小的数据类型（如SMALLINT代替INTEGER、CHAR(10)代替VARCHAR(10)），减少索引存储空间，提升查询速度。
• 压缩技术：对索引进行压缩（如COMPRESS YES），减少磁盘I/O，提升查询性能（适用于高负载环境）。
• 分区表配合索引：对于大型表，使用分区表（如按order_date按月分区）配合索引，可将查询范围缩小到单个分区，提升查询效率。