在Linux上优化Informix查询，可以遵循以下步骤和建议：
1. 数据库设计优化
- 规范化数据：确保数据库表结构符合第三范式，减少数据冗余。
- 索引优化：
- 为经常用于查询条件的列创建索引。
- 避免过度索引，因为每个索引都会增加写操作的开销。
- 使用复合索引时，确保查询条件顺序与索引顺序一致。
2. 查询语句优化
- 使用EXPLAIN：在查询前使用
EXPLAIN命令查看执行计划，了解查询是如何被处理的。
- **避免SELECT ***：只选择需要的列，减少数据传输量。
- 使用JOIN代替子查询：在可能的情况下，使用JOIN来替代子查询，因为JOIN通常更高效。
- 合理使用WHERE子句：尽量将条件放在WHERE子句的前面，利用索引加速查询。
3. 配置优化
- 调整缓冲区大小：
- 增加
dbpage（数据库页大小）可以提高I/O效率。
- 调整
logbuf（日志缓冲区）大小以适应高并发写入。
- 优化内存设置：
- 根据服务器内存大小调整
sharedmem（共享内存）和lockmem（锁内存）。
- 调整并发参数：
- 根据应用需求调整
maxactive（最大活动连接数）和maxlocks（最大锁数）。
4. 硬件优化
- 使用SSD：固态硬盘比传统HDD提供更快的读写速度。
- 增加内存：更多的RAM可以减少磁盘I/O，提高查询性能。
- 优化CPU：确保CPU资源充足，特别是在处理复杂查询时。
5. 定期维护
- 重建索引：定期重建索引以保持其效率。
- 更新统计信息：确保数据库统计信息是最新的，以便优化器生成最佳执行计划。
- 清理碎片：定期进行数据库碎片整理。
6. 使用Profiling工具
- Informix Profiler：使用Informix自带的Profiler工具来分析查询性能瓶颈。
- 第三方工具：如SolarWinds Database Performance Analyzer等，提供更详细的性能分析。
7. 监控和日志分析
- 实时监控：使用Informix的监控工具或第三方监控软件来跟踪数据库性能。
- 日志分析：定期检查错误日志和慢查询日志，找出潜在的问题。
8. 应用程序优化
- 批处理操作：尽量减少单个事务的大小，使用批处理来提高效率。
- 连接池：使用连接池来管理数据库连接，减少连接开销。
9. 版本升级
- 保持更新：定期检查Informix的最新版本，利用新特性和性能改进。
10. 参考官方文档
- Informix官方文档：详细阅读Informix的官方文档，了解最新的优化技巧和最佳实践。
通过上述步骤，你可以显著提高在Linux上运行Informix数据库的查询性能。记住，优化是一个持续的过程，需要根据实际情况不断调整和改进。