在Linux上优化Informix数据库查询是一个涉及多个层面的过程，以下是一些关键的优化策略：
硬件及操作系统优化
- 硬件升级：使用SSD固态硬盘，增加内存，选择高性能CPU。
- 操作系统调优：调整内核参数，如
vm.swappiness，使用高性能的文件系统（如ext4），并启用磁盘缓存和预读功能。
数据库配置优化
- 缓冲区大小调整：根据系统内存大小，合理设置
MAX_BUFFER和MAX_LOGFILES等参数。
- 索引优化：定期分析和重建索引，尤其针对高频查询列，使用覆盖索引避免回表操作。
- 查询优化：避免使用
SELECT *，仅选择所需列；使用连接查询替代子查询；利用LIMIT限制返回数据量。
SQL语句优化
- 避免全表扫描：确保查询能够有效利用索引。
- 子查询优化：尽量用连接查询替换子查询，减少临时表的使用及性能损耗。
- 使用EXPLAIN分析查询计划：识别并优化低效查询。
性能监控与分析
- 使用性能监控工具：如
onstat、onmode命令，以及第三方工具如IBM Data Server Manager、Zabbix等，定期检查数据库性能指标。
- 日志分析：定期检查数据库日志和错误日志，及时发现并解决性能瓶颈。
定期维护
- 更新统计信息：使用
UPDATE STATISTICS命令定期更新数据库统计信息。
- 索引重建：对于长时间未优化的表，定期重建索引以保持其性能。
其他优化技巧
- 选择合适的数据类型：使用最合适的数据类型可以减少存储空间和提高查询效率。
- 使用压缩技术：如压缩表、压缩列和压缩行，减少存储空间并提高查询性能。
- 数据库分区：对于大型数据库，采用分区技术将表分割成更小的部分，提高查询和写入性能。
在进行任何重大更改之前，建议在测试环境中验证更改的效果，以确保不会对生产环境产生负面影响。