Linux Informix数据库的SQL优化方法主要包括以下几个方面：
1. 索引优化
- 创建合适的索引：为频繁使用的列创建索引，避免在索引列上进行计算。
- 覆盖索引：尽量使用索引覆盖查询，即索引中包含查询所需的所有列。
- 定期优化索引：随着数据的增长，原有索引可能不再最优，定期检查和优化索引。
2. 查询语句优化
- 避免全表扫描：使用索引或限制查询范围，减少不必要的全表扫描。
- 优化SQL语句：编写高效的SQL语句，避免复杂子查询，使用临时表存储中间结果。
- 使用EXPLAIN分析执行计划：通过分析查询的执行计划，找出性能瓶颈并进行优化。
3. 连接查询优化
- 选择合适的JOIN类型：根据数据分布和查询需求，合理选择INNER JOIN、LEFT JOIN或RIGHT JOIN等连接类型。
- 控制JOIN表的数量：避免过多的表连接，因为每增加一个表连接，都会增加查询的复杂度和性能消耗。
4. 硬件和操作系统优化
- 硬件资源：确保使用高速磁盘、足够的内存、高性能的CPU等。
- 操作系统配置：调整文件系统、网络设置等，以适应数据库的需求。
5. 数据库配置优化
- 调整内存分配：根据系统的CPU个数合理设置内存相关参数。
- 网络处理器参数：为不同的连接类型设置合适的nettype，确保网络连接的高效性。
6. 监控和诊断
- 使用监控工具：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。
- 分析性能瓶颈：通过监控数据，分析数据库的性能瓶颈，并进行相应的优化。
7. 定期维护
- 定期维护任务：包括更新统计信息、重建索引、清理碎片等，以保持数据库性能。
通过综合运用以上优化技巧，可以显著提升SQL查询的性能和响应速度。在实际应用中，还需要根据具体的业务场景和数据特点选择合适的优化策略。