利用Linux提高Informix查询速度可以通过以下几个方面来实现：
硬件和操作系统优化
- 使用高速磁盘：确保使用SSD或其他高速存储设备。
- 足够的内存：增加系统内存，以便更多的数据和查询可以在内存中缓存。
- 高性能的CPU：选择性能较高的CPU，以加快数据处理速度。
- 调整文件系统：使用适合数据库操作的Linux文件系统，如ext4。
- 网络设置：优化网络配置，减少网络延迟和丢包。
数据库配置优化
- 内存分配：根据服务器内存调整Informix的内存分配参数。
- 缓存大小：调整缓存大小，如缓冲池大小，以适应查询负载。
- 连接数限制：根据服务器能力设置合适的最大连接数。
索引优化
- 创建合适的索引：为经常用于查询条件的列创建索引。
- 使用复合索引：对于多条件查询，考虑使用复合索引。
- 定期更新统计信息：使用
onstat -i等命令定期更新表的统计信息，帮助查询优化器选择最佳执行计划。
- 避免冗余和重复索引：审查并移除不再使用或冗余的索引。
- 索引类型选择：根据查询需求选择BTree、哈希等索引结构。
查询优化
- 优化SQL语句：编写高效的SQL语句，避免全表扫描。
- 使用查询提示：在必要时使用索引提示（INDEX提示）来强制使用特定索引。
- 避免子查询和临时表：尽量使用连接查询，以减少查询开销。
数据库分区
- 分区技术：对于大型数据库，使用分区可以将表分成更小的部分，提高查询和写入性能。
缓存和缓冲区优化
- 合理利用缓存：确保为经常访问的数据和对象设置合适的缓存大小。
- 缓冲区管理：调整缓冲区大小，优化缓冲区使用。
并发控制
- 合理设置并发参数：在保证数据一致性的前提下，调整并发控制参数以充分利用数据库资源。
监控和诊断
- 性能监控：使用
top、vmstat、sar等工具监控系统性能，及时发现瓶颈。
- 定期维护：使用
oncheck、onstat等工具进行数据库维护，如更新统计信息、重建索引等。
文件系统优化
- 调整文件系统属性：使用
tune2fs等命令调整文件系统属性，如inode大小、延迟写入等。
内存参数调整
- 调整swappiness参数：控制系统在内存不足时使用交换分区的倾向，以保持高性能。
通过上述措施，可以显著提高在Linux上运行的Informix数据库的查询速度。需要注意的是，性能调优是一个持续的过程，需要根据实际需求和性能测试结果不断调整和优化。