Linux Informix中索引优化有哪些方法 - 问答

Linux环境下Informix数据库索引优化的核心方法

高频列优先建索引：针对查询条件（WHERE子句）、JOIN操作、ORDER BY子句中频繁使用的列创建索引，提升查询过滤和排序效率。
合理使用复合索引：当多个列经常联合出现在查询条件中时，创建复合索引（如(col1, col2, col3)）。需注意索引列顺序——将选择性最高（不同值最多）的列放在前面，以提高索引利用率。
前缀索引优化长文本：对于VARCHAR、TEXT等长文本字段，使用CREATE INDEX idx_name ON table(col(10))语法创建前缀索引（如取前10个字符），既能节省存储空间，又能提升范围查询性能。
避免冗余索引：定期检查并删除重复或无用的索引（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INSERT、UPDATE、DELETE操作的开销（每增加一个索引，写操作需同步更新索引数据）。

定期更新统计信息：使用UPDATE STATISTICS命令（可指定HIGH/MEDIUM/LOW级别）更新系统表（如sysindexes、sysdistrib）中的索引统计信息（如数据分布、索引层数、叶节点数量）。优化器依赖这些信息生成最优执行计划，尤其在大规模数据变更（如批量插入、删除）后必须执行。例如：
```
-- 更新表的所有索引统计信息（中等详细度）
UPDATE STATISTICS MEDIUM table_name;
-- 更新特定索引的高详细度统计信息（如复合索引的第一列）
UPDATE STATISTICS HIGH table_name(index_name);
```
重建碎片化索引：当索引数据频繁增删改时，会产生碎片，导致索引效率下降。使用onreorg工具重建索引（如onreorg -i index_name -d database_name），清理碎片并重组索引结构，恢复索引性能。
监控索引使用情况：通过onstat -g ind命令查看索引的使用频率（如idx_scan字段表示索引扫描次数）、命中率等指标，识别未使用或低效索引（如长期未被查询使用的索引），及时优化或删除。

避免索引列上使用函数：在索引列上使用函数（如WHERE UPPER(name) = 'JOHN'、WHERE date_column + 1 > CURRENT_DATE）会导致索引失效，因为数据库需对每一行数据计算函数结果。应改写为WHERE name = 'JOHN'或WHERE date_column > CURRENT_DATE - 1，确保索引可用。
利用覆盖索引减少回表：创建包含查询所需所有字段的复合索引（如CREATE INDEX idx_covering ON table(col1, col2, col3)），查询时可直接从索引中获取数据，无需访问表数据页（回表操作），显著提升查询性能。例如：
```
-- 假设idx_covering包含(col1, col2, col3)，以下查询可使用覆盖索引
SELECT col1, col2 FROM table WHERE col1 = 'value' AND col2 > 100;
```
谨慎使用通配符查询：避免以%开头的通配符查询（如WHERE name LIKE '%John%'），这类查询会导致全表扫描，无法利用索引。若需模糊查询，尽量使用LIKE 'John%'（前缀匹配），仍可使用索引。

使用EXPLAIN分析执行计划：在查询前添加EXPLAIN关键字（如EXPLAIN SELECT * FROM table WHERE col1 = 'value'），查看查询执行计划。重点关注IndexScan（索引扫描）或SeqScan（全表扫描）标识，识别是否有效使用了索引。若未使用索引，需调整索引策略或查询语句。
强制使用指定索引：若优化器未选择最优索引，可使用INDEX提示强制指定索引（如SELECT /*+ INDEX(table_name index_name) */ * FROM table WHERE col1 = 'value'），但需谨慎使用（需确保强制索引确实更高效）。

合理选择索引类型：Informix支持多种索引类型（B树、哈希、位图），根据查询模式选择：
- B树索引：适用于大多数场景（范围查询、等值查询），是默认索引类型；
- 哈希索引：仅适用于等值查询（如WHERE col = 'value'），不支持范围查询；
- 位图索引：适用于低基数列（如性别、状态，不同值数量少），能显著减少索引大小。
分区表与大索引优化：对于超大型表，可结合分区表（如按时间、地域分区）减少单表数据量，提升索引查询效率；同时，定期评估分区索引的性能，必要时重建分区索引。

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