●如果待排序的列有多个,可以在这些列上建立复合索引(pound index) 。
●使用系统工具 。如Informix数据库有一个tbcheck工具,可以在可疑的索引上进行检查 。在一些数据库服务器上,索引可能失效或者因为频繁操作而使得读取效率降低,如果一个使用索引的查询不明不白地慢下来,可以试着用tbcheck工具检查索引的完整性,必要时进行修复 。另外 , 当数据库表更新大量数据后 , 删除并重建索引可以提高查询速度 。
2.避免或简化排序
应当简化或避免对大型表进行重复的排序 。当能够利用索引自动以适当的次序产生输出时,优化器就避免了排序的步骤 。以下是一些影响因素:
●索引中不包括一个或几个待排序的列;
●group by或order by子句中列的次序与索引的次序不一样;
●排序的列来自不同的表 。
为了避免不必要的排序 , 就要正确地增建索引,合理地合并数据库表(尽管有时可能影响表的规范化,但相对于效率的提高是值得的) 。如果排序不可避免 , 那么应当试图简化它,如缩小排序的列的范围等 。
3.消除对大型表行数据的顺序存取
在嵌套查询中,对表的顺序存取对查询效率可能产生致命的影响 。比如采用顺序存取策略,一个嵌套3层的查询,如果每层都查询1000行,那么这个查询就要查询10亿行数据 。避免这种情况的主要方法就是对连接的列进行索引 。例如 , 两个表:学生表(学号、姓名、年龄……)和选课表(学号、课程号、成绩) 。如果两个表要做连接,就要在“学号”这个连接字段上建立索引 。
还可以使用并集来避免顺序存取 。尽管在所有的检查列上都有索引 , 但某些形式的where子句强迫优化器使用顺序存取 。下面的查询将强迫对orders表执行顺序操作:
SELECT * FROM orders WHERE (customer_num=104 AND order_num1001) OR order_num=1008
虽然在customer_num和order_num上建有索引,但是在上面的语句中优化器还是使用顺序存取路径扫描整个表 。因为这个语句要检索的是分离的行的 *** ,所以应该改为如下语句:
SELECT * FROM orders WHERE customer_num=104 AND order_num1001
UNION
SELECT * FROM orders WHERE order_num=1008
这样就能利用索引路径处理查询 。
4.避免相关子查询
一个列的标签同时在主查询和where子句中的查询中出现,那么很可能当主查询中的列值改变之后,子查询必须重新查询一次 。查询嵌套层次越多 , 效率越低,因此应当尽量避免子查询 。如果子查询不可避免,那么要在子查询中过滤掉尽可能多的行 。
5.避免困难的正规表达式
MATCHES和LIKE关键字支持通配符匹配 , 技术上叫正规表达式 。但这种匹配特别耗费时间 。例如:SELECT * FROM customer WHERE zipcode LIKE “98_ _ _”
即使在zipcode字段上建立了索引,在这种情况下也还是采用顺序扫描的方式 。如果把语句改为SELECT * FROM customer WHERE zipcode “98000”,在执行查询时就会利用索引来查询,显然会大大提高速度 。
另外,还要避免非开始的子串 。例如语句:SELECT * FROM customer WHERE zipcode[2,3]“80”,在where子句中采用了非开始子串,因而这个语句也不会使用索引 。
6.使用临时表加速查询
把表的一个子集进行排序并创建临时表,有时能加速查询 。它有助于避免多重排序操作,而且在其他方面还能简化优化器的工作 。例如:
SELECT cust.name,rcvbles.balance,……other columns
FROM cust,rcvbles
WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id
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