INFORMIX数据库性能优化攻略

在数据库中，索引对效率的影响非常重要。索引使用得好坏直接关系到系统的效率。建立每一个索引都要根据系统使用情况综合考虑，例如：哪些语句使用最频繁，这些语句的where条件是什么，以及当前表的更新频率。在建立索引时，尽量建立唯一索引。例如，在业务系统中，check_info表是核保信息表，有保单号（bm_cert）字段，在投保单登录前，此字段无值。若将此字段置为空，则登录前的投保单的保单号（bm_cert）均为空，不能建唯一索引。此时若改变策略，将投保单时的保单号置为投保单号，（投保单号与保单号不会重复），则bm_cert字段就可以建唯一索引，大大提高了连表查询速度。根据需要可以将唯一索引建成聚类索引。

MySQL数据库性能优化策略详解

IBM Informix是一款高性能的关系型数据库管理系统（RDBMS），专为处理大量数据和高并发事务设计。Informix Dynamic Server (IDS)作为其核心组件，提供高度可扩展的数据存储和管理功能。介绍了Informix的版本信息，包括9.4、9.3和9.21等。针对性能指标的设置和调优措施，提高系统的响应速度和吞吐量。此外，解释了关键概念如PDB、Subspace和PTS，以及配置指南、查询优化建议和故障排查方法。高级特性包括PTS和DX+，这些技术能显著提升数据库的性能和可用性。

针对informix版本9.4的性能优化技巧，是深入理解informix数据库管理的重要资源。

深入解析 Informix 性能优化 这份指南将带您深入了解 Informix 数据库的性能优化技巧，涵盖以下主题： 数据库设计与优化: 探索如何设计高效的数据库结构，包括表、索引和约束，以最大化性能。 查询优化: 学习编写高效 SQL 查询的方法，例如使用合适的索引、避免全表扫描和优化连接操作。 内存管理: 了解 Informix 内存架构和配置参数，以优化内存利用率并提升查询速度。 磁盘 I/O 优化: 探讨磁盘 I/O 的影响因素，并提供优化策略，例如使用合适的 RAID 级别和文件系统。 并发控制: 理解 Informix 的并发控制机制，并学习如何处理锁和死锁问题，以确保数据一致性和系统稳定性。 监控与调优: 掌握使用 Informix 监控工具来识别性能瓶颈并进行调整的方法。 通过学习本指南，您将能够提升 Informix 数据库的性能和效率，从而更好地支持您的业务需求。

MySQL数据库性能优化与架构设计全攻略.pdf

性能调整综述 谁来调整系统?什么时候调整?建立有效调整的目标在设计和开发时的调整 将探讨上述关键问题，帮助优化Oracle SQL性能，确保系统高效运行。

告别龟速数据库：MySQL 性能优化实战指南 你是否正被缓慢的 MySQL 数据库所困扰？ 本指南专为有 SQL 基础的用户打造，助你摆脱性能瓶颈，让数据库飞速运行！ 内容亮点： 深入剖析 MySQL 性能瓶颈 掌握索引优化技巧，加速数据查询 优化查询语句，提升执行效率 配置参数调优，释放数据库潜能

SQL语句优化与性能提升全攻略：深入解析与实例 在数据库管理与操作中，SQL（Structured Query Language）作为标准的数据查询语言，其运用的熟练程度直接影响到数据处理的效率与准确性。将结合实例，深入解析SQL中的关键技巧，帮助提升读者在实际工作中的SQL应用能力。 1. 选择列而非通配符 在SQL查询中，使用SELECT * FROM T1虽然方便，但会返回表中的所有列，这不仅浪费资源，还可能降低查询速度。因此，更推荐指定具体列名进行查询，如SELECT COL1, COL2 FROM T1。此外，当需要限制结果集大小时，可以使用SELECT TOP 300 COL1, COL2, COL3 FROM T1，仅获取前300行记录，提高查询效率。 2. 数据类型的一致性 在比较不同数据类型时，确保类型匹配至关重要。例如，当查询SELECT name FROM employee WHERE salary = 60000时，如果salary字段为货币类型，而60000为整数，则需确保转换类型一致。错误的类型匹配可能导致查询失败或返回不准确的结果。 3. 避免不必要的计算 避免在WHERE子句中进行不必要的计算，如SELECT * FROM T1 WHERE F1 / 2 = 100应改为SELECT * FROM T1 WHERE F1 = 100 * 2，以减少CPU负担，提高执行效率。同时，在使用字符串匹配时，如SELECT * FROM RECORD WHERE SUBSTRING(CARD_NO, 1, 4) = '5378'，建议改为SELECT * FROM RECORD WHERE CARD_NO LIKE '5378%'，利用索引提高查询速度。 4. 逻辑运算符的正确使用 在使用逻辑运算符如!=, IS NULL, IS NOT NULL, IN, NOT IN时，注意其正确的应用场景。例如，SELECT id FROM employee WHERE id != 'B%'可能无法得到预期结果，因为通配符%可能不会按预期工作。更恰当的写法是使用NOT LIKE或具体的条件表达式。 5. 事务与索引优化 当处理大数据量时，合理使用事务和优化索引可以显著提升查询性能。创建复合索引有助于减少查询时间，事务处理则可确保操作的数据完整性。