Informix 索引优化策略

Informix 数据库索引优化是提高查询性能的关键环节。以下是一些有效的索引优化策略：

1. 索引设计原则

• 选择性高的列优先：选择具有高区分度的列作为索引键
• 遵循最左前缀原则：复合索引中，将最常用于查询条件的列放在左侧
• 避免过度索引：每个额外索引都会增加插入、更新和删除操作的开销

2. 常用索引类型优化

B-tree 索引

• 适合等值查询和范围查询
• 优化策略： sql CREATE INDEX idx_customer_name ON customer(last_name, first_name);

Bitmap 索引

• 适合低基数列(如性别、状态等)
• 优化策略： sql CREATE BITMAP INDEX idx_order_status ON orders(status);

函数索引

• 对表达式或函数结果建立索引
• 优化策略： sql CREATE INDEX idx_upper_name ON customer(UPPER(last_name));

3. 索引维护策略

• 定期重建碎片化索引：

  ALTER INDEX idx_name REBUILD;
  

• 监控索引使用情况：

  SELECT tabname, idxname, levels, leaves, nunique
  FROM sysindices WHERE tabid = (SELECT tabid FROM systables WHERE tabname = 'table_name');
  

• 删除未使用索引：

  DROP INDEX idx_unused;
  

4. 查询优化相关索引策略

• 覆盖索引：确保索引包含查询所需的所有列

  CREATE INDEX idx_cover ON orders(order_date, customer_id, total_amount);
  

• 避免索引失效场景：

  • 在索引列上使用函数或运算
  • 使用NOT、!=、<>等否定操作符
  • 使用LIKE以通配符开头('%abc')

5. Informix 特有优化技巧

• 使用FRAGMENT BY EXPRESSION时的索引策略：

  CREATE INDEX idx_frag ON sales(sale_date) 
  FRAGMENT BY EXPRESSION 
  sale_date < '2020-01-01' IN dbspace1,
  sale_date >= '2020-01-01' IN dbspace2;
  

• 利用Informix的索引压缩：

  CREATE INDEX idx_compressed ON large_table(column1) COMPRESSED;
  

• 调整索引填充因子：

  CREATE INDEX idx_fillfactor ON table(column) FILLFACTOR 70;
  

6. 性能监控工具

• onstat -g idx：查看索引使用统计
• SET EXPLAIN ON：分析查询执行计划
• sysmaster数据库中的索引相关表：监控索引性能

通过合理应用这些索引优化策略，可以显著提高Informix数据库的查询性能，同时平衡写入操作的开销。