Linux Informix存储管理技巧主要包括以下几个方面：
物理内存管理
- 内存分配：Informix使用伙伴系统(Buddy System)进行大内存分配，通过将内存划分为不同大小的页块，并根据需要将它们组合成更大的内存块进行分配。
- 缓存机制：利用查询缓存和行缓存来提高数据访问速度，减少磁盘I/O操作，从而提升性能。
虚拟内存管理
- 虚拟地址映射：通过页表将虚拟地址映射到物理内存，每个进程都有自己的虚拟地址空间，确保了进程间的内存隔离。
性能优化策略
- 使用合适的数据类型：选择合适的数据类型可以减少存储空间和提高查询效率。
- 压缩技术：提供压缩表、压缩列和压缩行等技术，以减少存储空间并提高查询性能。
- 索引优化：为经常用于查询条件的列创建索引，可以加快查询速度并减少磁盘I/O。
- 查询优化：编写高效的SQL查询，避免使用子查询、全表扫描和临时表，可以提高查询性能。
- 分区表：将大表分成多个较小的分区表，可以提高查询性能和管理效率。
- 调整数据库参数：根据硬件资源和应用需求调整数据库参数，如缓冲区大小、锁超时和日志设置，以优化性能。
监控和维护
- 使用监控工具：如onstat、onmode命令，以及第三方工具如IBM Data Server Manager、Zabbix等，定期检查数据库性能指标。
- 定期维护：包括更新统计信息、重建索引、清理碎片等，以保持数据库性能。
高级内存管理策略
- 共享内存配置：调整UNIX内核参数，例如enable_sm_wa和shmsys:shminfo_shmmax，优化Informix共享内存的使用。
- 内存分配函数：在用户自定义函数(UDR)开发中，使用Informix C DataBlade API提供的内存分配函数(如mi_alloc()、mi_free())，确保内存的动态分配和释放。
- 关键参数调整：合理调整Informix数据库参数，例如LRUS、LRU_MAX_DIRTY和BUFFERS，平衡内存使用和I/O性能。
其他存储优化技巧
- 使用RAID技术：提高磁盘性能和数据可靠性。
- LVM逻辑卷管理：提供更大的存储空间和管理灵活性。
- 定期清理无用文件：释放存储空间。
- 压缩文件：节省存储空间。
通过上述技巧和策略的综合运用，可以显著提升Informix数据库在Linux环境下的存储使用效率，从而提高数据库性能和系统稳定性。
