Debian 上 Informix 查询性能优化实战指南
一 环境与基础配置优化
- 存储与文件系统：优先使用 SSD/NVMe，为数据、索引、日志分别放置在不同物理磁盘；选择 XFS/ext4 并合理设置挂载选项（如 noatime、barrier 按场景权衡），减少随机写放大与元数据开销。
- 内存与缓存：适度增大 缓冲池（如 BUFFERPOOL 或其所含页池） 与日志缓冲区，确保热点数据尽量留在内存；避免将过多内存分配给操作系统 page cache 导致数据库可用不足。
- CPU 与并行：结合 CPU 核数 配置 虚拟处理器（VP），合理设置 numcpuvps、single_cpu_vp、multiprocessor 等参数；为 I/O 与网络分别配置 I/O VP 与 网络 VP，提升并发处理能力。
- 连接与会话：启用 连接池，控制最大连接数与空闲超时，避免连接风暴；为应用设置合理的事务隔离级别与语句超时。
- 监控与诊断：持续使用 onstat、onmode、oncheck 观察锁、会话、I/O、缓冲命中率等指标，配合系统工具（如 top、vmstat、iostat、sar）定位瓶颈。
二 索引与统计信息管理
- 索引创建策略：为高频出现在 WHERE、JOIN、ORDER BY 中的列建立索引；多列条件优先使用 复合索引，并将 选择性高（唯一值多） 的列放在前面；对长文本可用 前缀索引 节省空间；避免 冗余索引 以降低写入开销。
- 覆盖索引与回表：将查询所需列全部纳入索引形成 覆盖索引，减少回表访问；对大表热点查询尤为有效。
- 索引有效性：避免在索引列上使用函数或表达式（如 UPPER(col)），以免索引失效；谨慎使用 LIKE ‘%xxx%’ 这类前导通配，尽量改写为前缀匹配或利用全文检索。
- 统计信息：定期 更新统计信息，使优化器能选择更优执行计划；在数据分布或数据量发生显著变化后应立即更新。
- 索引维护：在数据大量 INSERT/UPDATE/DELETE 后评估 重建索引 与碎片整理；当索引层级（如 B-Tree 高度）过高时优先重建。
- 索引提示：在必要时使用 INDEX 提示 指定索引，纠正优化器选错索引的问题（仅在验证有效后使用）。
三 SQL 编写与执行计划优化
- 执行计划分析：在测试环境开启 SET EXPLAIN ON 或使用 EXPLAIN PLAN 查看访问路径，确认是否走索引、是否发生 全表扫描 与 排序，据此调整索引与 SQL。
- 只查需要的列：避免 **SELECT ***，减少 I/O 与网络传输；在分页场景使用 LIMIT/OFFSET，当 OFFSET 很大时考虑基于游标的分页或键值定位。
- 条件与连接：在 WHERE 中避免对索引列做计算；优先使用 JOIN 替代复杂子查询；确保 JOIN 条件列 有索引；尽量避免 NOT IN、<>，可改写为 NOT EXISTS 或 LEFT JOIN … IS NULL。
- 排序与分组：为 ORDER BY/GROUP BY 涉及的列建立索引，尽量利用索引有序性避免额外排序；必要时通过覆盖索引一并覆盖排序列。
- 批量与准备：大批量 INSERT/UPDATE/DELETE 使用批量语法减少事务开销；在循环中重复执行的 SQL 使用 PREPARE/EXECUTE 降低解析与编译成本。
四 高级特性与系统层优化
- 并行与分片：结合 PDQ（并行查询） 提升扫描与聚合性能；对超大数据量表按时间或业务键 分区/分片，减少扫描数据量并提升维护效率。
- 压缩与存储：对大表启用 表/列/行压缩，降低 I/O 与存储占用，间接提升缓存命中率与扫描速度。
- 数据类型与建模：选择 最合适的数据类型（如能用整型就不用字符型），减少存储与比较开销；合理设计主键、外键与规范化/反规范化边界。
- 查询缓存与结果复用：对高并发且结果集相对稳定的查询，利用 查询缓存 或应用层结果缓存，减少重复计算与 I/O。
- 连接与网络：使用 连接池 管理连接生命周期；优化 网络参数与拓扑，降低往返时延与丢包，避免大结果集网络拥塞。
五 调优流程与注意事项
- 建立基线：在调整前记录关键指标（如 逻辑/物理读、命中率、响应时间、锁等待、CPU/IO），便于量化收益。
- 复现与定位：在 测试环境 复现慢 SQL，使用 SET EXPLAIN ON 与 onstat 系列工具定位瓶颈（扫描方式、连接方式、排序、锁等）。
- 小步快跑：一次只变更一个变量（如新增/调整一个索引、修改一个配置项），对比前后执行计划与性能指标，确认正向收益再推广。
- 回归与压测：将优化变更纳入回归测试与压测，关注峰值并发、长事务、夜间批处理等场景的稳定性。
- 变更管控：任何参数、索引、SQL 改写上线前务必 备份数据库与配置文件，并在灰度窗口内密切观察。
