數據庫系統是管理信息系統的核心，基于數據庫的聯機事務處理(OLTP)以及聯機分析處理(OLAP)是銀行、企業、政府等部門最為重要的計算機應用之一。從大多數系統的應用實例來看，查詢操作在各種數據庫操作中所占據的比重最大，而查詢操作所基于的SELECT語句在SQL語句中又是代價最大的語句。舉例來說，如果數據的量積累到一定的程度，比如一個銀行的賬戶數據庫表信息積累到上百萬甚至上千萬條記錄，全表掃描一次往往需要數十分鐘，甚至數小時。如果采用比全表掃描更好的查詢策略，往往可以使查詢時間降為幾分鐘，由此可見查詢優化技術的重要性
數據庫系統是管理信息系統的核心，基于數據庫的聯機事務處理(OLTP)以及聯機分析處理(OLAP)是銀行、企業、政府等部門最為重要的計算機應用之一。從大多數系統的應用實例來看，查詢操作在各種數據庫操作中所占據的比重最大，而查詢操作所基于的SELECT語句在SQL語句中又是代價最大的語句。舉例來說，如果數據的量積累到一定的程度，比如一個銀行的賬戶數據庫表信息積累到上百萬甚至上千萬條記錄，全表掃描一次往往需要數十分鐘，甚至數小時。如果采用比全表掃描更好的查詢策略，往往可以使查詢時間降為幾分鐘，由此可見查詢優化技術的重要性。
筆者在應用項目的實施中發現，許多程序員在利用一些前端數據庫開發工具(如PowerBuilder、Delphi等)開發數據庫應用程序時，只注重用戶界面的華麗，并不重視查詢語句的效率問題，導致所開發出來的應用系統效率低下，資源浪費嚴重。因此，如何設計高效合理的查詢語句就顯得非常重要。本文以應用實例為基礎，結合數據庫理論，介紹查詢優化技術在現實系統中的運用。
分析問題
許多程序員認為查詢優化是DBMS(數據庫管理系統)的任務，與程序員所編寫的SQL語句關系不大，這是錯誤的。一個好的查詢計劃往往可以使程序性能提高數十倍。查詢計劃是用戶所提交的SQL語句的集合，查詢規劃是經過優化處理之后所產生的語句集合。DBMS處理查詢計劃的過程是這樣的:在做完查詢語句的詞法、語法檢查之后，將語句提交給DBMS的查詢優化器，優化器做完代數優化和存取路徑的優化之后，由預編譯模塊對語句進行處理并生成查詢規劃，然后在合適的時間提交給系統處理執行，最后將執行結果返回給用戶。在實際的數據庫產品(如Oracle、Sybase等)的高版本中都是采用基于代價的優化方法，這種優化能根據從系統字典表所得到的信息來估計不同的查詢規劃的代價，然后選擇一個較優的規劃。雖然現在的數據庫產品在查詢優化方面已經做得越來越好，但由用戶提交的SQL語句是系統優化的基礎，很難設想一個原本糟糕的查詢計劃經過系統的優化之后會變得高效，因此用戶所寫語句的優劣至關重要。系統所做查詢優化我們暫不討論，下面重點說明改善用戶查詢計劃的解決方案。
解決問題
下面以關系數據庫系統Informix為例，介紹改善用戶查詢計劃的方法。
1.合理使用索引
索引是數據庫中重要的數據結構，它的根本目的就是為了提高查詢效率。現在大多數的數據庫產品都采用IBM最先提出的ISAM索引結構。索引的使用要恰到好處，其使用原則如下:
●在經常進行連接，但是沒有指定為外鍵的列上建立索引，而不經常連接的字段則由優化器自動生成索引。
●在頻繁進行排序或分組(即進行group by或order by操作)的列上建立索引。
●在條件表達式中經常用到的不同值較多的列上建立檢索，在不同值少的列上不要建立索引。比如在雇員表的“性別”列上只有“男”與“女”兩個不同值，因此就無必要建立索引。如果建立索引不但不會提高查詢效率，反而會嚴重降低更新速度。
●如果待排序的列有多個，可以在這些列上建立復合索引(compound index)。
●使用系統工具。如Informix數據庫有一個tbcheck工具，可以在可疑的索引上進行檢查。在一些數據庫服務器上，索引可能失效或者因為頻繁操作而使得讀取效率降低，如果一個使用索引的查詢不明不白地慢下來，可以試著用tbcheck工具檢查索引的完整性，必要時進行修復。另外，當數據庫表更新大量數據后，刪除并重建索引可以提高查詢速度。
數據庫系統是管理信息系統的核心，基于數據庫的聯機事務處理(OLTP)以及聯機分析處理(OLAP)是銀行、企業、政府等部門最為重要的計算機應用之一。從大多數系統的應用實例來看，查詢操作在各種數據庫操作中所占據的比重最大，而查詢操作所基于的SELECT語句在SQL語句中又是代價最大的語句。舉例來說，如果數據的量積累到一定的程度，比如一個銀行的賬戶數據庫表信息積累到上百萬甚至上千萬條記錄，全表掃描一次往往需要數十分鐘，甚至數小時。如果采用比全表掃描更好的查詢策略，往往可以使查詢時間降為幾分鐘，由此可見查詢優化技術的重要性
2.避免或簡化排序
應當簡化或避免對大型表進行重復的排序。當能夠利用索引自動以適當的次序產生輸出時，優化器就避免了排序的步驟。以下是一些影響因素:
●索引中不包括一個或幾個待排序的列;
●group by或order by子句中列的次序與索引的次序不一樣;
●排序的列來自不同的表。
為了避免不必要的排序，就要正確地增建索引，合理地合并數據庫表(盡管有時可能影響表的規范化，但相對于效率的提高是值得的)。如果排序不可避免，那么應當試圖簡化它，如縮小排序的列的范圍等。
3.消除對大型表行數據的順序存取
在嵌套查詢中，對表的順序存取對查詢效率可能產生致命的影響。比如采用順序存取策略，一個嵌套3層的查詢，如果每層都查詢1000行，那么這個查詢就要查詢10億行數據。避免這種情況的主要方法就是對連接的列進行索引。例如，兩個表:學生表(學號、姓名、年齡……)和選課表(學號、課程號、成績)。如果兩個表要做連接，就要在“學號”這個連接字段上建立索引。
還可以使用并集來避免順序存取。盡管在所有的檢查列上都有索引，但某些形式的where子句強迫優化器使用順序存取。下面的查詢將強迫對orders表執行順序操作:
| SELECT * FROM orders WHERE (customer_num=104 AND
order_num>1001) OR order_num=1008 |
雖然在customer_num和order_num上建有索引，但是在上面的語句中優化器還是使用順序存取路徑掃描整個表。因為這個語句要檢索的是分離的行的集合，所以應該改為如下語句:
| SELECT * FROM orders WHERE customer_num=104 AND order_num>1001
UNION
SELECT * FROM orders WHERE order_num=1008 |
這樣就能利用索引路徑處理查詢。
4.避免相關子查詢
一個列的標簽同時在主查詢和where子句中的查詢中出現，那么很可能當主查詢中的列值改變之后，子查詢必須重新查詢一次。查詢嵌套層次越多，效率越低，因此應當盡量避免子查詢。如果子查詢不可避免，那么要在子查詢中過濾掉盡可能多的行。
5.避免困難的正規表達式
MATCHES和LIKE關鍵字支持通配符匹配，技術上叫正規表達式。但這種匹配特別耗費時間。例如:
| SELECT * FROM customer WHERE zipcode LIKE “98_ _ _” |
即使在zipcode字段上建立了索引，在這種情況下也還是采用順序掃描的方式。如果把語句改為SELECT * FROM customer WHERE zipcode >“98000”，在執行查詢時就會利用索引來查詢，顯然會大大提高速度。
另外，還要避免非開始的子串。例如語句:SELECT * FROM customer WHERE zipcode[2，3]>“80”，在where子句中采用了非開始子串，因而這個語句也不會使用索引。
數據庫系統是管理信息系統的核心，基于數據庫的聯機事務處理(OLTP)以及聯機分析處理(OLAP)是銀行、企業、政府等部門最為重要的計算機應用之一。從大多數系統的應用實例來看，查詢操作在各種數據庫操作中所占據的比重最大，而查詢操作所基于的SELECT語句在SQL語句中又是代價最大的語句。舉例來說，如果數據的量積累到一定的程度，比如一個銀行的賬戶數據庫表信息積累到上百萬甚至上千萬條記錄，全表掃描一次往往需要數十分鐘，甚至數小時。如果采用比全表掃描更好的查詢策略，往往可以使查詢時間降為幾分鐘，由此可見查詢優化技術的重要性
6.使用臨時表加速查詢
把表的一個子集進行排序并創建臨時表，有時能加速查詢。它有助于避免多重排序操作，而且在其他方面還能簡化優化器的工作。例如:
| SELECT cust.name，rcvbles.balance，……other columns
FROM cust，rcvbles
WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id
AND rcvblls.balance>0
AND cust.postcode>“98000”
ORDER BY cust.name |
如果這個查詢要被執行多次而不止一次，可以把所有未付款的客戶找出來放在一個臨時文件中，并按客戶的名字進行排序:
| SELECT cust.name，rcvbles.balance，……other columns
FROM cust，rcvbles
WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id
AND rcvblls.balance>0
ORDER BY cust.name
INTO TEMP cust_with_balance |
然后以下面的方式在臨時表中查詢:
| SELECT * FROM cust_with_balance WHERE postcode>“98000” |
臨時表中的行要比主表中的行少，而且物理順序就是所要求的順序，減少了磁盤I/O，所以查詢工作量可以得到大幅減少。
注意:臨時表創建后不會反映主表的修改。在主表中數據頻繁修改的情況下，注意不要丟失數據。
7.用排序來取代非順序存取
非順序磁盤存取是最慢的操作，表現在磁盤存取臂的來回移動。SQL語句隱藏了這一情況，使得我們在寫應用程序時很容易寫出要求存取大量非順序頁的查詢。
有些時候，用數據庫的排序能力來替代非順序的存取能改進查詢。
數據庫系統是管理信息系統的核心，基于數據庫的聯機事務處理(OLTP)以及聯機分析處理(OLAP)是銀行、企業、政府等部門最為重要的計算機應用之一。從大多數系統的應用實例來看，查詢操作在各種數據庫操作中所占據的比重最大，而查詢操作所基于的SELECT語句在SQL語句中又是代價最大的語句。舉例來說，如果數據的量積累到一定的程度，比如一個銀行的賬戶數據庫表信息積累到上百萬甚至上千萬條記錄，全表掃描一次往往需要數十分鐘，甚至數小時。如果采用比全表掃描更好的查詢策略，往往可以使查詢時間降為幾分鐘，由此可見查詢優化技術的重要性
實例分析
下面我們舉一個制造公司的例子來說明如何進行查詢優化。制造公司數據庫中包括3個表，模式如下所示:
1.part表
2.vendor表
3.parven表
下面的查詢將在這些表上定期運行，并產生關于所有零件數量的報表:
| SELECT part_desc，vendor_name，part_amount
FROM part，vendor，parven
WHERE part.part_num=parven.part_num
AND parven.vendor_num = vendor.vendor_num
ORDER BY part.part_num |
如果不建立索引，上述查詢代碼的開銷將十分巨大。為此，我們在零件號和廠商號上建立索引。索引的建立避免了在嵌套中反復掃描。關于表與索引的統計信息如下: ?? ????????????????????
數據庫系統是管理信息系統的核心，基于數據庫的聯機事務處理(OLTP)以及聯機分析處理(OLAP)是銀行、企業、政府等部門最為重要的計算機應用之一。從大多數系統的應用實例來看，查詢操作在各種數據庫操作中所占據的比重最大，而查詢操作所基于的SELECT語句在SQL語句中又是代價最大的語句。舉例來說，如果數據的量積累到一定的程度，比如一個銀行的賬戶數據庫表信息積累到上百萬甚至上千萬條記錄，全表掃描一次往往需要數十分鐘，甚至數小時。如果采用比全表掃描更好的查詢策略，往往可以使查詢時間降為幾分鐘，由此可見查詢優化技術的重要性
看起來是個相對簡單的3表連接，但是其查詢開銷是很大的。通過查看系統表可以看到，在part_num上和vendor_num上有簇索引，因此索引是按照物理順序存放的。parven表沒有特定的存放次序。這些表的大小說明從緩沖頁中非順序存取的成功率很小。此語句的優化查詢規劃是:首先從part中順序讀取400頁，然后再對parven表非順序存取1萬次，每次2頁(一個索引頁、一個數據頁)，總計2萬個磁盤頁，最后對vendor表非順序存取1.5萬次，合3萬個磁盤頁。可以看出在這個索引好的連接上花費的磁盤存取為5.04萬次。
實際上，我們可以通過使用臨時表分3個步驟來提高查詢效率:
1.從parven表中按vendor_num的次序讀數據:
| SELECT part_num，vendor_num，price
FROM parven
ORDER BY vendor_num
INTO temp pv_by_vn |
這個語句順序讀parven(50頁)，寫一個臨時表(50頁)，并排序。假定排序的開銷為200頁，總共是300頁。
2.把臨時表和vendor表連接，把結果輸出到一個臨時表，并按part_num排序:
| SELECT pv_by_vn，* vendor.vendor_num
FROM pv_by_vn，vendor
WHERE pv_by_vn.vendor_num=vendor.vendor_num
ORDER BY pv_by_vn.part_num
INTO TMP pvvn_by_pn
DROP TABLE pv_by_vn |
這個查詢讀取pv_by_vn(50頁)，它通過索引存取vendor表1.5萬次，但由于按vendor_num次序排列，實際上只是通過索引順序地讀vendor表(40+2=42頁)，輸出的表每頁約95行，共160頁。寫并存取這些頁引發5*160=800次的讀寫，索引共讀寫892頁。
3.把輸出和part連接得到最后的結果:
| SELECT pvvn_by_pn.*，part.part_desc
FROM pvvn_by_pn，part
WHERE pvvn_by_pn.part_num=part.part_num
DROP TABLE pvvn_by_pn |
這樣，查詢順序地讀pvvn_by_pn(160頁)，通過索引讀part表1.5萬次，由于建有索引，所以實際上進行1772次磁盤讀寫，優化比例為30∶1。筆者在Informix Dynamic
Sever上做同樣的實驗，發現在時間耗費上的優化比例為5∶1(如果增加數據量，比例可能會更大)。
小結
20%的代碼用去了80%的時間，這是程序設計中的一個著名定律，在數據庫應用程序中也同樣如此。我們的優化要抓住關鍵問題，對于數據庫應用程序來說，重點在于SQL的執行效率。查詢優化的重點環節是使得數據庫服務器少從磁盤中讀數據以及順序讀頁而不是非順序讀頁