数据库优化查询计划的方法
优化数据库查询的六种方法
优化数据库查询的六种方法数据库查询是开发过程中常见的操作，对于大型系统来说，查询的性能优化至关重要。
本文将介绍六种常用的优化数据库查询的方法，帮助开发人员提升系统的性能。
一、合理设计数据库结构良好的数据库结构是查询性能优化的基础。
在设计数据库时，需要合理划分表和字段，遵循范式原则，避免冗余数据和不必要的连接。
另外，可以使用索引来加速查询，选择适当的数据类型，减小存储空间，提高查询效率。
二、减少查询数据量优化查询的关键是减少查询的数据量。
通过精确的条件筛选和投影查询可以减少返回的数据条目，提高查询速度。
合理使用WHERE子句、GROUP BY子句和HAVING子句，尽量避免全表扫描和排序操作。
三、使用适当的索引索引是提高查询效率的重要手段。
在选择索引时，需要考虑查询的频率和字段的选择性。
高频率的查询字段和选择性较高的字段适合创建索引，而低频率的查询字段和选择性较差的字段则可以不考虑。
同时，需要定期维护索引，避免过多的无效索引对性能造成影响。
四、避免跨表查询和多重连接跨表查询和多重连接通常导致性能下降，应尽量避免使用。
可以通过合理的数据库设计和多表关联查询来减少跨表查询的次数。
此外，可以使用子查询、联合查询和视图等方式代替多重连接，提高查询效率。
五、使用缓存技术缓存技术是提高查询性能的有效手段。
可以使用缓存存储查询结果，当有相同查询请求时，直接从缓存中读取数据，避免重复查询数据库。
同时，需要合理设置缓存的过期时间和更新策略，保证数据的及时性和准确性。
六、定期优化数据库定期优化数据库是保证查询性能持续稳定的重要措施。
可以通过数据库性能分析工具来监控查询的执行计划和性能指标，及时发现和解决潜在问题。
另外，可以进行数据库的分区、拆分和归档，优化数据库的管理和维护。
综上所述，优化数据库查询是提升系统性能的关键步骤。
通过合理设计数据库结构、减少查询数据量、使用适当的索引、避免跨表查询和多重连接、使用缓存技术以及定期优化数据库，可以有效提高查询的效率和性能，提升用户的体验和系统的可用性。
数据库管理系统的查询优化技术
数据库管理系统的查询优化技术数据库管理系统（DBMS）是一种用于管理和组织大量数据的软件工具。
在现代企业和组织中，数据库管理系统扮演着重要的角色，用于存储和检索各种形式的数据。
为了提高数据库的性能和效率，查询优化技术是至关重要的。
一、查询优化的概念查询是用户向数据库提出的问题，查询优化则是通过改进查询的执行计划和算法，以提高查询性能和效率。
查询优化的目标是使查询在最短的时间内返回准确结果，同时减少系统的资源消耗。
二、查询优化的原则1. 选择合适的索引：在数据库中，索引扮演着重要的角色，可以加速数据的检索。
通过创建适当的索引，可以使查询更快地定位和检索所需的数据，从而提高查询性能。
2. 优化查询语句：查询语句的编写方式直接影响查询的执行效率。
合理地使用查询语句中的关键字和语法结构，可以减少不必要的数据访问和计算，提高查询效率。
3. 缓存数据：数据库管理系统通常会将一部分数据缓存在内存中，以加快数据的访问速度。
通过合理地设置缓存策略和缓存大小，可以减少磁盘I/O操作，从而提高查询性能。
4. 并行处理：现代数据库管理系统支持并行处理，可以将一个查询分成多个子查询，并行地执行。
通过合理地划分查询任务和优化并行执行的算法，可以显著提高查询性能。
5. 硬件优化：数据库的性能不仅受软件的影响，还受硬件的限制。
因此，在进行查询优化时，还应该考虑硬件的优化，如选择更快的存储设备、增加内存容量等。
三、常用的查询优化技术1. 查询重写：通过对查询语句进行改写，以减少查询的执行时间和资源消耗。
查询重写的方法包括条件推导、视图优化、谓词下推等。
2. 查询合并：将多个查询合并为一个查询，减少了多次查询的开销。
查询合并的方法包括连接消除、连接推送等。
3. 查询预处理：对查询进行预处理，如查询的语义分析、语法转换等。
通过查询预处理，可以提前检测查询语句的错误，并进行相应的修正和优化。
4. 查询计划优化：通过分析查询语句的语义和结构，选择最优的查询执行计划。
数据库查询优化算法与方法
数据库查询优化算法与方法随着互联网的迅猛发展和企业数据规模的不断增加，数据库成为了应用程序中不可或缺的组成部分。
而数据库查询则是数据库最频繁使用的功能之一，因此数据库查询的性能优化显得格外重要。
本文将介绍一些常见的数据库查询优化算法和方法，旨在提高数据库查询的性能和效率。
1. 索引优化索引是优化数据库查询的常见方法，它能够加快查询速度，并减小数据库的存储空间。
在设计数据库时，我们需要根据查询需求选择适当的字段进行索引。
常见的索引类型包括唯一索引、主键索引、聚集索引和非聚集索引等。
合理使用索引可以大幅度减少全表扫描，避免不必要的查询开销。
2. 查询优化器查询优化器是数据库管理系统中的重要组成部分，通过选择合适的查询执行计划来实现查询性能的最优化。
查询优化器根据查询语句的各种条件和数据分布等信息，采用一系列的优化算法来选择最佳执行计划。
例如，查询优化器可以根据统计信息来判断是否使用索引，以及选择合适的连接操作（如哈希连接、嵌套循环连接等）等。
3. 冗余数据清理数据库中的冗余数据会增加数据存储占用和查询负担。
通过定期清理冗余数据可以减小数据库的存储空间，并提高查询性能。
冗余数据的清理可以通过定期的数据清理任务来实现，例如删除旧日志、清理过期数据等。
此外，合理的数据归档和分区也可以降低查询负担和优化查询性能。
4. 批量操作在执行数据库查询时，尽量采用批量操作而非逐个操作，可以大大提高数据库查询的性能。
批量操作可以通过批量插入、批量更新和批量删除等方式来实现。
例如，使用批量插入可以减少插入操作的次数，提高插入效率。
通过批量操作，减少了与数据库之间的交互次数，从而提高了查询性能。
5. 分页查询优化对于大数据集的查询，通常需要进行分页处理。
数据库查询的分页操作可能会面临大量的数据扫描和排序，耗时较多。
为了优化分页查询，可以采用一些常见的方法。
一种是使用limit和offset语句，将查询结果分成多个分页获取。
数据库查询优化的方法
数据库查询优化的方法数据库是存储和管理数据的重要工具，而查询是数据库应用中最为常见的操作之一。
然而，随着数据库中数据量的增加以及查询请求的复杂性增加，查询性能逐渐成为了一个重要的问题。
为了提高数据库查询的效率和性能，以下是一些数据库查询优化的方法。
1. 创建索引：索引是数据库中提高查询效率的重要手段之一。
索引可以加快查询的速度，避免全表扫描的开销。
在设计数据库表结构时，需要根据查询需求和字段的选择性合理地创建索引。
常见的索引类型包括主键索引、唯一索引和组合索引等。
2. 合理设计数据库结构：数据库的结构设计对查询的性能有着重要的影响。
合理地设计数据库表之间的关系、字段的数据类型以及表的范式化等都可以提高查询效率。
尽量避免冗余字段、重复数据以及表之间的多对多关系等设计不合理的情况。
3. 优化查询语句：查询语句的编写和优化也是提升查询性能的关键。
首先，需要避免不必要的查询，只检索所需字段，尽量减小结果集的大小。
其次，可以通过合理的条件筛选、使用合适的连接方式以及避免复杂的子查询等手段优化查询语句。
另外，使用预编译语句和参数化查询可以避免SQL注入攻击，并提高查询效率。
4. 定期统计和分析数据库性能：监控和分析数据库的性能是优化查询的重要手段之一。
通过定期分析数据库的性能指标，例如响应时间、IO利用率、缓存命中率等，可以及时发现潜在的性能问题，并进行相应的调整和优化。
5. 数据库分区和分表：对于大规模的数据库，采用分区和分表的方式可以提高查询的效率。
通过将数据库按照某种规则分成多个部分，可以将查询的压力均摊到多个分区上，从而提高查询的并发性能。
6. 合理调整数据库参数：对于不同的数据库，可以根据实际情况调整一些数据库参数，以提高查询的性能。
例如，可以调整缓存大小、并发连接数、查询缓存等。
7. 数据库服务器的硬件升级：如果数据库查询的性能问题严重影响了系统的正常运行，可以考虑对数据库服务器进行硬件升级。
例如，增加内存容量、提升硬盘性能、优化网络带宽等都可以进一步提高查询效率。
数据库慢查询优化的方法与技巧
数据库慢查询优化的方法与技巧数据库是现代应用程序中不可或缺的组成部分，它负责存储、管理和提供数据。
然而，随着数据量的增长和复杂查询的增加，数据库查询性能可能会变得缓慢。
在这篇文章中，我们将探讨一些常见的数据库慢查询优化方法和技巧，帮助您提高数据库查询的执行效率。
1.适当的索引策略索引是提高数据库查询速度的重要手段之一。
通过对经常被查询的列创建索引，可以减少数据库查询的扫描次数，从而提高查询性能。
然而，过多或不恰当的索引可能会导致性能下降。
因此，在进行索引优化时，在经常被查询的列上创建适当的索引，并避免索引重叠和冗余是非常重要的。
2.优化SQL查询语句良好的SQL查询语句可以显著提高数据库的执行效率。
首先，避免使用SELECT *语句，因为它会返回所有列的数据，而不仅仅是需要的数据。
其次，尽量避免使用复杂的子查询和嵌套查询，这些查询可能会导致性能下降。
此外，合理利用JOIN和WHERE子句来限制查询结果的数量，从而提高查询性能。
3.合理分配硬件资源数据库的性能不仅取决于软件层面的优化，还与硬件资源的分配有关。
确保数据库服务器具有足够的处理能力、内存和存储空间，可以提高数据库查询的执行效率。
此外，可以考虑使用更快的存储设备，如固态硬盘（SSD），以加快数据库的读写速度。
4.定期更新统计信息数据库在执行查询时，会根据统计信息生成查询执行计划。
因此，定期更新统计信息可以帮助数据库优化查询执行计划，从而提高查询性能。
可以使用数据库管理工具或定期脚本来更新统计信息，确保它们与数据库中的实际数据保持一致。
5.分区和分表技术在处理大型数据集时，分区和分表技术可以提高数据库查询的执行效率。
分区可以根据数据范围、哈希值或列表将数据划分为多个逻辑部分，并分别存储在不同的物理位置。
而分表是将大型表拆分成多个小表，每个小表包含部分数据。
这些技术可以减少查询的扫描范围，从而提高查询性能。
6.避免过多的数据库连接数据库连接是应用程序和数据库之间的通信通道。
数据库查询优化与查询执行计划的优化步骤
数据库查询优化与查询执行计划的优化步骤数据库是现代应用程序中不可或缺的组成部分，而查询是数据库最为常见的操作之一。
一旦数据库中的数据量增加，查询的性能可能会受到影响，因此数据库查询优化是提升整体性能的重要步骤之一。
查询执行计划的优化是数据库查询优化的关键环节，通过优化查询执行计划可以减少查询时间和资源消耗。
本文将介绍数据库查询优化的常见步骤和查询执行计划的优化方法。
一、数据库查询优化的一般步骤1. 分析查询需求：首先要了解查询的目的和需要查询的数据，包括查询条件、要返回的字段、排序需求等等。
仔细分析查询需求可以为后续的优化工作做好准备。
2. 确定索引策略：数据库索引是提高查询性能的关键因素之一。
根据查询的需求和数据表的结构，选择合适的字段来创建索引，加快查询速度。
同时也要注意索引的维护成本，避免过多索引导致性能下降。
3. 优化查询语句：根据查询需求和数据库的特点，优化查询语句可以减少不必要的查询操作，提高查询效率。
例如，避免使用通配符查询，尽量避免使用OR操作符，保持查询语句简洁等。
4. 使用合适的连接方式：在多表查询时，连接方式的选择也会影响查询性能。
根据实际情况选择合适的连接方式，如INNER JOIN、LEFT JOIN等，避免使用不必要的连接操作。
5. 执行性能测试：在完成以上优化步骤后，可以进行性能测试以验证优化效果。
通过数据库性能测试工具模拟实际负载，并观察查询的响应时间和资源消耗，以评估查询性能的提升效果。
二、查询执行计划的优化步骤查询执行计划是数据库优化中的关键工具，它是数据库系统为了执行查询语句而生成的一种执行方案。
通过分析执行计划，可以发现查询语句中存在的性能瓶颈，并进行相应的优化。
以下是查询执行计划优化的常见步骤：1. 分析执行计划：在执行查询语句时，数据库系统会根据查询语句和数据表的索引等信息生成执行计划。
通过使用数据库管理工具提供的查看执行计划的功能，可以详细了解查询语句的执行过程、使用的索引和所占资源等信息。
数据库查询性能优化的关键指标与方法
数据库查询性能优化的关键指标与方法引言：在当前信息化时代，大部分组织和企业都依赖于数据库系统来存储和管理大量的数据。
然而，随着数据量的增加和查询需求的提高，数据库查询性能成为一个很重要的问题。
本文将介绍数据库查询性能优化的关键指标和方法，旨在提供一些实用的技巧，帮助读者更好地进行数据库查询性能的优化工作。
一、关键指标1. 执行时间（Execution time）：执行时间是指数据库查询操作所花费的时间，是衡量查询性能的重要指标。
短的执行时间意味着查询效率高，用户能够更快地获取数据结果。
2. 响应时间（Response time）：响应时间是指用户提交查询请求后，系统返回查询结果所需的时间。
较短的响应时间能够提高用户体验，增加系统的响应速度。
3. 并发性能（Concurrency performance）：并发性能是指数据库在同时处理多个查询请求时的性能表现能力。
高并发性能意味着数据库能够快速、高效地处理多个查询请求，提高系统的整体性能。
4. 查询吞吐量（Query throughput）：查询吞吐量是指数据库在一定时间段内能够处理的查询请求数量。
高查询吞吐量意味着数据库能够高效地处理更多的查询请求，提升系统的整体处理能力。
5. 占用资源（Resource utilization）：占用资源是指查询操作执行过程中所消耗的系统资源，如内存、计算资源等。
合理优化占用资源的使用，能够提高数据库的性能和效率。
二、关键方法1. 索引优化：索引是数据库查询优化的关键手段之一。
通过创建合适的索引，能够提高查询的效率，减少数据库扫描的次数。
在创建索引时，需要根据实际查询需求和数据特点选择合适的字段进行索引。
同时，注意对索引进行定期维护和优化，以保证其效果。
2. 查询语句优化：优化查询语句可以显著改善数据库查询性能。
合理使用查询操作符（如JOIN、WHERE、GROUP BY等），可以减少数据检索的范围，提高查询效率。
数据库系统中的海量数据查询优化
数据库系统中的海量数据查询优化随着数据量的不断增长，数据库系统的海量数据查询优化成为了一个极其重要的问题。
在大数据时代，如何全面优化数据库系统中海量数据的查询效率已经成为了数据库技术领域中的一个热点问题。
一、优化查询语句在优化数据库中的海量数据查询时，重要的第一步就是优化查询语句。
因为查询语句中的不合理和重复操作是一大浪费时间的原因。
在查询语句中，常见的优化方法包括合理的索引建立、合理的查询顺序优化以及子查询的优化等。
1. 合理的索引建立索引的建立通常是查询语句优化的关键。
索引不仅可以大幅度提升查询速度，还可以避免数据库的大量扫描操作。
在建立索引时，应该合理选择索引类型，并为查询语句中涉及到的字段建立索引。
同时，要注意索引的维护成本，以及长时间运行的查询语句可能会破坏到索引的维护性能。
2. 合理的查询顺序优化查询语句中的各个操作的执行顺序也会影响查询效率。
因此，在查询语句中合理选择查询的顺序，就能最大化的运用现有的索引优势。
一般来说，在查询语句中应该先利用索引进行数据过滤，减少查询数据，再根据过滤后的结果进行排序等操作。
这样可以减少查询的数据量，提高查询效率。
3. 子查询的优化在查询语句中经常会涉及到子查询。
在优化子查询时，关键是避免在子查询中大量的复杂计算和数据操作运算等。
因为子查询中的复杂计算和数据操作会给数据库带来严重的负担，降低数据库的查询效率。
因此，在使用子查询时，应该尽可能使用简单的语句，避免复杂的计算和数据操作运算等。
二、优化数据库表结构除了优化查询语句之外，优化数据库表结构也是优化数据库查询效率的一个重要手段。
因为数据库的表结构正在直接影响着数据库系统的查询性能。
在优化数据库表结构时，关键是合理的分割表进行储存和管理。
1. 分割表的储存和管理海量数据的查询效率通常与数据库表的存储和管理方式有着直接关系。
因此，在优化数据库表结构时，应该考虑将大量的数据尽可能分割到合适的表中进行储存和管理。
优化数据库查询性能的七种方法
优化数据库查询性能的七种方法数据库查询性能对于应用程序的运行效率和用户体验至关重要。
在开发和维护数据库系统时，我们应该采取一些措施来提高查询性能，以确保系统的高效运行。
以下是七种优化数据库查询性能的方法：1. 索引优化索引是提高数据库查询性能的常用方法之一。
通过在表中创建适当的索引，可以加快查询速度。
首先，分析查询语句和表结构，确定哪些列经常被查询，并为这些列创建索引。
其次，避免创建过多的索引，因为索引会增加数据写入的开销。
2. 查询优化器的使用查询优化器是数据库系统中的关键组件，它负责选择最有效的执行计划来执行查询。
在开发过程中，我们可以使用查询优化器来优化查询性能。
为了利用查询优化器，我们可以使用合适的查询语法，包括正确使用JOIN语句、使用子查询等。
3. 数据库缓存的合理使用数据库缓存是存放查询结果的内存区域。
在数据库系统中，频繁查询的数据会被缓存在内存中，以提高访问速度。
合理使用数据库缓存可以减少IO操作，提高查询性能。
通过适当地设置缓存大小和缓存策略，可以更好地利用缓存机制。
4. 查询语句的合理设计优化查询性能的一个重要方面是设计高效的查询语句。
避免使用不必要的数据库连接和子查询，减少查询语句的复杂度。
使用合适的操作符和关键字来过滤数据，减少不必要的数据获取和处理。
5. 表的规范设计良好的表设计可以显著提高数据库查询性能。
合理规范的表结构可以减少数据重复和冗余，提高查询效率。
通过合适地设计主键、外键和索引，可以更好地支持查询操作。
另外，表的拆分和分区也是一种优化数据库性能的方式。
6. 定期优化和维护数据库系统需要定期进行优化和维护，以保持良好的性能。
通过定期分析表的大小、索引的使用情况和缓存的效果，可以及时发现和解决性能问题。
定期清理无用的数据和索引，优化数据库的存储结构。
7. 合理使用数据库工具和技术数据库系统提供了许多优化性能的工具和技术，我们可以合理使用它们来提高查询性能。
例如，使用数据库性能分析工具来跟踪和分析查询语句的执行情况，以发现潜在的性能问题。
优化查询的操作方法包括
优化查询的操作方法包括
以下是优化查询的操作方法：
1. 创建合适的索引：使用索引可以加快数据库的查询速度，可以根据查询的字段创建合适的索引。
例如，如果查询经常使用某个字段进行筛选或排序，可以为该字段创建索引。
2. 避免全表扫描：尽量避免使用没有索引的字段进行查询，因为这会导致全表扫描，效率较低。
应该尽量使用索引字段进行查询。
3. 对查询进行分页处理：如果查询结果数据较多，可以考虑进行分页处理，每次只查询一定数量的数据，避免一次查询过多数据导致性能下降。
4. 使用合适的连接方式：根据查询的需要选择合适的连接方式，如INNER JOIN、LEFT JOIN等。
避免使用不必要的连接操作。
5. 避免重复查询：如果同一个查询会被多次执行，可以考虑将查询结果缓存起来，避免每次都进行数据库查询。
6. 优化查询语句：通过分析查询语句的执行计划，可以发现查询语句中的潜在问题，如不必要的子查询、无效的过滤条件等，进行相应的优化。
7. 预编译语句：使用预编译的方式可以减少每次查询的编译时间，提高查询效率。
8. 数据库分片：对于大型数据库，可以考虑将数据按照某种规则进行分片存储，分散查询压力，提高查询效率。
9. 优化数据库配置：对数据库的配置参数进行适当调整，如内存设置、并发连接数等，可以提升数据库的整体性能。
10. 硬件升级：如果数据库的性能问题无法通过软件优化解决，可以考虑进行硬件升级，包括增加内存、CPU等。
如何优化数据库提高查询效率
如何优化数据库提高查询效率数据库优化是提高数据库查询效率的关键步骤。
以下是一些可以帮助优化数据库性能的方法。
1.设计良好的数据库结构：数据库的表结构应该合理设计，遵循数据库规范化原则。
避免重复数据，确保表中的字段在逻辑上相关联。
良好的数据库结构可以减少数据冗余，提高查询效率。
2.选择适当的数据类型：选择适当的数据类型可以减少存储空间，并且查询速度更快。
例如，使用整数替代文本字符串，可以节省存储空间并提高查询效率。
3.建立索引：索引是一种数据结构，可以加快数据库查询。
根据查询频率和查询字段的选择，建立适当的索引可以提高查询效率。
需要注意的是，过多的索引可能导致性能下降，因此需要权衡索引的数量和查询速度。
4.使用合适的查询语句：在编写查询语句时，使用适当的关键字和操作符可以提高查询效率。
避免使用通配符查询，尽量使用具体的条件，以减少查询时间和资源消耗。
5.利用缓存：数据库缓存是一种将查询结果存储在内存中，以便下次查询时可直接提取的机制。
通过使用缓存，可以大大提高查询速度。
可以使用数据库自带的缓存机制，或者使用第三方缓存解决方案。
6.优化查询语句：通过优化查询语句，可以减少数据库的工作量，提高查询效率。
可以使用查询优化器来帮助确定最佳执行计划，并使用分析工具来查找慢查询语句和优化建议。
7.批量操作：对于批量的数据操作，使用批处理命令可以减少与数据库的交互次数，提高效率。
例如，使用INSERT INTO ... VALUES (val1), (val2), ...的批量插入方式，可以快速插入大量数据。
8.垂直拆分和水平拆分：如果数据库中存在大量数据，可以考虑对数据库进行垂直或水平拆分。
垂直拆分是将不同的表拆分到不同的数据库中，水平拆分是将一个表拆分到多个数据库或服务器中。
拆分后的数据库可以分担负载，提高查询效率。
9.定期清理和优化数据库：定期删除不再需要的数据，清理无用的索引，重组表碎片等操作可以提高数据库性能。
数据库查询优化与执行计划评估指南
数据库查询优化与执行计划评估指南数据库查询优化是提高数据库性能和减少查询时间的重要手段。
执行计划评估则涉及查询优化的核心步骤，通过分析执行计划，我们可以了解查询语句的执行方式以及查询过程中消耗资源的情况。
本文将为您介绍数据库查询优化的基本原则以及执行计划评估的方法，帮助您更好地进行数据库查询优化。
首先，让我们了解一下数据库查询优化的基本原则。
优化查询的目的是最大限度地减少查询时间和消耗的资源，提高数据库的响应速度。
以下是一些常见的查询优化原则。
1. 选择合适的索引：索引是优化查询的基础。
通过为数据库表添加索引，可以加快数据的查找和筛选速度，提高查询效率。
在选择索引时，应考虑查询的频率、数据分布以及可用的索引类型等因素。
2. 避免全表扫描：全表扫描是一种效率较低的查询方式，尤其在数据量较大的情况下会造成严重的性能问题。
通过合理地选择索引或使用适当的查询条件，可以避免全表扫描，提高查询效率。
3. 减少查询次数：多次查询同一表或使用了多个子查询的查询语句通常性能较差。
通过改写查询语句，将多个查询合并为一个查询或使用连接查询等方式，可以减少查询次数，提高查询效率。
4. 避免使用函数和表达式：在查询语句中使用函数和表达式可以实现复杂的计算和类型转换，但会增加查询的时间和资源消耗。
若不是必要的，尽量避免使用函数和表达式，以提高查询效率。
了解了数据库查询优化的基本原则之后，让我们来看一下如何通过执行计划评估来进一步优化查询。
执行计划是数据库根据查询语句生成的查询执行计划的一种可视化表示形式。
它显示了数据库执行查询的具体方式，包括查询语句中使用的索引、查询的顺序、表之间的连接方式、用到的临时表等信息。
通过分析执行计划，我们可以了解查询的执行路径和资源的使用情况，从而找到查询的瓶颈和优化的方向。
下面是一些常用的执行计划评估方法。
1. 分析查询耗时：执行计划中通常会显示每个操作（例如表扫描、索引扫描、连接操作等）的耗时。
数据库系统中的查询性能分析与优化方法研究
数据库系统中的查询性能分析与优化方法研究在如今数据爆炸式增长的时代，数据库系统成为了公司和组织管理和存储数据的重要工具。
然而，大量的数据对数据库查询性能提出了更高的要求。
查询性能的提升可以在很大程度上减少数据检索的时间和资源消耗，提高数据库系统的效用。
在本文中，我们将探讨数据库系统中的查询性能分析与优化方法。
1. 查询性能分析查询性能分析是确定数据库系统中查询性能问题的重要步骤。
通过分析查询，我们可以确定其性能瓶颈所在，并做出相应的优化。
1.1 查询计划分析对于一个查询，优化器会生成多个执行计划，我们可以通过查询计划分析来确定最佳执行计划。
执行计划描述了数据库引擎执行查询的详细步骤，包括表的访问顺序、索引使用情况等。
1.2 查询执行时间分析查询执行时间是评估查询性能的一个重要指标。
通过统计查询的执行时间，我们可以确定哪些查询较慢，并进一步分析造成性能问题的原因。
1.3 资源利用率分析数据库查询往往需要消耗大量的系统资源，如CPU、内存和磁盘IO等。
通过分析资源的利用率，我们可以确定查询是否合理利用了这些资源，并对其进行进一步优化。
2. 查询性能优化在分析了查询性能后，我们可以基于具体的问题提出相应的优化方法，以达到更高的性能。
2.1 索引优化索引是提升查询性能的常用方法之一。
通过为查询字段创建适当的索引，可以加快查询速度。
然而，索引也会增加插入和更新操作的时间，因此需要权衡选择适当的索引类型和数量。
2.2 查询重写一些复杂查询可能会导致较低的性能，我们可以通过查询重写来改变查询的逻辑结构，从而提高性能。
例如，我们可以将子查询改写为连接查询，减少查询的复杂度。
2.3 并行查询对于大规模数据查询，将查询分散到多个并行执行的线程中，可以显著提高查询性能。
数据库系统提供了并行查询的功能，通过合理配置并行度，我们可以充分利用系统资源提高查询效率。
2.4 表列设计优化在数据库设计中，合理的表结构和列设计对于查询性能至关重要。
数据库查询优化的常用方法与技巧
数据库查询优化的常用方法与技巧数据库查询是现代应用中最常见的操作之一。
随着数据量的增加和查询复杂度的提高，优化数据库查询变得越来越重要。
优化数据库查询可以提升数据查询的速度和效率，从而提高整个系统的性能。
本文将介绍一些常用的方法和技巧来优化数据库查询。
一、选择索引索引是数据库中最重要的优化工具之一。
通过在关键字段上创建索引，可以大幅提高查询的速度。
在选择索引时，需要注意以下几点：1. 选择适当的字段作为索引，通常是一些经常被查询的字段，如主键、外键等。
2. 尽量避免在索引字段上进行计算、转换或者函数操作，因为这样会降低索引的效果。
3. 控制索引的数量，过多的索引会增加数据库的维护成本。
二、优化查询语句1. 使用JOIN查询代替子查询子查询是实现复杂查询的一种常用方法，但是在性能方面通常不如JOIN查询效率高。
尽量使用JOIN查询来减少数据库的访问次数。
2. 避免使用通配符查询通配符查询（如LIKE '%keyword%'）通常需要扫描整个表，这对于大数据量的表会非常慢。
如果可以，尽量避免使用通配符查询。
3. 使用EXPLAIN语句分析查询MySQL等数据库系统提供了EXPLAIN语句来分析查询语句的执行计划，通过分析EXPLAIN的结果可以找到需要优化的地方，如需要添加索引、调整查询顺序等。
三、缓存查询结果缓存是提高数据库查询性能的一种有效方法。
通过将查询结果缓存在内存或者其他的缓存系统中，可以避免重复的查询操作，减少对数据库的访问次数。
四、分片和分区对于大型数据库来说，分片和分区是提高查询性能的重要策略。
1. 分片将大型数据库分成多个较小的数据库，每个数据库只包含部分数据。
这样可以将查询负载分散到多个数据库上，从而提高查询的并发性能。
2. 分区将大表按照某个规则分为多个子表，例如按照时间范围、地理位置等。
这样可以减少每次查询时需要扫描的数据量，提高查询效率。
五、定期优化数据库定期优化数据库可以清理无用数据、重建索引、收集统计信息等，从而提升数据库的性能。
数据库设计：优化数据库查询效率
数据库设计：优化数据库查询效率数据库查询效率是指在数据库设计过程中针对查询操作的优化，通过合理的数据库设计和索引的使用，提高查询操作的执行速度和效率。
在设计数据库时，有一些关键的策略可以帮助优化数据库查询效率，并提升系统整体性能。
1.合理的表结构设计：在设计数据库表结构时，应该避免冗余字段和表。
冗余字段会增加存储空间的需求，造成数据的冗余和一致性问题；冗余表会导致多余的数据存储和维护工作。
此外，应设定适当的主键和外键，规范字段的数据类型和长度，以减少存储需求和提高查询效率。
2.选择适当的数据类型：在选择字段的数据类型时，应根据具体的业务需求，选择适当的数据类型。
使用过大或过小的数据类型都会影响查询效率。
例如，对于存储日期和时间的字段，使用合适的日期时间类型（如DATETIME、TIMESTAMP）可以提高查询效率。
3.创建适当的索引：索引是提高数据库查询效率的重要工具之一。
通过创建适当的索引，可以加快查询操作的执行速度。
在选择需要创建索引的字段时，应优先选择查询频率较高的字段。
同时，需要注意选择合适的索引类型和长度，以避免过大的索引文件和不必要的索引更新。
4.合理使用复合索引：复合索引是指使用多个字段组合作为索引的一种方式。
通过合理使用复合索引，可以减少磁盘I/O的次数，提高查询效率。
在选择创建复合索引时，需要考虑到查询操作的频率、字段的顺序以及查询条件的选择性等因素。
5.避免全表扫描：全表扫描是指在没有索引或无法利用现有索引的情况下，对整张表进行遍历查询的操作。
全表扫描会导致大量的磁盘I/O操作，降低查询效率。
为了避免全表扫描，应优先选择合适的索引方式，并定期维护和优化索引。
6.优化查询语句：查询语句的优化对于提高查询效率至关重要。
应该尽量减少不必要的查询和多余的字段选择，避免使用复杂的子查询和连接查询。
同时，还可以通过分解复杂的查询语句、使用合适的JOIN关键字以及合理设置查询条件等方式，优化查询操作的执行计划。
数据库查询执行计划解析与优化
数据库查询执行计划解析与优化数据库查询执行计划可以被认为是数据库在执行查询时所采取的操作步骤的详细描述。
通过分析和理解查询执行计划，我们可以对查询的性能和效率进行评估，并做出相应的优化措施。
本文将介绍数据库查询执行计划的基本概念、解析方法以及常见的优化技巧。
一、数据库查询执行计划简介数据库查询执行计划是数据库管理系统根据用户提交的查询语句生成的执行计划。
它描述了数据库引擎在执行查询时的操作流程，包括数据的获取方式、操作的顺序以及使用的索引等关键信息。
通过分析查询执行计划，我们可以了解查询的性能瓶颈所在，从而有针对性地进行优化。
二、数据库查询执行计划的解析方法1. 使用数据库管理工具大多数数据库管理工具都提供了查看查询执行计划的功能。
通过在工具中执行查询语句，并选择查看执行计划，可以直接获取数据库生成的执行计划。
常见的管理工具有Oracle的SQL Developer、MySQL 的Workbench等。
2. 使用EXPLAIN语句在某些数据库系统中，可以使用EXPLAIN语句来获取查询执行计划。
例如，在MySQL中，通过在查询语句前添加EXPLAIN关键字，可以将查询执行计划以表格的形式显示出来。
可以通过分析表格中的各个字段，理解查询的执行顺序和使用的索引情况。
三、数据库查询执行计划的优化技巧1. 使用合适的索引索引是提高查询性能的重要手段之一。
在查询语句中，使用Where子句来指定检索的条件，并通过给相应的字段添加索引，可以加快查询速度。
但是需要注意的是，过多的索引会增加数据库的维护成本，并降低插入、更新等操作的效率。
2. 避免全表检索全表检索是指数据库系统在执行查询时，需要遍历整个表来找到符合条件的数据。
这种操作是非常耗时的，应尽量避免。
可以通过合理设计查询条件、创建索引以及优化查询语句等手段来避免全表扫描。
3. 优化多表关联查询在多表关联查询中，如果没有正确使用索引或者没有合适地优化查询语句，性能将会受到很大的影响。
如何进行数据库性能优化和查询效率提升
如何进行数据库性能优化和查询效率提升数据库性能优化和查询效率提升是数据库管理中非常重要的一部分。
通过合理的调整和优化，可以提升数据库的性能，提高查询速度，从而提升系统的整体性能和用户体验。
本文将介绍数据库性能优化和查询效率提升的几个关键方面，并提供一些建议和技巧。
1. 数据库索引的优化数据库索引是提高查询效率的重要手段之一。
通过为表中的某些字段创建索引，可以大大加快查询速度。
在设计数据库时，应根据查询的频率和特点选择适当的字段进行索引。
同时，还要避免创建过多的索引，因为索引的维护也会占用一定的时间和资源。
2. 查询语句的优化良好的查询语句可以有效地提高查询效率。
在编写查询语句时，应避免全表扫描和多次查询，尽量使用索引字段进行条件查询。
另外，使用合适的关联查询和子查询，可以避免使用多个独立的查询语句，减少数据库的负载。
3. 数据库表的优化数据库表的设计和优化也是提升性能的关键。
首先，要避免大量的冗余数据，可以通过合理的表结构设计和数据拆分来减少重复数据的存储。
其次，要进行适当的表分区和分表，将大表拆分为多个小表，减少单个表的数据量，提高查询速度。
此外，还要合理选择字段的数据类型和长度，减少存储空间和查询时间。
4. 数据库缓存的利用数据库缓存是提高查询效率的重要工具。
通过合理配置和利用数据库缓存，可以将热门数据或频繁访问的数据存储在缓存中，减少对数据库的访问次数。
常见的数据库缓存技术包括查询缓存、结果缓存和对象缓存，可以根据实际需求选择适合的缓存方式。
5. 数据库连接池的使用数据库连接池是管理数据库连接的利器。
通过使用数据库连接池，可以在多个客户端之间共享数据库连接，减少连接的创建和销毁，提高数据库的并发性能。
同时，还可以控制连接的数量和周期，避免连接过多或过少的问题。
6. 定期数据清理和维护数据库的定期清理和维护也是性能优化的重要环节。
及时删除不再使用的数据和过期的数据，可以释放存储空间和提高查询效率。
数据库查询优化方案(百万级数据查询统计优化)
《数据库查询优化方案（百万级数据查询统计优化）》1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在where 及order by 涉及的列上建立索引。
2.应尽量避免在where 子句中对字段进行null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：select id from t where num is null可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：select id from t where num=03.应尽量避免在where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
4.应尽量避免在where 子句中使用or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：select id from t where num=10 or num=20可以这样查询：select id from t where num=10union allselect id from t where num=205.in 和not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，如：select id from t where num in(1,2,3)对于连续的数值，能用between 就不要用in 了：select id from t where num between 1 and 36. 下面的查询也将导致全表扫描：select id from t where name like '%abc%'若要提高效率，可以考虑全文检索。
7. 如果在where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。
因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。
然而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。
如下面语句将进行全表扫描：select id from t where num=@num可以改为强制查询使用索引：select id from t with(index(索引名)) where num=@num8. 应尽量避免在where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
数据库查询优化的常见问题与解决方法
数据库查询优化的常见问题与解决方法随着数据量和业务复杂度的增加，数据库查询优化变得越来越重要。
一个优化良好的查询能够提高系统的性能，减少响应时间，并减轻数据库服务器的负载。
然而，在进行数据库查询优化时，我们可能会遇到一些常见的问题。
本文将介绍一些常见问题，并提供相应的解决方法。
1. 慢查询问题慢查询是指运行时间较长的查询，它可能会导致系统响应缓慢，用户体验下降。
慢查询的原因可能是数据库设计不合理、索引缺失或者查询语句不优化等。
为了解决慢查询问题，可以使用以下几个方法：1.1 优化数据库设计：合理的数据库设计可以提高查询性能。
通过拆分冗余列、设计适当的表关系，可以最小化查询的复杂度。
1.2 创建索引：索引能够提高查询速度，因此在常用的查询字段上使用索引是一种常见的优化方法。
1.3 优化查询语句：避免查询多余的列，优化查询条件，使用正确的操作符和连接方式，可以减少查询的复杂度，并提高查询性能。
2. 过度查询问题过度查询是指一个查询中涉及了过多的表和列。
这会导致查询变得复杂，并增加数据库系统的负载，进而影响查询的性能。
为了解决过度查询问题，可以使用以下方法：2.1 建立必要的关系：只查询所需的表和列。
避免不必要的关联操作，只选择必要的数据。
2.2 分解查询：将一个复杂查询拆分为多个简单查询，这样可以将负载分散到多个查询中，减少每个查询的复杂度。
2.3 缓存查询结果：对于相同的查询，可以考虑将结果缓存起来，下次请求直接从缓存中取得结果，减少数据库负载。
3. 锁等待问题当多个查询或事务同时访问同一份数据时，可能会导致锁等待的问题，从而降低系统的并发性能。
为了解决锁等待问题，可以采用以下方法：3.1 避免长时间事务：尽量减少事务的运行时间，避免长时间占用锁资源。
3.2 使用合适的隔离级别：了解不同隔离级别的特性，选择适合实际业务的隔离级别。
使用 READ COMMITTED 级别可以减少锁等待的概率。
3.3 避免不必要的锁：只在必要时使用锁机制，减少锁等待的概率。
数据库优化的方法与技巧
数据库优化的方法与技巧在今天的大数据时代，数据库成为了每个企业和组织不可或缺的一部分。
然而，随着数据的不断增长，数据库的性能和响应速度也越来越受到关注。
为了保证数据库的高效运行，DBA需要不断地进行优化。
下面将介绍一些常用的数据库优化方法和技巧。
1. 确定优化目标在进行任何优化之前，首先要明确优化的目标。
是提高查询速度还是减少数据库的负载？是优化特定的查询还是整个数据库系统？只有明确了优化的目标，才能有针对性地进行优化。
2. 优化查询语句优化查询语句是数据库优化的重点之一。
通过调整查询语句以提高查询速度可以有效地减少数据库的压力。
以下是一些常见的查询优化技巧：- 尽可能使用索引：索引可以大大提高查询速度，但是要注意不要过度索引，否则会增加数据库的负载。
- 尽量减少子查询：子查询会使查询更加复杂，影响查询的速度。
如果必须使用子查询，可以尝试使用JOIN语句替代。
- 避免在WHERE子句中使用函数：使用函数会使查询变得更加复杂，影响查询速度，如果必须使用函数，可以将计算结果存储在一个变量中，然后在查询中使用该变量。
- 避免在LIKE子句中使用通配符：通配符会使查询更加复杂，影响查询速度。
如果必须使用通配符，可以尝试在查询中使用前缀匹配。
3. 优化数据库结构数据库的结构和设计是影响数据库性能的一个重要因素。
以下是一些常见的数据库结构优化技巧：- 适当地进行范式化：范式化可以提高数据库的数据完整性和可维护性，但是要注意不要过度范式化，否则会影响数据库的查询性能。
- 合理使用表分区：表分区可以将大表分成多个更小的子表，以提高查询速度并降低数据库的负载。
- 合理使用数据类型：选择适当的数据类型可以减少数据库的存储空间和查询时间。
例如，对于数值型数据，可以使用整数类型代替浮点数类型，以减少存储空间和查询时间。
- 优化索引：正确地创建索引可以提高查询速度和数据库的响应时间。
可以根据查询的频率和复杂程度创建相应的索引。
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数据库优化查询计划的方法数据库系统是管理信息系统的核心，基于数据库的联机事务处理（OLTP）以及联机分析处理(OLAP)是银行、企业、政府等部门最为重要的计算机应用之一。
从大多数系统的应用实例来看，查询操作在各种数据库操作中所占据的比重最大，而查询操作所基于的SELECT语句在SQL语句中又是代价最大的语句。
举例来说，如果数据的量积累到一定的程度，比如一个银行的账户数据库表信息积累到上百万甚至上千万条记录，全表扫描一次往往需要数十分钟，甚至数小时。
如果采用比全表扫描更好的查询策略，往往可以使查询时间降为几分钟，由此可见查询优化技术的重要性。
在应用项目的实施中发现，许多程序员在利用一些前端数据库开发工具（如PowerBuilder、Delphi等）开发数据库应用程序时，只注重用户界面的华丽，并不重视查询语句的效率问题，导致所开发出来的应用系统效率低下，资源浪费严重。
因此，如何设计高效合理的查询语句就显得非常重要。
本文以应用实例为基础，结合数据库理论，介绍查询优化技术在现实系统中的运用。
分析问题许多程序员认为查询优化是DBMS（数据库管理系统）的任务，与程序员所编写的SQL语句关系不大，这是错误的。
一个好的查询计划往往可以使程序性能提高数十倍。
查询计划是用户所提交的SQL语句的集合，查询规划是经过优化处理之后所产生的语句集合。
DBMS处理查询计划的过程是这样的：在做完查询语句的词法、语法检查之后，将语句提交给DBMS的查询优化器，优化器做完代数优化和存取路径的优化之后，由预编译模块对语句进行处理并生成查询规划，然后在合适的时间提交给系统处理执行，最后将执行结果返回给用户。
在实际的数据库产品(如Oracle、Sybase等)的高版本中都是采用基于代价的优化方法，这种优化能根据从系统字典表所得到的信息来估计不同的查询规划的代价，然后选择一个较优的规划。
虽然现在的数据库产品在查询优化方面已经做得越来越好，但由用户提交的SQL语句是系统优化的基础，很难设想一个原本糟糕的查询计划经过系统的优化之后会变得高效，因此所写语句的优劣至关重要。
下面重点说明改善查询计划的解决方案。
解决问题下面以关系数据库系统Informix为例，介绍改善用户查询计划的方法。
1．合理使用索引索引是数据库中重要的数据结构，它的根本目的就是为了提高查询效率。
现在大多数的数据库产品都采用IBM最先提出的ISAM索引结构。
索引的使用要恰到好处，其使用原则如下：●在经常进行连接，但是没有指定为外键的列上建立索引，而不经常连接的字段则由优化器自动生成索引。
●在频繁进行排序或分组（即进行group by或order by操作）的列上建立索引。
●在条件表达式中经常用到的不同值较多的列上建立检索，在不同值少的列上不要建立索引。
比如在雇员表的“性别”列上只有“男”与“女”两个不同值，因此就无必要建立索引。
如果建立索引不但不会提高查询效率，反而会严重降低更新速度。
●如果待排序的列有多个，可以在这些列上建立复合索引（compound index）。
●使用系统工具。
如Informix数据库有一个tbcheck工具，可以在可疑的索引上进行检查。
在一些数据库服务器上，索引可能失效或者因为频繁操作而使得读取效率降低，如果一个使用索引的查询不明不白地慢下来，可以试着用tbcheck工具检查索引的完整性，必要时进行修复。
另外，当数据库表更新大量数据后，删除并重建索引可以提高查询速度。
2．避免或简化排序应当简化或避免对大型表进行重复的排序。
当能够利用索引自动以适当的次序产生输出时，优化器就避免了排序的步骤。
以下是一些影响因素：●索引中不包括一个或几个待排序的列；●group by或order by子句中列的次序与索引的次序不一样；●排序的列来自不同的表。
为了避免不必要的排序，就要正确地增建索引，合理地合并数据库表（尽管有时可能影响表的规范化，但相对于效率的提高是值得的）。
如果排序不可避免，那么应当试图简化它，如缩小排序的列的范围等。
3．消除对大型表行数据的顺序存取在嵌套查询中，对表的顺序存取对查询效率可能产生致命的影响。
比如采用顺序存取策略，一个嵌套3层的查询，如果每层都查询1000行，那么这个查询就要查询10亿行数据。
避免这种情况的主要方法就是对连接的列进行索引。
例如，两个表：学生表（学号、姓名、年龄……）和选课表（学号、课程号、成绩）。
如果两个表要做连接，就要在“学号”这个连接字段上建立索引。
还可以使用并集来避免顺序存取。
尽管在所有的检查列上都有索引，但某些形式的where子句强迫优化器使用顺序存取。
下面的查询将强迫对orders表执行顺序操作：SELECT ＊FROM orders WHERE (customer_num=104 AND order_num>1001) OR order_num=1008虽然在customer_num和order_num上建有索引，但是在上面的语句中优化器还是使用顺序存取路径扫描整个表。
因为这个语句要检索的是分离的行的集合，所以应该改为如下语句：SELECT ＊FROM orders WHERE customer_num=104 AND order_num>1001UNIONSELECT ＊FROM orders WHERE order_num=1008这样就能利用索引路径处理查询。
4．避免相关子查询一个列的标签同时在主查询和where子句中的查询中出现，那么很可能当主查询中的列值改变之后，子查询必须重新查询一次。
查询嵌套层次越多，效率越低，因此应当尽量避免子查询。
如果子查询不可避免，那么要在子查询中过滤掉尽可能多的行。
5．避免困难的正规表达式MATCHES和LIKE关键字支持通配符匹配，技术上叫正规表达式。
但这种匹配特别耗费时间。
例如：SELECT ＊FROM customer WHERE zipcode LIKE “98_ __”即使在zipcode字段上建立了索引，在这种情况下也还是采用顺序扫描的方式。
如果把语句改为SELECT ＊FROM customer WHERE zipcode >“98000”，在执行查询时就会利用索引来查询，显然会大大提高速度。
另外，还要避免非开始的子串。
例如语句：SELECT ＊FROM customer WHERE zipcode[2，3]>“80”，在where子句中采用了非开始子串，因而这个语句也不会使用索引。
6．使用临时表加速查询把表的一个子集进行排序并创建临时表，有时能加速查询。
有助于避免多重排序操作，而且在其他方面还能简化优化器的工作。
例如：SELECT ，rcvbles.balance，……other columnsFROM cust，rcvblesWHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_idAND rcvblls.balance>0AND cust.postcode>“98000”ORDER BY 如果这个查询要被执行多次而不止一次，可以把所有未付款的客户找出来放在一个临时文件中，并按客户的名字进行排序：SELECT ，rcvbles.balance，……other columnsFROM cust，rcvblesWHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_idAND rcvblls.balance>0ORDER BY INTO TEMP cust_with_balance然后以下面的方式在临时表中查询：SELECT ＊FROM cust_with_balanceWHERE postcode>“98000”临时表中的行要比主表中的行少，而且物理顺序就是所要求的顺序，减少了磁盘I/O，所以查询工作量可以得到大幅减少。
注意：临时表创建后不会反映主表的修改。
在主表中数据频繁修改的情况下，注意不要丢失数据。
7．用排序来取代非顺序存取非顺序磁盘存取是最慢的操作，表现在磁盘存取臂的来回移动。
SQL语句隐藏了这一情况，使得在写应用程序时很容易写出要求存取大量非顺序页的查询。
有些时候，用数据库的排序能力来替代非顺序的存取能改进查询。
实例分析下面我们举一个制造公司的例子来说明如何进行查询优化。
制造公司数据库中包括3个表，模式如下所示：1．part表零件号零件描述其他列（part_num）（part_desc）（other column）102，032 Seageat 30G disk……500，049 Novel 10M network card…………2．vendor表厂商号厂商名其他列（vendor _num）（vendor_name）（other column）910，257 Seageat Corp …… 523，045 IBM Corp …… ……3．parven表零件号厂商号零件数量（part_num）（vendor_num）（part_amount）102，032 910，257 3,450,000234，423 321，001 4，000，000……下面的查询将在这些表上定期运行，并产生关于所有零件数量的报表：SELECT part_desc，vendor_name，part_amountFROM part，vendor，parvenWHERE part.part_num=parven.part_numAND parven.vendor_num = vendor.vendor_numORDER BY part.part_num如果不建立索引，上述查询代码的开销将十分巨大。
为此，我们在零件号和厂商号上建立索引。