Sybase 数据库查询索引优化
一、实验目的 (2)
二、实验环境 (2)
三、实验内容 (2)
1、书写脚本在课程-学生表上插入100条记录，在学生表上插入10000条记录。 (2)
2、索引对查询的影响 (3)
3. 索引代价： (8)
4．对相同查询功能不同查询语句的执行比较分析： (10)
（1）查询至少选修了三门课程的学生的学号和姓名； (10)
◆对于无索引的表格 (10)
◇两者比较结果 (12)
◆对于非聚集索引的表格 (13)
◇两者比较结果 (15)
◆对于聚集索引的表格 (15)
◇两者比较结果 (17)
◆最终比较结果 (18)
（2）查询优化 (18)
1：查询选修了课程编号为“dep04_s002”且成绩高于85分的学生信息 (18)
◆对于无索引的表格 (18)
◇得出初步结论 (22)
2：查询所有学生的学号、姓名、选修的课程名称和成绩； (23)
◇得出初步结论 (27)
3：查询计算机科学系林红同学选修的课程名称、学分和成绩 (28)
◇得出初步结论 (34)
◆缓存区优化 (34)
最后结论: (38)
四、实验中遇到的其他问题和解决方案 (38)
五、实验心得 (45)
一、实验目的
熟悉了解Sybase中查询分析器的使用，理解数据库查询优化的基本概念。
通过对不同情况下查询语句的执行情况的对比分析，巩固加深查询优化的理解，并进行书写优化SQL语句的初步训练，提高编写高效SQL语句进行数据查询的能力。
二、实验环境
在Win7系统中安装sybase。
三、实验内容
实验中要进行表中记录数多少、结果集大小、有无索引、不同书写方式的等效SQL、多表连接查询等情况进行查询计划分析，并比较各种查询计划的效率优劣。
1、书写脚本在课程-学生表上插入100条记录，在学生表上插入10000条记录。
在实验中,创建了STU10000的学生表和STU_COU10000课程-学生表
向课程-学生表上插入100条记录
用脚本向学生表中插入了10000条记录。
2、索引对查询的影响
预备知识：
1．创建索引语法：
create [ unique ] [clustered | unclustered] index
index-name on table-name（column-name [，…]）
SYBASE提供了两种索引，聚簇索引和非聚簇索引，聚簇索引影响到记录的物理
存放，所以一个表只能有一个聚簇索引，每个表最多有249个非聚簇索引。索引
中可以包含1~16列，但索引项宽度不能超过255个字符。
例如：在LSHSZD上创建索引
create unique clustered index LSHSZD on LSHSZD(F_FLBH,F_HSBH)
go
create nonclustered index LSHSZDJS on LSHSZD(F_HSJS)
go
2．删除索引
drop index table_name.index_name[,table_name.index_name]…
例如：
drop index LSKMZD.LSKMZD
在学生表的学生姓名列上建立非簇集索引，建立簇集索引，不建立索引
因为对同样的数据建立非簇集索引，建立簇集索引，不建立索引，所以我建立了STU10000M 和STU10000T临时表来进行对比，其中STU10000M创建了簇集索引，STU10000T建立非簇集索引，原表不建立索引。
STU10000M创建簇集索引
STU10000T建立非簇集索引
进行下列查询：
对班级号查询一个范围内的所有记录（要注意结果集不大于20条记录）。无索引：
簇集索引：
非簇集索引：
从上面可以看出，当我们查询小数据时，无索引的执行时间最长，簇集索引的执行时间次之，非簇集索引的执行时间最短。这是因为无索引需要将所有的记录读入内存，需要的IO 操作最多，而簇集索引会对记录进行排序，对小范围数据没有优势，非簇集索引会对每个记录建一条索引，查询的效率最高。
对课程号进行大范围查询（就是结果集包括几乎所有记录，比如有90条以上的记录）。分析三种情况下的查询计划有何不同？
在无索引情况下对课程-学生表进行大范围查询：
无索引：
对课程-学生表建立非簇集索引：
然后对课程-学生表再次查询：
删掉非簇集索引：
对课程-学生表建立簇集索引：
再次对课程-学生表查询：
从上面我们可以看出，当我们对表进行大范围的查询时，无索引的执行时间最长，非簇集索引略长于簇集索引。这是因为无索引的需要将所有的记录读入内存，然后选择合适的需要的时间最长，簇集索引对索引项排序，因此大范围查找时只需要定位第一个满足条件的和最后一个满足条件的就可以依次读出所有需要的记录了，这样执行的时间最短。非簇集索引处于两者之间。
3. 索引代价：
在有一般索引、簇集索引和无索引的情况下插入数据（例如在学生表上插入数据），比较插入的执行效率。
插入记录的脚本语句如下：
无索引
非聚集索引
聚集索引
结论：在无索引的情况下，插入最快，即增加了索引，增大了插入的代价。
4．对相同查询功能不同查询语句的执行比较分析：
（1）查询至少选修了三门课程的学生的学号和姓名；
(a) select 学生.学号,学生.学生姓名from 学生
left join 学生选课on 学生.学号=学生选课.学号
group by 学生.学号,学生.学生姓名
having count (*)>=3
(b)select 学生.学号,学生.学生姓名from 学生where 学生.学号in (select 学号from 学生选课group by 学号having count (*)>=3)
◆对于无索引的表格
◇针对a语句
select STU10000.student_id,student_name
from STU10000
left join STU_COU100 on STU10000.student_id=STU_COU100.student_id
group by STU10000.student_id,STU10000.student_name
having count (*)>=3
◇针对b 语句
select STU10000.student_id,student_name from STU10000
where STU10000.student_id in (
select STU_COU100.student_id from STU_COU100
group by STU_COU100.student_id having count (*)>=3
)
效果
◆对于非聚集索引的表格
◇针对a语句
select STU10000A.student_id,student_name
from STU10000A
left join STU_COU100A on STU10000A.student_id=STU_COU100A.student_id group by STU10000A.student_id,STU10000A.student_name
having count (*)>=3
◇针对b 语句
select STU10000A.student_id,student_name from STU10000A
where STU10000A.student_id in ( select STU_COU100A.student_id from STU_COU100A
group by STU_COU100A.student_id having count (*)>=3 )
◇两者比较结果
对表的访问概率不同，也算有小小的优化 ◆对于聚集索引的表格 ◇针对a 语句
select STU10000B.student_id,student_name
from STU10000B
left join STU_COU100B on STU10000B.student_id=STU_COU100B.student_id group by STU10000B.student_id,STU10000B.student_name
having count (*)>=3
◇针对b语句
select STU10000B.student_id,student_name
from STU10000B
where STU10000B.student_id in
( select STU_COU100B.student_id from STU_COU100B
group by STU_COU100B.student_id having count (*)>=3
)
对聚集索引来讲，b语句在时间方面比a减少了好多，优化效果明显
◆最终比较结果
总体来说，重写后的查询一定比原始查询更优。因为优化后连接和笛卡尔乘积项减少，student_id在底部就进行了过滤，这正符合了代码优化的策略，让缩小范围的选择操作尽可能接近查询树的叶节点
（2）查询优化
除了建立适当索引，对SQL 语句重写外，还有其他手段来进行查询调优，例如调整缓冲区大小，事先建立视图等。设计实现下列查询，使之运行效率最高。
写出你的查询形式，以及调优过程；并说明最优情况下的运行时间。
1：查询选修了课程编号为“dep04_s002”且成绩高于85分的学生的学号、姓名和成绩；
◆对于无索引的表格
◇针对普通语句
select student.student_id,student_name,grade
from student,student_course
where student.student_id=student_course.student_id
and course_id=' dep04_s002' and grade>85
查询结果：
I/O查询
时间查询：
◇针对优化语句
select student.student_id,student_name,grade from student,(select student_id,grade
from student_course
where course_id='dep04_s002' and grade>85) as studentCourse
where student.student_id=studentCourse.student_id
查询效果：
关于I/O次数
查询时间：
系统维护员培训手册 1 第一章 Sybase概述 第一节 C/S简介 CS（Client/Server）结构是传统的网络集中共享式数据库的扩充。在CS结构中，应用程序（客户）在工作站上运行应用程序进行数据处理，服务器程序运行于服务器上以响应客户的请求并维护数据的一致性。CS结构可以显著减少不必要的网络数据传输。 一、CS和文件服务器的区别是： 文件服务器没有计算能力，它不了解数据本身的任何东西，它仅仅用于存储数据，文件服务器可以想象成一台用很长的电缆（网络）与用户计算机相连的硬 盘驱动器。CS的工作方式是客户端发出一个请求（命令），通过网络传送到服务 器，服务器根据这个命令进行计算，把计算后的结果传送给客户端。而文件服务 器的工作模式是工作站从服务器上取得应用程序运行，进行数据处理时到服务器 取数据，然后从所有的数据记录中找到要处理的内容，进行运算，最后才得出结 果。 二、客户/服务器模型的主要特点如下： ●客户进程和服务器进程可以由LAN或广域网（WAN）联结。它们都可以在同 一台计算机上运行。 ●用于在客户和数据库服务器之间通信的基本语言是通过结构化的查询语言 （Structured Query Language）实现的。 三、发展过程 C/S结构是数据库发展的一个过程，跟随计算机的计算机系统结构由集中式主机系统发展到客户/服务器系统以及现在分布式的多层网络系统，数据库系 统的体系结构也大体经历了三种发展形式： ●集中式的主机/终端结构 主机/终端系统中主机运行DBMS及数据库应用，终端仅提供数据显示。 ●两层的客户/服务器结构 在这种结构中，服务器执行数据库的存储逻辑和事务逻辑，客户端执行应用逻辑并提供用户界面。他们从系统上进行划分，均衡负载。 ●三层（或多层）体系结构 这种体系可以看作是客户/服务器结构和Internet（国际互联网络）以及Intranet应用体系结构相结合的产物，它是对客户/服务器的继承和发展。 Internet应用是浏览器/WEB服务器/数据库服务器的三层体系结构。 四、Client/Server模式概述
我们首先讨论索引，因为它是加快查询的最重要的工具。还有其他加快查询的[url=javascript:;]技术[/url]，但是最有效的莫过于恰当地使用索引了。在MySQL 的邮件清单上，人们通常询问关于使查询更快的问题。在大量的案例中，都是因为表上没有索引，一般只要加上索引就可以立即解决问题。但这样也并非总是有效，因为优化并非总是那样简单。然而，如果不使用索引，在许多情形下，用其他手段改善性能只会是浪费时间。应该首先考虑使用索引取得最大的性能改善，然后再寻求其他可能有帮助的技术。 本节介绍索引是什么、它怎样改善查询性能、索引在什么情况下可能会降低性能，以及怎样为表选择索引。下一节，我们将讨论MySQL 的查询优化程序。除了知道怎样创建索引外，了解一些优化程序的知识也是有好处的，因为这样可以更好地利用所创建的索引。某些编写查询的方法实际上会妨碍索引的效果，应该避免这种情况出现。（虽然并非总会这样。有时也会希望忽略优化程序的作用。我们也将介绍这些情况。） 索引对单个表查询的影响 索引被用来快速找出在一个列上用一特定值的行。没有索引，MySQL不得不首先以第一条记录开始并然后读完整个表直到它找出相关的行。表越大，花费时间越多。如果表对于查询的列有一个索引，MySQL能快速到达一个位置去搜寻到数据文件的中间，没有必要考虑所有数据。如果一个表有1000 行，这比顺序读取至少快100倍。注意你需要存取几乎所有1000行，它较快的顺序读取，因为此时我们避免磁盘寻道。 例如对下面这样的一个student表： mysql>SELECT * FROM student +------+---------+---------+---------+---------+ | id | name | english | chinese | history | +------+---------+---------+---------+---------+ | 12 | Tom | 66 | 93 | 67 | | 56 | Paul | 78 | 52 | 75 | | 10 | Marry | 54 | 89 | 74 | | 4 | Tina | 99 | 83 | 48 | | 39 | William | 43 | 96 | 52 | | 74 | Stone | 42 | 40 | 61 | | 86 | Smith | 49 | 85 | 78 | | 37 | Black | 49 | 63 | 47 | | 89 | White | 94 | 31 | 52 | +------+---------+---------+---------+---------+ 这样，我们试图对它进行一个特定查询时，就不得不做一个全表的扫描，速度很慢。例如，我们查找出所有english成绩不及格的学生： mysql>SELECT name,english FROM student WHERE english<60; +---------+---------+ | name | english | +---------+---------+ | Marry | 54 | | William | 43 | | Stone | 42 | | Smith | 49 |
SYBASE基本操作 一、启动数据库 1、ps -ef | grep dataserver 查看sybase进程， Sybase有数据库进程和备份进程， 若都没看到则需要手动启动，进入sybase安装目录$sybase/ASE-15_0/install 启动数据库和备份进程 # ./startserver -f RUN_LINUXMZC --启动数据库RUN_”SYBASENAME”#./startserver -f RUN_LINUXMZC_BS --启动备份服务“RUN_backupserve” 启动后也可用#showserver查看 2、登录数据库 数据库启动后使用#isql -Usa -P
二、sybase基本操作 1、查询数据库版本 >select @@version >go 注：isql中的命令都需要go来执行，如果发现写错了，可以用reset重新输入 2、查询数据库信息 >sp_helpdb 显示所有数据库和基本信息 3、查寻空间使用情况 >use basename >go >sp_spaceused >go
4、性能监控 使用指令sp_sysmon 格式:>sp_sysmon “hh:mm:ss”,model_name，表示监控指定时间指定模块，缺省为所有模块 1、内核管理(kernal ) 10、任务管理（taskmgmt） 2、应用管理(appmgmt) 11、监视器访问SQL的执行（monaccess） 3、数据缓存管理(dcache) 12、并行查询管理（parallel） 4、ESP管理(esp) 13、过程缓存管理（pcache） 5、索引管理(indexmgmt) 14、恢复管理（recovery） 6、锁管理(locks) 15、事务管理（xactmgmt） 7、内存管理(memory) 16、磁盘I/O管理（diskio） 8、元数据高速缓存管理(mdcache ) 17、工作进程管理（wpm） 9、事务概要(xactsum) 18、网络I/O管理（netio）
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/972259810.html, 如何优化数据库，提高查询效率 作者：代鸿彬 来源：《学习与科普》2019年第10期 摘要：随着信息时代的到来，生活和工作当中已经无法避免的需要和计算机打交道，和 计算机打交道的同时就必须要用到数据库。数据库系统是计算机当中的一项重要系统，储存在用户的关键信息，不仅对个人影响很大，同时对企事业单位也有着重要影响。 关键词：信息时代；数据库；索引 数据库是信息的载体也是数据的最佳表现形式，它的共享性导致了数据会被大量的搜索查询，为了提高查询的效率，就不得不对数据库进行优化。 一、利用索引进行优化。 索引是数据库的重要组成部分，也是使用者根据需要进行查询最直接的方法，优化索引可以提高查询的效率。当前的数据库当中大部分还是使用国际商业机器公司以前的索引顺序存取方法，对于用户来说肯定会选择方便、快捷的索引方式，怎么方便怎么来。在建立索引的时候针对不同的内容，需要建立不同的连接方式，但是随着用户的增多，查询内容和方向的多元化，这就造成了在实际工作当中经常会有使用频率很少的索引出现，甚至也会出现没有查询所需的索引，这种情况可以通过查询优化器进行自动生成的索引进行查询。对于使用频率较为频繁的列，需要对其进行排序或者分组的列上建立索引时，要优化索引提高效率，对于使用频率很少的列可以不建立索引。 二、简化排序进行优化。 对于部分企事业单位需要排序的内容很多时，就要使用大型数据表来满足查询需求，但是大型数据表涉及的内容很多，为了避免出现重复排序的现象需要对数据表进行简化。在大型数据表当中有一部分的内容可以自动进行排序的次序输出，这时就可以直接利用查询优化器进行优化，将复杂的排序简单化，从而提高索引查询效率。需要排序的列对索引优化影响较大，就像语言当中的ORDER BY 或者GROUP BY句子当中的列次序和索引当中的列次序基本是不同的，但是排序的列可通过表的不同形式表现出来。通过简化排序避免了重复的排序，并且将数据库进行了合理的合并。如果不进行简化排序，就需要将排序的范围进行缩小简化，从而提高查询使用的效率。 三、大型表行数据库存取的合理消除。 数据库系统的存储量是有上限的，所有的索引内容都占有数据库空间，尤其是大型数据表占有的空间更大，将会造成索引时间变长。但是大型表行数据有些内容是不必要的，在进行索引查詢时，数据表当中的存取顺序对查询的效率有直接的影响。例如需要采用存取策略时，通
分布式数据库的索引技术研究 摘要:索引是分布式数据库中的一个重要对象。通过对分布式数据库中的索引管理技术的分析,论述了分布式数据库中索引的概念、特点、分类及使用原则等。分析了分布式数据库设计中的统一索引服务。在文章的最后部分给出了创建合理索引的一些建议。 关键词:分布式数据库索引检索 1索引的概念 索引是一个单独的、物理的数据库结构,它是某个表中一列或若干列值的集合和相应的指向表中物理标志这些值的数据页的逻辑指针清单。表的存储由两部分组成,一部分用来存放数据页面,另一部分存放索引页面。 2索引的创建 2.1 索引的创建 创建索引有多种方法,这些方法包括直接创建索引的方法和间接创建索引的方法。直接创建索引,例如使用CREATE INDEX语句或者使用创建索引向导,间接创建索引,例如在表中定义主键约束或者唯一性键约束时,同时也创建了索引。虽然,这两种方法都可以创建索引,但是,它们创建索引的具体内容是有区别的。 使用CREATE INDEX语句或者使用创建索引向导来创建索引,这是最基本的索引创建方式,并且可以定制创建出符合自己需要的索引。在使用这种方式创建索引时,可以使用许多选项,例如指定数据页的充满度、进行排序、整理统计信息等,这样可以优化索引。使用这种方法,可以指定索引的类型、唯一性和复合性,也就是说,既可以创建聚簇索引,也可以创建非聚簇索引,既可以在一个列上创建索引,也可以在两个或者两个以上的列上创建索引。 通过定义主键约束或者唯一性键约束,也可以间接创建索引。主键约束是一种保持数据完整性的逻辑,它限制表中的记录有相同的主键记录。在创建主键约束时,系统自动创建了一个唯一性的聚簇索引。虽然,在逻辑上,主键约束是一种重要的结构,但是,在物理结构上与主键约束相对应的结构是唯一性的聚簇索引。换句话说,在物理实现上,不存在主键约束,而只存在唯一性的聚簇索引。同样,在创建唯一性键约束时,也同时创建了索引,这种索引则是唯一性的非聚簇索引。因此当使用约束创建索引时,索引的类型和特征基本上都已经确定了,由用户定制的余地比较小。 3分布式数据库设计中的统一索引服务
Sybase数据库管理手册
目录 Sybase 数据库安装说明 (3) 一、安装前准备工作 (3) 二、安装主程序 (3) 三、安装后打补丁 (6) 四、重启后创建Sybase服务 (6) 五、字符集设置 (11) 六、还原HIS数据库 (13) 七、Sybase服务不能启动时 (19) 八、配置参数 (21) 客户端安装说明 (29) 一、安装客户端 (29) 二、配置客户端 (29) Sybase 数据库的备份、恢复 (29) Sybase 数据库维护 (30) Sybase数据常用命令的使用 (31)
Sybase 数据库安装说明 一、安装前准备工作 ●先将Sybase安装文件夹(ASESERVER)拷贝到要安装的机器硬盘上。(此文件夹下文中都 用d:\Tooll\ASESERVER) ●将Sybase的补丁拷贝到要安装的机器硬盘上 ●处理安装时的字符集问题(防止安装时出现乱码) 对于不同的Windows版本的操作系统Sybase都要进行字符集文件的修改，下面是不同 二、安装主程序 ●进入安装程序 完成安装前的准备工作后就可以双击D:\TOOLS\ASESERVER\setup.exe文件进入Sybase安装程序。
●确定安装目录 选择安装目录是不要选择有磁盘阵列或做了Raid的盘，也不要选择操作系统所在的磁盘。 ●选择安装组件 ●安装总结
在总结处要注意所需空间是不是小于可用空间，如果不是则要将安装的磁盘清除一些文件来达到所需空间。单击“下一步”进行安装进行状态 ●安装进度 ●录入注册信息
●重启提示 完成安装后提示是否重新启动机器，按否不重启机器。然后将补丁拷贝到安装目录。 三、安装后打补丁 将\ASE补丁\ebf11574\Server目录下的所有文件拷贝到Sybase安装目录下例如安装目录为C:\Sybase 将C:\sybase\shared-1_0\jre1.2.2\lib\font.properties.zh.NT5.2文件名改名,操作系统与文件名的配对关系参考安装前准备工作的配对关系。 四、重启后创建Sybase服务 ●重启机器后进入Sybase安装程序确定提示按“否”后进行Windows操作系统 ●进行操作系统的运行窗口录入CMD进入Dos操作界面
SqlServer索引及优化详解 （一）深入浅出理解索引结构 实际上，您可以把索引理解为一种特殊的目录。微软的SQL SERVER提供了两种索引：聚集索引（clustered index，也称聚类索引、簇集索引）和非聚集索引（nonclustered index，也称非聚类索引、非簇集索引）。下面，我们举例来说明一下聚集索引和非聚集索引的区别：其实，我们的汉语字典的正文本身就是一个聚集索引。比如，我们要查“安”字，就会很自然地翻开字典的前几页，因为“安”的拼音是“an”，而按照拼音排序汉字的字典是以英文字母“a”开头并以“z”结尾的，那么“安”字就自然地排在字典的前部。如果您翻完了所有以“a”开头的部分仍然找不到这个字，那么就说明您的字典中没有这个字；同样的，如果查“张”字，那您也会将您的字典翻到最后部分，因为“张”的拼音是“zhang”。也就是说，字典的正文部分本身就是一个目录，您不需要再去查其他目录来找到您需要找的内容。 我们把这种正文内容本身就是一种按照一定规则排列的目录称为“聚集索引”。如果您认识某个字，您可以快速地从自动中查到这个字。但您也可能会遇到您不认识的字，不知道它的发音，这时候，您就不能按照刚才的方法找到您要查的字，而需要去根据“偏旁部首”查到您要找的字，然后根据这个字后的页码直接翻到某页来找到您要找的字。但您结合“部首目录”和“检字表”而查到的字的排序并不是真正的正文的排序方法，比如您查“张”字，我们可以看到在查部首之后的检字表中“张”的页码是672页，检字表中“张”的上面是“驰”字，但页码却是63页，“张”的下面是“弩”字，页面是390页。很显然，这些字并不是真正的分别位于“张”字的上下方，现在您看到的连续的“驰、张、弩”三字实际上就是他们在非聚集索引中的排序，是字典正文中的字在非聚集索引中的映射。我们可以通过这种方式来找到您所需要的字，但它需要两个过程，先找到目录中的结果，然后再翻到您所需要的页码。我们把这种目录纯粹是目录，正文纯粹是正文的排序方式称为“非聚集索引”。通过以上例子，我们可以理解到什么是“聚集索引”和“非聚集索引”。进一步引申一下，我们可以很容易的理解：每个表只能有一个聚集索引，因为目录只能按照一种方法进行排序。 （二）何时使用聚集索引或非聚集索引 下面的表总结了何时使用聚集索引或非聚集索引（很重要）。
/* * ------------------------------------------------------------------- * |-标题：MySQL优化自学手册 * |-整理: 杨白玉 * |-时间: 2015年9月25日 * ------------------------------------------------------------------- */ mysql优化 前提：数据库性能的优劣直接影响到程序的性能，所以数据库的设计与参数配置至关重要。 数据库优化的方式： 1、数据库设计 2、sql语句的优化 3、数据库参数的配置（扩展数据库的缓存或者数据库的空间） 4、恰当的硬件资源（钱的问题，有钱就能满足）
第一章数据库的设计 一、数据库的设计： 数据库的设计指的就是表的设计。设计要符合三范式（规范的模式），有时我们也需要适当的逆范式； 二、什么是三范式？ 第一范式：1NF是对属性（可理解为字段）的原子性约束，要求属性具有原子性，不可再分。第二范式：2NF是对记录的唯一性约束，要求记录有唯一的标识，即实体的唯一性； 第三范式：3NF是对字段冗余的约束，即任何字段不能由其他字段派生出来，要求字段没有冗余，这是可以做到的。 然而，没有冗余的数据库未必是好的数据库，有时候为了提高运行的效率，我们也会使用适当的逆范式，方法就是：增加字段。 一般来说，1NF在关系型数据库中是自动满足的； 2NF通常通过主键自增的唯一性来约束。而且，记录本身也很少会完全一样； 3NF主要是在主从表中，不会出现相同的字段与字段值；
第二章 SQL语句的优化 一、SQL语句优化的步骤： 1、通过show status 命令了解各种sql的执行频率； 2、定位执行效率较低的SQL语句，主要集中在查询语句 3、通过explain分析低效率的sql语句的执行情况 4、确定问题并采取相应的优化措施 二、sql语句有几类？ ddl(数据定义语句)[create alter drop] dml(数据操作语句)[insert delete update] select dtl(数据事物语句)[commit rollback savepoint] dcl(数据控制语句)[grant revoke] show status命令 该命令可以显示mysql数据库当前的状态，我们主要重点关注“Com”开头的指令。 1、显示数据库开启本次会话后到目前的信息： show status like “Com%”; <=> show session status like “Com%”; 2、显示数据库从启动到目前的信息： Show global status like “Com%”;
关于Sybase ASE数据库的license以及试用版过期的问题的解决方案 作者：佚名来源：中国自学编程网收集整理发布日期：2009-02-18 当用户从Sybase官网上下载了ASE15.0.2以后，如果选择了安装Express Edition或者Developer Edition，基本上不会碰到什么问题，除了有些功能受限以下。 但大多数可能选择了Enterprise Edition for Evaluation类型，即企业版试用。都会碰到这样的问题，即一个月以后，license过期，无法启动server。于是很郁闷，可能大部分人，会选择卸载再重新安装一遍，这样当然没问题，只是，太浪费时间了。 有一段时间，我自己甚至也以为只能这样去解决了。 实际上不是，通过在sybase论坛上与一些有经验的人交流以后，发现，是可以切换的。 首先，有三种安装类型： 1. Express Edition，完全免费，不用缀述。 2. Developer Edition，没有使用期限限制，用于开发和测试。似乎不能商用，无所谓了。我也是刚得知。以前好像是有60天的限制。 3. Enterprise Edition，它是有试用时间的限制的。是30天。 只要能找到切换就OK了。 你的解决方法就是，把企业版的license切到开发版或者Express版。怎么切？ 先看看目录$SYBASE/SYSAM-2_0/licenses下边的三个文件： SYBASE_ASE_DE.lic SYBASE_ASE_XE.lic 第一个文件里边有这样的内容： PE=DE;LT=DT 第二个文件里有这样的内容： PE=XE;LT=CP
Sql优化方案 一．数据库优化技术 1.索引（强烈建议使用） 1.1优点 创建索引可以大大提高系统的性能。 第一，通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。 第二，可以大大加快数据的检索速度，这也是创建索引的最主要的原因。 第三，可以加速表和表之间的连接，特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义。 第四，在使用分组和排序子句进行数据检索时，同样可以显著减少查询中分组和排序的时间。 第五，通过使用索引，可以在查询的过程中，使用优化隐藏器，提高系统的性能。 1.2 缺点 第一，创建索引和维护索引要耗费时间，这种时间随着数据量的增加而增加。第二，索引需要占物理空间，除了数据表占数据空间之外，每一个索引还要占一定的物理空间，如果要建立聚簇索引，那么需要的空间就会更大。 第三，当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态的维护，这样就降低了数据的维护速度。 1.3 使用准则 索引是建立在数据库表中的某些列的上面。因此，在创建索引的时候，应该仔细考虑在哪些列上可以创建索引，在哪些列上不能创建索引。 一般来说，应该在这些列上创建索引。 第一，在经常需要搜索的列上，可以加快搜索的速度；
第二，在作为主键的列上，强制该列的唯一性和组织表中数据的排列结构； 第三，在经常用在连接的列上，这些列主要是一些外键，可以加快连接的速度；第四，在经常需要根据范围进行搜索的列上创建索引，因为索引已经排序，其指定的范围是连续的； 第五，在经常需要排序的列上创建索引，因为索引已经排序，这样查询可以利用索引的排序，加快排序查询时间； 第六，在经常使用在WHERE子句中的列上面创建索引，加快条件的判断速度。 同样，对于有些列不应该创建索引。一般来说，不应该创建索引的的这些列具有下列特点： 第一，对于那些在查询中很少使用或者参考的列不应该创建索引。这是因为，既然这些列很少使用到，因此有索引或者无索引，并不能提高查询速度。相反，由于增加了索引，反而降低了系统的维护速度和增大了空间需求。 第二，对于那些只有很少数据值的列也不应该增加索引。这是因为，由于这些列的取值很少，例如人事表的性别列，在查询的结果中，结果集的数据行占了表中数据行的很大比例，即需要在表中搜索的数据行的比例很大。增加索引，并不能明显加快检索速度。 第三，对于那些定义为text, image和bit数据类型的列不应该增加索引。这是因为，这些列的数据量要么相当大，要么取值很少。 第四，当修改性能远远大于检索性能时，不应该创建索引。这是因为，修改性能和检索性能是互相矛盾的。当增加索引时，会提高检索性能，但是会降低修改性能。当减少索引时，会提高修改性能，降低检索性能。因此，当修改性能远远大于检索性能时，不应该创建索引。 1.4 总结 1）索引提高了数据库的检索性能，但一定程度上牺牲了修改性能。因此适用于“多查询少修改”（insert，update，delete）的表。 2）对此类表中的外键，需要分组，排序或作为检索条件的字段建立索引 3）对此类表中查询使用少，字段取值少，字段数据量大的不应创建索引
MYSQL索引和优化详细说明教程 2008-05-16 15:59 MYSQL索引和优化 一、什么是索引？ 索引用来快速地寻找那些具有特定值的记录，所有MySQL索引都以B-树的形式保存。如果没有索引，执行查询时MySQL必须从第一个记录开始扫描整个表的所有记录，直至找到符合要求的记录。表里面的记录数量越多，这个操作的代价就越高。如果作为搜索条件的列上已经创建了索引，MySQL无需扫描任何记录即可迅速得到目标记录所在的位置。如果表有1000个记录，通过索引查找记录至少要比顺序扫描记录快100倍。 假设我们创建了一个名为people的表： 然后，我们完全随机把1000个不同name值插入到people表。 可以看到，在数据文件中name列没有任何明确的次序。如果我们创建了name 列的索引，MySQL将在索引中排序name列： 对于索引中的每一项，MySQL在内部为它保存一个数据文件中实际记录所在位置的“指针”。因此，如果我们要查找name等于“Mike”记录的peopleid（SQL 命令为“SELECT peopleid FROM people WHERE name=\’Mike\’;”），MySQL 能够在name的索引中查找“Mike”值，然后直接转到数据文件中相应的行，准确地返回该行的peopleid（999）。在这个过程中，MySQL只需处理一个行就可以返回结果。如果没有“name”列的索引，MySQL要扫描数据文件中的所有记录，即1000个记录！显然，需要MySQL处理的记录数量越少，则它完成任务的速度就越快。 二、索引的类型 MySQL提供多种索引类型供选择： 普通索引 这是最基本的索引类型，而且它没有唯一性之类的限制。普通索引可以通 过以下几种方式创建：
◆Mysql数据库的优化技术<大型网站优化技术> 对mysql优化时一个综合性的技术，主要包括 a: 表的设计合理化(符合3NF) b: 添加适当索引(index) [四种: 普通索引、主键索引、唯一索引unique、全文索引] c: 分表技术(水平分割、垂直分割) d: 读写[写: update/delete/add]分离 e: 存储过程[模块化编程，可以提高速度] 数据库的三层结构： f: 对mysql配置优化[配置最大并发数my.ini, 调整缓存大小] g: mysql服务器硬件升级 h: 定时的去清除不需要的数据,定时进行碎片整理(MyISAM) CREATE [UNIQUE|FULLTEXT|SPATIAL] INDEX index_name [USING index_type] ON tbl_name (index_col_name,...) ◆什么样的表才是符合3NF (范式) 表的范式，是首先符合1NF, 才能满足2NF , 进一步满足3NF 1NF: 即表的列的具有原子性,不可再分解，即列的信息，不能分解, 只有数据库是关系型数据库(mysql/oracle/db2/informix/sysbase/sql server)，就自动的满足1NF ?数据库的分类 关系型数据库: mysql/oracle/db2/informix/sysbase/sql server 非关系型数据库: (特点: 面向对象或者集合) NoSql数据库: MongoDB(特点是面向文档) 2NF: 表中的记录是唯一的, 就满足2NF, 通常我们设计一个主键来实现id primary key ; 3NF: 即表中不要有冗余数据, 就是说，表的信息，如果能够被推导出来，就不应该单独的设计一个字段来存放. 比如下面的设计就是不满足3NF：显示推导处理
Sybase数据转成Sql Server数据库的执行步骤： 目前我们采用Sql Server 的DTS工具实现数据的交换操作。 一、前期准备：在目标数据库形成跟原数据库完全相同的表结构。 1，需要将客户备份的sybase数据库恢复到我们sybase帐套中，形成原数据库。 2，在Sql Server数据库中建立目标数据帐套，利用帐套维护工具建立目标数据库，选择模块与原数据库所用模块相同即可，初始年度与原数据库的初始年度也要相同。 创建完数据库后，如果原数据库有历史年度数据，则在目的数据库上的相应模块也做年结操作形成相应的历史年度表。主要通过察看数据库中那些表带有历史年度后缀，那些模块需要年结需要根据具体数据库设置。 3，删除所有用户表中的记录。 删除步骤，登陆原数据库，根据下面语句形成删除表记录sql。 select 'truncate table '+name +' go' from sysobjects where type = 'U' order by name 把执行结果复制到EditPlus中去，在go前增加换行符，形成删除表记录的sql语句。 4，在目标数据库中执行这些删除记录的sql语句，将目标数据库的相应记录删除。 并注意查看出错语句，主要是表不存在的情况下报的错误。 并决定那些表可以不需要，记录下不需要的表。 针对原数据库： 5，利用报表优化工具做临时表清除工作，以便节省交换时间。 二、数据导入操作： 利用DTS工具做数据交换操作。 执行步骤如下： 1，运行DTS，按照下一步执行即可。 2，配置数据源，我们这里是sybase数据库做数据源。 数据库类型选择sybase ASE OLE DB Provider 3，点击属性，配置数据库连接。数据源中输入syboledb，一定确保之前利用备份恢复工具(DBGhost.exe)联接过sybase数据库一次。 4，配置目标数据库这里选择sql server数据库。 5，选择复制表和视图。 6，选择表和视图。把不需要交换的表前面不需要选择即可，另外视图也不需要选择。 7， 8，执行 9，最后看以下执行结果，找到出错原因。 10，针对每一条出错的表，定位错误原因，然后单独把出错的表再导入一次。 注意问题： 由于sybase数据库大小写区分，而sqlserver数据库默认不区分大小写，有可能会出现复制数据违反唯一索引的问题。 解决方式有二： 删除通过大小写区分不一致的记录。 创建的sql server 实例也选择区分大小写。
SQL索引一步到位 SQL索引在数据库优化中占有一个非常大的比例，一个好的索引的设计，可以让你的效率提高几十甚至几百倍，在这里将带你一步步揭开他的神秘面纱。 1.1 什么是索引？ SQL索引有两种，聚集索引和非聚集索引，索引主要目的是提高了SQL Server系统的性能，加快数据的查询速度与减少系统的响应时间 下面举两个简单的例子： 图书馆的例子：一个图书馆那么多书，怎么管理呢？建立一个字母开头的目录，例如：a开头的书，在第一排，b开头的在第二排，这样在找什么书就好说了，这个就是一个聚集索引，可是很多人借书找某某作者的，不知道书名怎么办？图书管理员在写一个目录，某某作者的书分别在第几排，第几排，这就是一个非聚集索引 字典的例子：字典前面的目录，可以按照拼音和部首去查询，我们想查询一个字，只需要根据拼音或者部首去查询，就可以快速的定位到这个汉字了，这个就是索引的好处，拼音查询法就是聚集索引，部首查询就是一个非聚集索引. 看了上面的例子，下面的一句话大家就很容易理解了：聚集索引存储记录是物理上连续存在，而非聚集索引是逻辑上的连续，物理存储并不连续。就像字段，聚集索引是连续的，a后面肯定是b，非聚集索引就不连续了，就像图书馆的某个作者的书，有可能在第1个货架上和第10个货架上。还有一个小知识点就是：聚集索引一个表只能有一个，而非聚集索引一个表可以存在多个。 1.2 索引的存储机制 首先，无索引的表，查询时，是按照顺序存续的方法扫描每个记录来查找符合条件的记录，这样效率十分低下,举个例子，如果我们将字典的汉字随即打乱，没有前面的按照拼 音或者部首查询，那么我们想找一个字，按照顺序的方式去一页页的找，这样效率有多底，大家可以想象。 聚集索引和非聚集索引的根本区别是表记录的排列顺序和与索引的排列顺序是否一致，其实理解起来非常简单，还是举字典的例子：如果按照拼音查询，那么都是从a-z的，是 具有连续性的，a后面就是b，b后面就是c，聚集索引就是这样的，他是和表的物理排列顺序是一样的，例如有id为聚集索引，那么1后面肯定是2,2后面肯定是3，所以说这样的搜索顺序的就是聚集索引。非聚集索引就和按照部首查询是一样是，可能按照偏房查询的时候，根据偏旁‘弓’字旁，索引出两个汉字，张和弘，但是这两个其实一个在100页，一个在1000页，（这里只是举个例子），他们的索引顺序和数据库表的排列顺序是不一样的，这个样的就是非聚集索引。 原理明白了，那他们是怎么存储的呢？在这里简单的说一下，聚集索引就是在数据库 被开辟一个物理空间存放他的排列的值，例如1-100，所以当插入数据时，他会重新排列 整个整个物理空间，而非聚集索引其实可以看作是一个含有聚集索引的表，他只仅包含原表中非聚集索引的列和指向实际物理表的指针。他只记录一个指针，其实就有点和堆栈差不多的感觉了
MySQL索引分析和优化列：
由于索引文件以B-树格式保存，MySQL能够立即转到合适的firstname，然后再转到合适的lastname，最后转到合适的age。在没有扫描数据文件任何一个记录的情况下，MySQL就正确地找出了搜索的目标记录！ 那么，如果在firstname、lastname、age这三个列上分别创建单列索引，效果是否和创建一个firstname、lastname、age的多列索引一样呢？答案是否定的，两者完全不同。当我们执行查询的时候，MySQL只能使用一个索引。如果你有三个单列的索引，MySQL会试图选择一个限制最严格的索引。但是，即使是限制最严格的单列索引，它的限制能力也肯定远远低于firstname、lastname、age这三个列上的多列索引。
下面我们就来看看这个EXPLAIN分析结果的含义。 table：这是表的名字。 type：连接操作的类型。下面是MySQL文档关于ref连接类型的说明： “对于每一种与另一个表中记录的组合，MySQL将从当前的表读取所有带有匹配索引值的记录。如果连接操作只使用键的最左前缀，或者如果键不是UNIQUE或PRIMARY KEY类型（换句话说，如果连接操作不能根据键值选择出唯一行），则MySQL使用ref连接类型。如果连接操作所用的键只匹配少量的记录，则ref是一种好的连接类型。” 在本例中，由于索引不是UNIQUE类型，ref是我们能够得到的最好连接类型。 如果EXPLAIN显示连接类型是“ALL”，而且你并不想从表里面选择出大多数记录，那么MySQL的操作效率将非常低，因为它要扫描整个表。你可以加入更多的索引来解决这个问题。预知更多信息，请参见MySQL的手册说明。 possible_keys： 可能可以利用的索引的名字。这里的索引名字是创建索引时指定的索引昵称；如果索引没有昵称，则默认显示的是索引中第一个列的名字（在本例中，它是“firstname”）。默认索引名字的含义往往不是很明显。 Key：它显示了MySQL实际使用的索引的名字。如果它为空（或NULL），则MySQL不使用索引。 key_len：索引中被使用部分的长度，以字节计。在本例中，key_len是102，其中firstname 占50字节，lastname占50字节，age占2字节。如果MySQL只使用索引中的firstname部分，则key_len将是50。 ref：它显示的是列的名字（或单词“const”），MySQL将根据这些列来选择行。在本例中，MySQL根据三个常量选择行。 rows：MySQL所认为的它在找到正确的结果之前必须扫描的记录数。显然，这里最理想的数字就是1。 Extra：这里可能出现许多不同的选项，其中大多数将对查询产生负面影响。在本例中，MySQL 只是提醒我们它将用WHERE子句限制搜索结果集。 索引的缺点 到目前为止，我们讨论的都是索引的优点。事实上，索引也是有缺点的。 首先，索引要占用磁盘空间。通常情况下，这个问题不是很突出。但是，如果你创建每一种可能列组合的索引，索引文件体积的增长速度将远远超过数据文件。如果你有一个很大的表，索引文件的大小可能达到操作系统允许的最大文件限制。 第二，对于需要写入数据的操作，比如DELETE、UPDATE以及INSERT操作，索引会降低它们的速度。这是因为MySQL不仅要把改动数据写入数据文件，而且它还要把这些改动写入索引文件。 【结束语】在大型数据库中，索引是提高速度的一个关键因素。不管表的结构是多么简单，一次500000行的表扫描操作无论如何不会快。如果你的网站上也有这种大规模的表，那么你确实应该花些时间去分析可以采用哪些索引，并考虑是否可以改写查询以优化应用。要了解更多信息，请参见MySQL manual。另外注意，本文假定你所使用的MySQL是3.23版，部分查询不能在3.22版MySQL上执行。
Oracle11g 基于SQL语句性能优化 通过索引对SQL进行优化 主讲人：马飞 所在部门：运维部
一、概述 本文所介绍的索引案例是在使用的是Oracle11g 11.2.0.4 数据库运行的。索引是使用最为普遍的一种优化SQL的方法，不同索引均有各自的优缺点。实际优化中需要综合考虑各种环境因素对运行慢的SQL进行优化。常见环境因素有：数据库表及索引的统计信息、列的柱状图，优化器的模式，表上是否有触发器，表上是否创建了物化视图日志，SQL语句是否使用提示符，当前会话的等待事件等。 Oracle数据库中索引可分为B-TREE索引、BitMap索引、全文索引三大类。按索引列的数量不同可分为，单列索引，多列索引。按列值是否唯一可分为唯一索引和非唯一性索引。 二、B-TREE索引 B-TREE索引常常用在OLTP数据库中，为了提高查询性,但同时一个表中索引数据多时会影响DML语句的性能，所以需要全面考虑增加索引后利弊。 2.1索引分类 主键索引、唯一键索引、非唯一键索引、多列组合索引。当表在创建主键时系统会自动为主键列或列的组合上创建唯一索引，主键索引性能最好。其它索引性能好坏取决于单列或多列的数据选择性，如果索引访问的数据小，性能相对较高，因为访问索引和表的块较少因而性能好。 2.2扫描方式 索引唯一扫描、索引范围扫描，全索引扫描，快速全索引扫描，索引跳跃扫描。 2.3上机实践 2.3.1 索引唯一扫描例子：
unique.txt 注意：由于唯一索引的列中可为空值。如果查询条件中有如下写法，则无法走索引扫描。因为b-tree索引中不存储空值。 (1)select * from tab where col is null (2)select * from tab where col is not null (3)select count(0) from tab; 其中(3)中的语句是否走索引取决于唯一索引的列上是否为非空，如果是非空，则会走“INDEX FAST FULL SCAN”快速索引扫描（采用并行索引扫描方式进行取读索引块，效率非常高）。 2.3.2 索引范围扫描例子 在非唯一性索引上的扫描通常都采用索引范围的扫描方式进行。 scan.txt scan2.txt 2.3.3 全索引扫描例子 全索引扫描指的是查询语句的所有列均在索引列中，同时需要访问全表的数据时使用。 indexfull.txt 2.3.4 快速全索引扫描例子 fast_fullscan.txt 2.3.5 索引跳跃扫描例子 skip.txt 2.4索引利弊 优点：当访问表中少量数据时可以提高查询的性能。
MYSQL-innodb性能优化学习总结 BSS测试部：newhackerman
数据库参数 MYSQL数据库的参数配置一般在my.ini配置文件中修改/添加（部分参数也可以用set global 参数名=值做临时调整，重启后失效），配置完后需要重启数据库才生效。 参数1：innodb_buffer_pool_size = Gb/MB 说明：此参数类似于oracle的SGA配置，当主机做为mysql数据库服务器时，一般配置为整机内存的60%~80%。 参数2：innodb_buffer_pool_instances=N 说明：内存缓冲池实例数，将innodb_buffer_pool_size配置的内存分割成N份，此参数当配置内存大小于1G时才生效，当数据库有多个会话进行数据库操作时，用于并行在多个内存块中处理任务，一般配置值《=服务器CPU的个数。 参数3：max_connections = 2000 说明：最大连接数，当数据库面对高并发时，这个值需要调节为一个合理的值，才满足业务的并发要求，避免数据库拒绝连接。 参数4：max_user_connections=1000 说明：设置单个用户的连接数。 参数5：innodb_log_buffer_size =32M 说明：日志缓冲区大小,一般不用设置太大，能存下1秒钟操作的数据日志就行了，mysql 默认1秒写一轮询写一次日志到磁盘。 参数6：innodb_flush_log_at_trx_commit 说明：（这个配置很关键）一般的实时业务交易配置为2，取值0,1,2 0:数据操作时，直接写内存，并不同时写入磁盘； 2:数据操作时，直接写内存，并不同时写入磁盘； 1:就每个事务提交就会要刷新到磁盘后才算提交完成,这种情况是保证了事务的一致性,但性能会有很大的影响。 0与2的区别： 0：当mysql挂了之后，可能会损失前一秒的事务信息 2：当mysql挂了之后，如果系统文件系统没挂，不会有事务丢失。 参数7：innodb_read_io_threads = 16 说明：数据库读操作时的线程数，用于并发。 参数8：innodb_write_io_threads = 16 说明：数据库写操作时的线程数，用于并发。
Sybase数据库与sql server的区别 目前目前大型的数据库都采用oracle，中小型的用sqlServer，建议用sqlserver或者mysql。 sybase与sqlsrver的内在区别就是： 1.Sybase没有用户自定义函数。 2.判断fetch成功的全局变量是@@SQLstatus,而不是@@fetch_status。 3.没有set,赋值与查询通用select。 4.没有top,返回N行要使用set rowcount N / set rowcount 0 5.raiserror 22009 " "--> raiserror( ' ',16,1) 6.游标一定要在过程中使用,不能单独在查询中使用。 7.销毁游标要加cursor关键字.如:deallocate cursor cur_tmp 8.没有bigint类型。 9.create table #t(id numeric(12,0) identity not null),不支持int型,且不能设置起始值和步进值。 10.不能alter一个存储过程,要先drop掉再create。 11.没有len函数,使用char_length或datalength等效。 12.通过sysindexes中的doampg列可返回某表的行数,rowcnt(doampg) 。 13.convert函数没有120格式(yyyy-mm-dd hh:mm:ss),需要
使用 select convert(char(4),datepart(year,getdate()))+ '- '+right ('0'+convert(varchar(2),datepart(month,getdate())), 2)+'-'+right('0'+convert(varchar(2),datepart(day,ge tdate())),2)+ ' '+convert(char(10),getdate(),8) 14.charindex不能从被查找字符串中按指定位置查找某字符串。 15.不能使用rtrim函数将数值型转为字符型。 16.没有cast函数,数值型到字符型转移使用select convert(varchar(10),123) 17.没有replace函数。 18.没有left函数,只有right函数。 19.不支持在字段上加[]。 20.select语句中不支持变量累加,例如:select @SQL=@SQL+colname from tablename 21.在过程及视图中系统会自动将select * 变为select 列1,列2... 22.varchar最大支持16384个字节(SQLServer中是8000) 。 23.Sybase不支持表变量。 24.Sybase不支持instead of触发器。 25.Sybase没有调度(注：定时执行某个操作) 。