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大数据检索引擎大数据检索引擎是一种用于处理和分析大规模数据集的工具，它能够快速地搜索、检索和分析海量数据，并提供准确、全面的结果。
本文将详细介绍大数据检索引擎的标准格式，包括其定义、功能、特点、应用场景和未来发展趋势等。
一、定义大数据检索引擎是一种软件系统，用于处理和分析大规模数据集。
它通过使用分布式计算和存储技术，能够快速地搜索、检索和分析海量数据，从而提供准确、全面的结果。
大数据检索引擎通常由多个组件组成，包括数据存储、数据处理和查询引擎等。
二、功能1. 数据存储：大数据检索引擎能够高效地存储大规模数据集。
它利用分布式文件系统或者分布式数据库等技术，将数据分散存储在多个节点上，从而实现数据的高可靠性和高可扩展性。
2. 数据处理：大数据检索引擎能够对大规模数据进行处理和分析。
它利用并行计算和分布式处理技术，能够高效地处理复杂的数据计算任务，如数据清洗、数据挖掘和机器学习等。
3. 查询引擎：大数据检索引擎能够快速地搜索和检索海量数据。
它采用索引技术和查询优化算法，能够在短期内返回准确、全面的查询结果。
三、特点1. 高性能：大数据检索引擎能够以极高的速度处理和分析大规模数据集。
它利用并行计算和分布式处理技术，能够充分发挥集群的计算和存储能力，从而实现高性能的数据处理和查询。
2. 高可靠性：大数据检索引擎采用分布式存储和计算技术，能够实现数据的高可靠性和高可用性。
即使某个节点浮现故障，系统仍然能够正常运行，不会影响数据的存储和查询。
3. 高扩展性：大数据检索引擎能够根据需求灵便地扩展计算和存储资源。
它可以通过增加节点或者调整集群的配置，来提高系统的计算和存储能力，从而适应不断增长的数据量和计算需求。
4. 多样化的数据处理能力：大数据检索引擎支持多种数据处理和分析任务。
它可以进行数据清洗、数据挖掘、机器学习和实时分析等，能够满足不同领域的数据处理需求。
四、应用场景1. 电商行业：大数据检索引擎可以匡助电商企业分析用户行为、商品销售和市场趋势等数据，从而提供个性化推荐、精准营销和供应链优化等服务。
oceanbaseexplain参数OceanBase是一个分布式关系型数据库系统，支持海量数据存储和高性能查询。
在OceanBase中，"explain"是一个用于查询性能优化的关键参数，用于分析查询执行计划并提供优化建议。
本文将详细介绍OceanBase中的"explain"参数。
1.SQL执行计划在OceanBase中，SQL执行计划描述了查询语句的执行顺序和操作步骤。
通过执行计划，可以了解查询语句的优化情况，找出性能瓶颈，并进行相关优化。
"explain"参数用于获取查询的执行计划。
2. explain参数详解"explain"参数的语法格式如下：```explain [extended ， partitions] SELECT ...;```参数说明：- extended: 显示详细的执行计划信息，包括操作步骤、数据访问路径等。
对于复杂的查询语句，可以使用该参数来查看更详细的执行计划。
- partitions: 显示查询任务的分区信息。
在OceanBase中，数据分为多个分区来存储，每个分区可以独立进行查询操作。
该参数用于查看查询任务在不同分区上的执行情况。
3.使用示例下面是一个使用"explain"参数的示例：```explain extended select * from table_name where column_name= 'value';```执行上述命令后，系统将返回该查询语句的执行计划信息，包括操作步骤、数据访问路径等。
4.解读执行计划信息执行计划信息给出了查询语句的执行顺序和操作步骤。
以下是一些常见的执行计划信息：-查询顺序：执行计划通常按照从上到下的顺序给出查询操作的执行顺序。
可以通过阅读执行计划来了解查询语句的执行逻辑。
-JOIN操作：执行计划中的JOIN操作表示不同表之间的关联操作。
Java千万级别数据处理与优化随着互联网的发展，数据规模异常的庞大。
对于Java开发人员来说，面对这种情况，我们需要从性能和优化的角度思考，从而使我们的程序在处理海量数据时更有效率、更加可靠。
一、数据处理1. 数据读取优化数据读取是数据处理的第一步，良好的数据读取优化可以最大限度地提高程序的效率。
在数据读取方面，我们需要注重以下几个方面的优化：（1）缓存读取：对于内存中需要反复读取的数据，我们应该缓存读取，避免多次访问磁盘带来的性能损耗。
（2）文件切割：对于大文件的读取，我们可以将其切割成多个小文件，以便于多线程同时读取，并且有效减少了每个线程读取文件大小的开销。
（3）使用BufferedInputStream和BufferedReader：Java中提供了BufferedInputStream和BufferedReader这两种缓存读取的方式，可以有效地提高文件读取的效率。
2. 数据存储优化在面对千万级别的数据时，数据的存储也是我们需要优化的重要环节。
在数据存储方面，我们需要注重以下几个方面的优化：（1）使用内存存储：对于频繁读写的数据，我们应该尽量使用内存存储，避免频繁的磁盘读写，从而提高程序效率。
（2）使用NoSQL数据库：对于大规模的数据存储，我们可以使用NoSQL数据库来代替传统的关系型数据库，NoSQL数据库对分布式存储的支持更加完善，可以提高数据存储的效率。
（3）批量操作：在实际开发中，我们应该尽量采用批量操作的方式进行数据存储，这样可以有效提高数据处理的效率。
二、数据处理算法1. 分治算法分治算法是一种非常常见的算法，可以用于解决很多常见的数据处理问题。
在数据分析处理过程中，分治算法可以用来将庞大的数据集划分成多个小数据集，然后并行处理每个小数据集，最后合并结果。
通过这种方法，可以有效提高程序的处理效率。
2. MapReduce算法MapReduce算法是一种分布式数据处理算法，可以对千万级别的数据进行优化。
解决Python访问MySQL数据库速度慢的问题这两天写了个作业，关于学⽣选课系统的，随后完成后也会发布到我的博客⾥⾯。
室友的访问速度⼏乎是毫秒级，⽽我的起码要等上四五秒钟。
我总结的影响访问速度的原因主要有以下⼏种：1、主机名2、重复开、关数据库3、后台数据库中的数据过多，没做数据优化导致后台查询数据很慢解决⽅法：1、⽤IP地址代替localhost：mysql -h 127.0.0.1 -uroot -p2、禁⽌mysql做域名解析： MySQL在处理新的线程连接请求时，会尝试进⾏DNS解析，如果在hostcache和Hosts⾥找不到，处理起来就会很慢因此最直接简便的⽅法就是禁⽤该反向解析功能，可以通过修改MySQL的配置⽂件实现，Linux下是f⽂件，windows下是my.ini⽂件，在配置⽂件[mysqld]下新增如下⼀⾏代码： skip-name-resolve然后重启MySQL服务，再次连接发现已是秒连了。
这个⽅案的不⾜之处就是，以后在使⽤grant对⽤户进⾏授权时只能使⽤IP格式，⽽不能使⽤主机名称了。
通过修改系统hosts⽂件也可以实现，举例来说，我想解决192.168.1.100远程连接MySQL服务器缓慢的问题，只需要在MySQL库所在服务器的hosts⽂件中新增⼀条记录如下：192.168.1.100保存退出，再次远程连接该MySQL库，同样很快。
之所以说绝，是因为这样设置，你添加记录的192.168.1.100远程连接速度变快了，其他主机连接速度跟之前⼀样慢。
该⽅法同样可以解决ssh远程连接某主机响应很慢的问题，原理⼀样。
3、开⼀次数据库，等所有数据库操作全部完成后再关闭游标关闭数据库，也能相对的加快访问速度。
补充：python | MySQL 处理海量数据时优化查询速度⽅法最近⼀段时间由于⼯作需要，开始关注针对Mysql数据库的select查询语句的相关优化⽅法。
由于在参与的实际项⽬中发现当mysql表的数据量达到百万级时，普通SQL查询效率呈直线下降，⽽且如果where中的查询条件较多时，其查询速度简直⽆法容忍。
Java大规模数据处理解析海量数据的技巧在处理大规模数据时，Java是一种常用的编程语言。
然而，由于海量数据的处理可能涉及到效率、内存管理以及算法优化等方面的挑战，开发人员需要掌握一些技巧来解析这些数据。
本文将介绍一些Java大规模数据处理的技巧，帮助开发人员更好地处理海量数据。
一、数据分块处理在处理大规模数据时，内存管理是一个重要的问题。
当数据量超过内存限制时，我们需要将数据分块处理，以避免内存溢出。
可以使用Java的流式处理机制，通过迭代的方式读取数据，每次处理一块数据，减少内存的消耗。
例如，可以使用BufferedReader的readLine()方法逐行读取文件，然后对每行数据进行处理。
二、并行处理并行处理是指同时处理多个数据块的技术，可以显著提高处理大规模数据的效率。
Java提供了多线程和线程池的机制，可以将数据分成多个部分，并行地处理每个部分。
通过合理设置线程池的大小，可以充分利用计算资源，提高程序的运行效率。
三、使用适当的数据结构在处理大规模数据时，选择适当的数据结构非常重要。
不同的数据结构对于不同的操作具有不同的时间复杂度，选择合适的数据结构可以提高程序的效率。
例如，如果需要频繁地插入和删除数据，可以选择链表或树等数据结构；如果需要随机访问数据，可以选择数组或哈希表等数据结构。
根据不同的需求，选择合适的数据结构可以提高程序的性能。
四、优化算法算法的选择也是解析海量数据的关键。
优化算法可以提高程序的效率，减少资源的消耗。
例如，对于排序操作，可以选择高效的排序算法，如快速排序或归并排序，而不是简单的冒泡排序。
另外，可以使用适当的数据结构和算法来进行数据过滤、去重等操作，减少不必要的计算。
五、使用缓存缓存是提高程序性能的有效方式之一。
当程序需要频繁地访问某些数据时，可以使用缓存将这些数据存储起来，避免重复计算和访问。
在Java中，可以使用HashMap等数据结构来实现缓存。
通过在内存中存储一部分数据，可以提高程序的响应速度和效率。
ES查询方法整理Elasticsearch（以下简称ES）是一个基于Lucene的开源分布式引擎，提供了快速、分布式和可扩展的全文功能。
ES通过使用倒排索引和分词技术，可以对海量数据进行高效的与分析。
本文将介绍ES中常用的查询方法，包括基本查询、组合查询、过滤查询、范围查询、排序查询以及聚合查询等。
1.基本查询基本查询最常用的是match和term查询。
match查询可以用来模糊匹配文本字段，而term查询则用于精确匹配关键词。
同时，还可以通过multi_match查询在多个字段中进行匹配，以及通过bool查询来组合多个查询条件。
2.组合查询组合查询用于将多个查询条件进行逻辑组合，常用的有must、should和must_not等。
must表示所有条件都必须满足，should表示其中至少一个条件要满足，must_not则表示条件不能满足。
3.过滤查询过滤查询用于过滤掉不符合条件的文档，常用的有term和range查询。
term过滤查询用于精确匹配关键词，而range过滤查询则用于匹配指定范围内的值。
4.范围查询范围查询用于匹配指定范围内的值，常用的有range和exists查询。
range查询可以用于匹配数字、日期和字符串等类型的数据，exists查询则用于匹配存在一些字段的文档。
5.排序查询排序查询用于对结果进行排序，ES支持多种排序方式，包括按字段升降序排序、按评分排序、按距离排序等。
6.聚合查询聚合查询用于对结果进行分组和计算，可以实现类似于SQL的GROUP BY和计算统计指标的功能。
常用的聚合查询包括terms聚合、range聚合、date_histogram聚合等。
7.嵌套查询嵌套查询用于对嵌套字段进行查询，ES支持对嵌套字段进行全文、词条匹配以及范围查询等。
以上是ES中常用的查询方法，对于不同的查询需求，可以选择合适的方法来进行查询。
需要注意的是，ES的查询语法相对复杂，需要熟悉一定的DSL（Domain Specific Language）语法，以便灵活使用各种查询功能。
大数据检索引擎标题：大数据检索引擎引言概述：随着互联网的快速发展，大数据已经成为当今社会的一个重要资源。
为了更好地管理和利用这些海量数据，大数据检索引擎应运而生。
本文将详细介绍大数据检索引擎的概念、作用、特点、应用和发展趋势。
一、概念1.1 大数据检索引擎是什么？大数据检索引擎是一种基于大数据技术的软件系统，用于对海量数据进行快速高效的检索和查询。
它通过建立索引、分布式存储和并行计算等技术，实现对大规模数据的快速搜索和分析。
1.2 大数据检索引擎与传统搜索引擎的区别大数据检索引擎主要针对大规模数据的检索和查询，具有更高的并发性能和更快的响应速度。
而传统搜索引擎更多用于对网页等信息的检索，对于大数据处理能力较弱。
1.3 大数据检索引擎的核心功能大数据检索引擎的核心功能包括数据索引、查询优化、分布式存储和并行计算等。
它能够实现对海量数据的快速检索、高效查询和实时分析。
二、作用2.1 提高数据检索效率大数据检索引擎能够快速建立索引，实现对海量数据的高效检索，大大提高了数据查询的效率。
2.2 支持复杂查询需求大数据检索引擎能够支持复杂的查询需求，如多条件查询、聚合查询、实时查询等，满足用户对数据的多样化需求。
2.3 实现数据可视化分析大数据检索引擎还可以将查询结果通过可视化方式展现，帮助用户更直观地理解数据，发现数据之间的关联和规律。
三、特点3.1 高可扩展性大数据检索引擎采用分布式存储和计算架构，具有高度可扩展性，能够轻松应对数据规模的扩大。
3.2 高并发性能大数据检索引擎能够支持大量用户同时进行数据查询，具有高并发性能，保证了系统的稳定性和可靠性。
3.3 实时性能大数据检索引擎能够实时响应用户的查询请求，保证数据的实时性，满足用户对数据的及时分析需求。
四、应用4.1 电商行业大数据检索引擎在电商行业广泛应用，帮助企业实现对用户行为数据的分析和个性化推荐，提升用户体验和销售额。
4.2 金融行业金融机构利用大数据检索引擎对市场数据和客户信息进行分析，实现风险控制和精准营销，提高经营效率和风险管理能力。
海量数据问题的处理-六种解决思路1. 处理海量数据问题的四板斧分治基本上处理海量数据的问题，分治思想都是能够解决的，只不过⼀般情况下不会是最优⽅案，但可以作为⼀个baseline，可以逐渐优化⼦问题来达到⼀个较优解。
传统的归并排序就是分治思想，涉及到⼤量⽆法加载到内存的⽂件、排序等问题都可以⽤这个⽅法解决。
适⽤场景:数据量⼤⽆法加载到内存技能链接:归并排序哈希(Hash)个⼈感觉Hash是最为粗暴的⼀种⽅式，但粗暴却⾼效，唯⼀的缺点是耗内存，需要将数据全部载⼊内存。
适⽤场景:快速查找，需要总数据量可以放⼊内存bit(位集或BitMap)位集这种思想其实简约⽽不简单，有很多扩展和技巧。
⽐如多位表⽰⼀个数据(能够表⽰存在和数量问题)，BloomFilter(布隆过滤器就是⼀个典型的扩展)，在实际⼯作中应⽤场景很多，⽐如消息过滤等，读者需要掌握，但对于布隆过滤器使⽤有⼀些误区和不清楚的地⽅，读者可以看下⾯这篇博客避免这些性能上的误区。
适⽤场景：可进⾏数据的快速查找，判重技能链接:布隆过滤器使⽤的性能误区堆(Heap)堆排序是⼀种⽐较通⽤的TopN问题解决⽅案，能够满⾜绝⼤部分的求最值的问题，读者需要掌握堆的基本操作和思想。
适⽤场景:处理海量数据中TopN的问题(最⼤或最⼩)，要求N不⼤，使得堆可以放⼊内存技能链接:排序算法-Heap排序2. 常见场景题：谈⼀谈，分布式集群中如何保证线程安全？请你设计⼀种⽅案，给每个组分配不同的IP段，并且可以快速得知某个IP是哪个组的?如何将⼀个⽂件快速下发到100万个服务器这⾥有1000个任务，分给10个⼈做，你会怎样分配，先在纸上写个最简单的版本，然后优化。
全局队列，把1000任务放在⼀个队列⾥⾯，然后每个⼈都是取，完成任务。
分为10个队列，每个⼈分别到⾃⼰对应的队列中去取务。
如果让你来开发微信抢红包，说说你的思路是怎么样的？可能遇到什么问题，你会怎么解决悲观锁，乐观锁，存储过程放在mysql数据库中。
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。
海量数据查询优化(精)2009-03-20 01:36这是我面试的一家数据维护业务公司的面试题，虽然这个职位并不是我所期望的Java开发的工作，自己还是想把握好每一次机会，最后还是去尝试了一下。
由于平时开发的应用数据量比较小，不太关注性能优化的问题，所以不知如何作答，答得不好，很是郁闷。
从网上搜索出海量数据查询优化的两篇文章，转载下来，学习学习。
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>1001 UNIONSELECT ＊ 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。
索引的建立避免了在嵌套中反复扫描。
关于表与索引的统计信息如下：表行尺寸行数量每页行数量数据页数量（table）(row size) （Row count）（Rows/Pages）（Data Pages）part 150 10，000 25 400Vendor 150 1，000 25 40Parven 13 15，000 300 50索引键尺寸每页键数量页面数量（Indexes）(Key Size) （Keys/Page) (Leaf Pages）part 4 500 20Vendor 4 500 2Parven 8 250 60看起来是个相对简单的3表连接，但是其查询开销是很大的。
