Informix－Online 动态服务器（IDS,Informix－Online Dynamic Server）作为Informix数据库产品技术的核心，以其动态可伸缩体系结构，高效的并行处理能力、共享内存技术及易管理性等特点，将硬件资源发挥得淋漓尽致。当前IDS V7正广泛地应用于我国金融、邮政、电信等行业的关键系统中，随着应用的不断深入,数据的积累,查询的复杂化,查询速度会变慢,致使响应时间过长。许多用户将其归结为硬件的原因,于是升级改造,或重新投资,数据库的调优并没有引起足够的重视。这其实是一种浪费,与国外发达国家轻硬件、重应用的思路正好相反。实践表明,数据库的不合理配置和不适当优化是其性能下降的主要因素。实施对IDS上数据库的管理维护、性能调优是系统管理员的主要工作，而能否得以良好的查询响应则集中体现了数据库的性能，因此也是调优的重点。从系统管理的角度，我们可以设置多线索、合理分配共享内存空间、建立数据库和表的分布及分片管理等来加快查询速度，但最终还要基于对数据库本身的全面理解，因为数据处于不断的变化和积累之中，并且随着应用的深入查询将日趋复杂化。本文从数据管理的角度阐述了几种查询优化策略，实际应用中有很好的收效，现说明如下。
一、查询的分类及要求
针对语句中所涉及的数据库表的数目查询可分为：单表查询、多表查询、联合查询、子查询等，多表查询建立在多张表的连接之上，分嵌套循环、合并排序、哈希连接三种方式，最为复杂，也是调优的重点。目前数据库的应用分为联机事务处理(OLTP,Online Transaction Processing）和决策支持系统(DSS,Decision Support System）两大类型，它们对查询的要求不尽相同。OLTP主要涉及单张表，SQL语句简单，数据按索引读取，查询行数少，对响应的时间要求非常苛刻，常在秒级或以下，多用于在线实时业务；DSS涉及多张表之间的连接查询，SQL语句复杂，数据按物理顺序读取，查询行数多，响应时间长，多用于建立在数据仓库技术之上的复杂的数据分析。但无论何种情况，我们都希望最快的响应速度，这也是调优的最终目标。
二、查询的优化策略
1.充分利用查询优化器
查询优化器提供了数据查询的优化策略分析和选择方式，通过设置相关参数，优化器能够选择最佳的连接策略，并在所有的查询路径中找出一条最优路径。选择良好的路径是查询优化中至关重要的一环，一条好的路径可以扫描最少的记录，以最少的磁盘I/O得到正确的查询结果。可通过以下步骤进行。
（1）设置连接策略
通过修改配置文件＄ONCONFIG中的OPTCOMPIND参数值来实现。
OPTCOMPIND 0：在连接中优化器只选择索引连接。
OPTCOMPIND 1：若事务处理为可重复读模式（Repeatable Read）,则选择索引策略，否则，优化器自动选择开销最低的连接策略。
OPTCOMPIND 2：优化器自动选择开销最低的连接策略。应尽量选择该参数。
（2）设置查询优化的模式
也即选择最优的查询路径，通过执行以下SQL语句来实现，格式为：
SET OPTIMIZATION [ HIGH | LOW | FIRST_ROWS | ALL_ROWS ]
其中,HIGH是缺省选项，表示对所有查询路径都进行检测，从中选择最优。
LOW表示采用深度优先法仅在部分路径中选择最优，即在每次连接比较中，遇到最优路径就继续深入而滤掉非最优路径，特点是优化时间短，但路径准确率低。
FIRST_ROWS和ALL_ROWS是自IDS V7.3开始增加的新选项，无论对OLTP还是DSS都非常有用。传统的查询(即ALL_ROWS方式)一次将所有查询结果输出到共享内存缓冲区中，时间的消耗非常大，然而实践表明，大部分用户仅关注最初的几屏输出内容，因此FIRST_ROWS选项为我们提供了很好的选择。FIRST_ROWS指导优化器选择一条查询路径,使其只输出填满一个缓冲区的记录数，如果用户继续查询则继续执行，这样避免了不必要的输出结果和时间浪费，也使查询速度大大提高。
由此可见，优化器的丰富功能为我们提供了灵活的手段，管理员可以根据不同应用情况选择最佳的方式，既能达到最佳的查询效果，又能将由此而造成的系统开销降至最低。