数据库查询优化策略研究

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1、数据库查询优化策略研究　　摘要：随着计算机技术的不断发展，各种日常应用数据呈指数级增长，如何有效的管理数据是急需解决的问题。因此，数据库系统应运而生，查询操作又是最多的数据库操作，鉴于此，如何提高数据库查询效率至关重要。该文通过分析数据库查询步骤提出相应的优化策略，包括基于索引、SQL语句和其他优化方法。关键词：数据库；查询优化；索引；SQL语句中图分类号：TP391文献标识码：A文章编号：1009-3044（2013）32-7183-03随着计算机技术的日趋成熟，应用程序产生的数据快速增长，数据库显得尤为重要。数据库系统管理数据的有效工具，数

2、据库操作中查询操作又是最多的，通过数据库查询可以方便地获得所需的数据。然而，很多数据查询操作效率很低，在大数据集查询时表现得更为明显，查询所花时间长，响应慢，甚至导致查询结果不精确，主要原因一方面是由于硬件处理能力不够所导致，另一方面是由于查询方法不好，影响查询效率。查询方法的好处可能影响数十倍的查询效率。虽然有些数据库内置优化方法，但远远还不够，用户提交的查询语句也是影响查询效率的关键。1关系数据库的查询处理81.1查询处理步骤关系型数据库管理系统（RDBMS）查询处理包括四个阶段，如图1所示，分别是查询分析，查询检查，查询优化和查询执行。1

3、）查询分析查询分析是第一步，主要进行查询语句扫描，词法分析和语法分析。识别语言符号、属性名、SQL关键词等，再进行语法检查和分析判断是否满足SQL语法规则要求。2）查询检查查询检查就是对SQL语句进行语义检查，根据数据字典检查数据库对象，包括关系名、属性名等。还要进行用户存取权限检查，如果违反完整性约束或没有权限，查询操作不执行。检查通过后把查询语句转变成关系代数表达式，用语法分析树来表示。3）查询优化各个查询语句都有很多操作算法和执行策略可供选择，查询优化就是如何从中选择高效的查询方法。查询优化方法有很多种，比如物理优化和代数优化。物理优化是

4、指根据规则选择底层操作和存取路径；代数优化是指按照规则改变操作的组合和次序，使得查询效率更好。实际RDBMS8查询优化器使用这些优化技术的组合，以获得最佳的查询优化的结果。实际应用中很多查询优化采用多种优化技术，实现更好的查询效果。4）查询执行查询执行根据优化策略生成查询计划，再由代码生成器生成所要查询计划代码。2SQL查询优化方法在关系数据库系统中，查询优化的作用很明显，随着查询优化技术的进步，关系型数据库系统和SQL查询发展快速。查询优化对关系型数据库系统性能影响巨大，用户只需要说明做什么，而不必考虑怎么做，都交给查询优化来做。2.1基于索

5、引的优化索引是一种物理的数据库结构，根据表中的列建立列值与记录行的对应关系，索引包含键值和指向数据页面和行的指针。每个表包含两部分，分别存放表的数据页面和索引页面，索引页面上存放索引。数据检索时先检索索引页面，找到对应指针，再根据获得的指针读取数据。索引用来加快检索速度，但索引占用系统资源，要适当建立，不能每一列都建索引。对索引进行插入删除操作也需要更多的时间。1）索引作用索引用来加快检索速度，查找数据时不必搜索整个数据库。主要内容包括：①通过创建唯一性索引，保证每一行数据唯一。②提高检索速度，这是索引的关键特性。③8实现参考完整性，使得表间快

6、速链接。④采用排序子句和分组检索数据时，缩短查询时排序和分组时间。⑤借助索引在查询过程中采用优化器隐藏，提高性能。2）索引类型如果一个表不建索引，数据行存储不按任何特定顺序，通常称为堆集。数据库中根据数据存储结果将索引分为簇索引和非簇索引。簇索引根据数据行的键值排序，再将有用的数据记录存储。簇索引查找速度快是因为簇索引对表中数据排了序，但需要更大的空间来容纳所有重新排序的数据，另外，每个表只有一个簇索引。非聚集索引结构独立于数据行，并且不对数据行键值排序。具有完全独立的数据线结构，不使用非聚集索引对表进行排序的数据行键。非簇索引借助B-树叶节点

7、存储了行定位器和组成非簇索引的键值，数据存储方式决定行定位器的存储内容和结构，行定位器中存储指向数据行的指针。非簇索引存储通过索引页，所需的空间更大，检索速度慢，但需要建立多个索引时，只能采用非簇索引，因为每个表簇索引只能建一个，非簇索引可以建248个。如何选择簇索引和非簇索引如表1所示。2.2SQL语句优化索引有助于提高检索速度，数据库操作是根据SQL语句执行的，数据库性能很大程度上由SQL语8句执行效率决定。因此，有效的SQL语句是很重要的，针对SQL语句优化，主要包括where子句优化和避免相关子查询等。1）here子句优化where子句

8、优化在SQL语句优化中起重要作用，有一些主要的优化原则。1where子句中避免采用操作符！=或，不然会检索表中所有行。2where子句中谨慎使用in和