揭秘个人数据优化真相：数据库查询优化的真正目标究竟是什么？

数据库查询优化的目标是什么

1．恰当运用索引

索引是数据库中关键的数据组织形式，其核心目的是为了提升查询速度。目前，多数数据库产品采纳了IBM最早提出的ISAM索引架构。索引的运用需适度，其运用原则如下：

●在频繁进行关联操作，但未设为外键的列上创建索引，而不常关联的字段则由优化器自动生成索引。

●在经常进行排序或分组（即执行group by或order by操作）的列上创建索引。

●在条件表达式中常用到不同值较多的列上建立检索，而在不同值少的列上不宜建立索引。例如，在员工表的“性别”列上只有“男”与“女”两个不同值，因此就无需建立索引。若建立索引不仅不会提升查询速度，反而会严重降低更新效率。

●如果待排序的列有多个，可以在这些列上创建复合索引（compound index）。

●使用系统工具。如Informix数据库有一个tbcheck工具，可用于检查可疑的索引。在一些数据库服务器上，索引可能失效或因频繁操作而降低读取效率，如果一个使用索引的查询不明不白地变慢，可以尝试使用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．减少或简化排序

应减少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致；

●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，那么应当尝试简化它，如缩小排序的列的范围等。

3．消除对大型表行数据的顺序访问

在嵌套查询中，对表的顺序访问对查询效率可能产生致命的影响。比如采用顺序访问策略，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”这个连接字段上创建索引。

何为数据库优化

数据库优化是指针对网站数据库设计实施的一系列改进措施，其目的是提高数据读取速度和程序执行效率。在网站设计初期，由于对未来需求预估不足，可能导致一些设计上的不足。随着时间推移，网站访问量增加，原本设计的数据库结构可能不再适应高并发访问，从而引发页面加载缓慢、程序执行效率低等问题。

为了解决这些问题，数据库优化变得尤为重要。通过优化，可以显著提升数据检索速度，从而加快页面访问速度，提升用户体验。常见的数据库优化方法包括：

1.添加索引。索引如同数据库中的目录，能快速定位到所需数据，从而加快查询速度。合理地添加索引，能极大地提升数据检索效率。

1. SQL语句优化。编写高效的SQL语句是数据库优化的关键。通过优化SQL语句，可以减少不必要的查询操作，提高查询效率。

3.程序优化。优化程序代码，减少不必要的计算和数据传输，也是提升数据库性能的重要手段。

值得注意的是，优化数据库并非一劳永逸的过程，它需要根据实际使用情况不断调整优化策略。因此，定期检查和优化数据库性能，是保持网站高效运行的重要措施。