400查询优化--持续补充中
1.用Sql Index替代logical file,因为前者会带来每次读64k,而logical file只能每次8k.sql index 有两种方式，evi 和rdi，具体的差别得找资料，正常的都是rdx。一般都可以通过create index来创建。 http://www-900.ibm.com/cn/support/nav/200303/p17.shtml
2.v5r3的 sqe(sql query enginee)比 cqe(classical query enginee)来的好一些。
3.针对查询速度慢的，放到navigator的run sql script，运行，然后Visual explain 来查看是否有什么建议的操作，比如建议的索引。
4.如果是varchar的字段，如果该字段需要索引，那么一定要用 Allocate(长度)，这样变长的数据就和固定长度的放在一起，否则，是分开存储的。
5.c/s架构的，尽可能的用单Connection，然后，command尽可能prepare ，然后执行多次。
如果用java,一定用preparestatement替换statement，而且preparestatement可以addbatch() executebatch(),这样可以减少往返。.net最好用command.deriveparameter。还有，不要用静态的查询语句，那样的sql statement，iseries不能自动prepare.
由于.net没有可以addbatch的方法，所以只能通过prepare来提升性能。现在是update的方式比较少，比较多delete insert，如何减少这些语句是一个关键，可以减少很多往返。update可以通过判断数据修改后和修改前是否一致来达到减少update的次数，这些可以在基类中处理，明日找时间想想明确的方法--不一定有时间，还有一些urgent rpg的程序要修改。
6.适当的使用db monitor，来跟踪，来发现最消耗时间的操作，尽可能的减少TableScan.
7.可能有一个方法，begin xxx;xxxx; end 来包括sql，可能可以，或者用insert table values(1,xxx,xxx),(2,xxx,xxx)这样来提交一个数组。
经过测试，不可行。
8.正常我们是根据sql创建索引，但是如何才能创建出perfect index呢？
规则 where子句的= and 的在第一位，> < >= <= like在后，通常这些索引的建议
我们可以在navigator-run sql script -贴入sql语句-explain only，这样可以看到sql真正的解析，好像还能看到index advisor,statics advisor.特别是在sum avg等函数需要自动化统计，这样能够提升速度，减少内存分配，让查询引擎能够比较准确地定位和选择查询方案。
9.看到ibm建议使用unicode，目前还没有测试过，原因：由于客户端一般使用unicode作为内码，所以，如果db也是unicode的话，那么，可以减少内码转化的过程。当然了，不好的就是，牺牲硬盘的空间，unicode需要占用两个字节，普通的只需要一个字节。
10.sql创建的表优势：
更多的数据类型
更快的查询速度
缺点
插入速度比较慢
11.sql trigger优点
保证某些数据的正确性，把一些逻辑放在服务器上，特别对于历史数据某些需要维护的，可能会比较方便
缺点
一般会带来多一次的i/o,每次对应的事件，数据库都会去检索是否符合条件，如果符合，执行。效率可能会比较慢一些，个人不是很喜欢用trigger.
12.存储过程，优点
复杂的逻辑可以封装在服务器，可以一次修改，避免逻辑分散在应用程序中，对于sql语句可能会快很多
缺点
不利于做系统迁移。
13.
如果我们是在服务器端Insert一个表的数据到另外一个表，那么，最好
Insert into tablea
Select xxx,xxx,xxx from tableb where key=xxx
14.
如果是Delete ，那么不要一条一条的delete，可以根据某些关键字来更新
针对这些关键字，可以在DataSet中用Column 的 ExtendProperty来保存。
15.善用navigator,如果发现某些job很耗cpu或者很消耗时间，那么monitor这个job，让那个job运行5分钟左右，然后endmotior，分析结果，找运行时间长的，visual explain ，然后看看advitor建议收集什么信息，或者创建什么索引。这个最有用，有时候，我们写sql语句，不注意索引，就导致一些比较核心的业务很慢，适当的索引可以让查询速度得到极大的提升。今天下午就montior某个job，然后让原本需要5秒的查询，在一秒钟就执行完了。
