快速搞定DB2表数据查找，几招让你查询更省时不费劲

咱们得明白,查数据库就像在一个巨大的图书馆里找书，如果图书馆的书乱放，没有目录，那你找一本书得花上好几天，DB2数据库也一样，要想查得快，关键在于让数据库自己知道怎么“抄近道”，下面这几招，就是教你如何成为DB2数据库里的“找书高手”。

第一招：给数据表建好“图书索引”——索引

想象一下,你想在一本厚厚的电话本里找所有姓“王”的人，如果你一页一页翻，那得累死，但电话本本身就是按姓氏拼音排序的，你直接翻到“W”开头的部分，很快就找到了，这个“按姓氏排序”就是最经典的索引。

在DB2里,索引的作用一模一样，比如你经常要根据员工的工号（比如EMP_ID）来查信息，你就可以为这个字段创建一个索引，创建索引的语句很简单，类似这样（来源：DB2 SQL参考）：

CREATE INDEX idx_emp_id ON employee(emp_id);

一旦创建了这个索引,当你再执行 SELECT * FROM employee WHERE emp_id = '12345'; 这样的查询时，DB2就不会傻乎乎地把整个员工表从头到尾扫描一遍（这叫“全表扫描”，是最慢的），而是会直接去索引里找到12345这个工号对应的位置，然后直奔主题把数据拿回来，速度飞快。

小提示：索引虽好，但不能乱建，就像一本书的索引页太多，反而会让书变厚，维护索引也需要成本，通常只给那些经常用在查询条件（WHERE子句）里的字段建索引。

第二招：查数据时尽量“精确制导”，别用“地毯式轰炸”

很多人写查询语句喜欢偷懒,动不动就 SELECT *，意思是把一行数据的所有字段都拿回来，但很多时候，你可能只需要看员工的姓名和部门，并不关心他的家庭住址、照片这些信息。

SELECT * 就相当于“地毯式轰炸”，把不管有用没用的数据都搬过来，网络传输和数据处理的压力都大，而如果你明确写出需要的字段，SELECT emp_name, dept_name FROM employee ...，这就是“精确制导”，数据库只需要读取和返回你指定的那部分数据，量小了，速度自然就上去了（来源：数据库查询优化基础原则）。

同理,在WHERE条件里也要尽量精确，能写 WHERE status = 'ACTIVE' 就不要写 WHERE status LIKE 'A%'，因为等号（=）是数据库最快能理解的操作。

第三招：避免在查询里进行“复杂计算”

我们会在查询条件里对字段进行加工,想找去年今天入职的员工，可能会写成：

SELECT * FROM employee WHERE YEAR(hire_date) = YEAR(CURRENT DATE - 1 YEAR);

这个查询看起来没错,但问题在于，YEAR(hire_date) 这个函数把hire_date字段包装了一层，DB2在执行时，无法直接利用hire_date字段上可能存在的索引，它必须先把表中每一行的hire_date都计算出一个年份，再去和条件比较，这又导致了全表扫描。

更聪明的写法是,把计算移到等式的另一边，保持字段的“纯洁性”：

SELECT * FROM employee 
WHERE hire_date BETWEEN (CURRENT DATE - 1 YEAR) AND (CURRENT DATE - 1 YEAR);

或者更精确地计算日期范围,这样，DB2就可以愉快地使用hire_date上的索引来快速定位数据了（来源：SQL性能优化技巧）。

第四招：学会用EXPLAIN工具看数据库的“执行计划”

这一招是高级技巧,但非常管用，DB2自带一个叫“EXPLAIN”的神奇工具，它不会真的执行你的查询，而是会告诉你它“打算”怎么执行这个查询。

你可以在你的SQL语句前面加上 EXPLAIN PLAN FOR，

EXPLAIN PLAN FOR SELECT * FROM employee WHERE dept_id = 'IT';

执行后,DB2会把它的“作战计划”存起来，然后你可以通过查询一些特殊的系统表（如EXPLAIN_STATEMENT）来查看这个计划，这个计划里会告诉你，DB2准备用哪个索引、要不要排序、有没有全表扫描等关键信息（来源：DB2性能调优指南）。

如果你看到计划里出现了“TBSCAN”（表扫描），而你认为这个查询本来应该很快，那很可能就是缺少合适的索引，或者你的SQL写法有问题，需要用到前面几招来优化，学会看执行计划，就像拥有了透视眼，能直接看到数据库内部的工作方式。

第五招：定期给数据库“整理碎片”——重组表

数据库里的数据每天都在变,经常有数据被插入、删除、更新，时间一长，数据在物理存储上就会变得零零碎碎，不连续，就像你的硬盘用了很久会产生磁盘碎片一样，这种情况下，数据库即使通过索引找到了数据位置，也可能需要在磁盘上跳来跳去地读取，影响速度。

DB2提供了 REORG TABLE 命令来重整表，让数据物理上重新变得紧凑有序。

REORG TABLE employee;

这个操作不需要天天做,可以定期（比如每周或每月）在业务不繁忙的时候执行一次，重组之后，你会发现查询速度又有了一定的提升（来源：DB2管理手册）。

总结一下

快速搞定DB2数据查找,核心思想就是：为数据库减负，帮数据库指路。

1. 建索引：给常用的查询条件修一条“高速公路”。
2. 写精查询：需要什么拿什么，条件越明确越好。
3. 保持字段纯洁：别让WHERE条件里的字段参与复杂计算。
4. 查看执行计划：用EXPLAIN工具诊断查询慢的原因。
5. 定期重组表：清理数据存储的“碎片”，保持读取流畅。

把这些招数用熟了,你就能大大减少在数据查询上的等待时间，工作起来自然更省时不费劲，最快的查询是那些不需要读太多数据、并且能利用索引直接定位的查询。