Infobright数据库查询怎么才能跑得快点，优化那些细节其实挺关键的

Infobright的核心优势在于它对海量数据（比如几亿甚至几十亿行记录）的列式存储和知识网格技术，简单说，它不像传统数据库那样按行存数据，而是按列存储，并且会为每列数据预先计算好一些统计信息（像最小值、最大值、有多少个不同的值等），这些统计信息就构成了“知识网格”，当你查询时，Infobright会先扫描这个知识网格，快速判断哪些数据块可能包含你需要的数据，然后只去加载那些相关的数据块，从而跳过大量无关数据，极大提升查询速度，优化的核心思路就是“如何更好地利用这个知识网格，让引擎能跳过尽可能多的数据块”。

要让Infobright跑得快,关键得在表结构设计和查询写法上做足功夫，根据Infobright官方社区和一些技术博客（如“High-Performance Analytics with Infobright”一文中强调的设计原则）的普遍经验，以下几点是重中之重：

第一，选对数据类型是基础，越简单越好。 Infobright对不同的数据类型处理效率差异很大，它最擅长处理数值型和日期时间型数据，因为这类数据的比较和范围判断在知识网格中效率极高，要尽量避免使用TEXT、BLOB这类复杂且长度可变的数据类型，存储状态码，用TINYINT或SMALLINT就比用VARCHAR(10)快得多；存储IP地址，与其用字符串，不如转换成整型（INET_ATON()函数），日期时间也尽量用DATE或DATETIME类型，不要用字符串，因为引擎能轻松理解20130101到20131231是一个连续范围，但很难高效处理“2013-01-01”到“2013-12-31”这样的字符串范围。

第二，精心设计排序键，把最常用的过滤条件列放在前面。 这是Infobright优化中最关键也最容易被忽略的一点，在建表时，你可以指定一个或多个列作为“排序键”，这个键并不像传统数据库的索引那样对数据物理排序，而是决定了数据在磁盘上大体是如何分块组织的，Infobright官方手册明确指出，排序键的选择直接影响数据打包和查询时数据跳过的效率，你应该把WHERE子句中最常使用、过滤性最强的列作为排序键的第一列，你90%的查询都按log_date（日志日期）来查，那么排序键第一个就应该是log_date，这样，当查询某一天的数据时，引擎能直接跳过所有其他日期的数据块，如果经常按user_id和log_date组合查询，那就把这两个都设为排序键，顺序根据查询频率和过滤性来定，知识网格的统计信息是按数据块进行的，有序的数据能使每个数据块内的数值范围更集中，大大提升“数据跳过”的效率。

第三，查询语句要“直白”，让引擎能看懂。 Infobright的优化器依赖于知识网格，所以你的查询要写得尽量简单、直接，避免使用那些会让引擎“犯糊涂”的复杂函数或表达式。

• 避免在过滤条件的列上使用函数：不要写WHERE DATE_FORMAT(log_date, '%Y-%m') = '2023-01'，而应该写WHERE log_date >= '2023-01-01' AND log_date < '2023-02-01'，前一种写法会让引擎无法利用log_date列的知识网格，导致全表扫描；而后一种写法引擎能清晰识别出是范围查询，可以高效跳过无关月份的数据块，数据库论坛中常提到的“Sargable”查询概念，在Infobright里尤其重要。
• 谨慎使用OR操作符：OR条件常常会迫使引擎扫描更多的数据块，如果可能，尽量用IN列表或者UNION ALL来改写。WHERE city = 'Beijing' OR city = 'Shanghai'可以写成WHERE city IN ('Beijing', 'Shanghai')，后者有时能更好地被优化。
• 注意LIKE模糊查询：以通配符开头的LIKE查询，如LIKE '%keyword'，是无法使用知识网格优化的，会导致全表扫描，如果业务允许，尽量使用前缀查询，如LIKE 'keyword%'。

第四，合理控制单次加载的数据量。 Infobright擅长的是OLAP（分析型）查询，即从巨量数据中汇总、聚合出小结果集，它不擅长频繁的点查询或者返回大量原始数据行的查询，如果你需要一个查询返回几百万行的详细记录，Infobright可能会很慢，因为它需要解压和组装大量数据，尽量通过聚合函数（SUM, COUNT, AVG等）和GROUP BY将结果在数据库内进行汇总，只返回最终的小量统计结果，这也是列式数据库的典型使用场景。

第五，关注数据加载和后台优化进程。 Infobright加载数据后，并不会立即进行最深度的压缩和优化，它会有一个后台进程（如BH_LOADER相关的优化）来逐步合并数据包（DPs）并完善知识网格，在大量数据加载后，如果查询性能未达预期，可以检查或手动执行优化操作（具体命令需参考对应版本手册），确保知识网格统计信息是最新和最准确的，定期使用ANALYZE TABLE命令更新表的统计信息，这有助于查询优化器做出更明智的执行计划。

第六，硬件和配置的考量。 虽然不如上述逻辑优化效果明显，但硬件基础也很重要，Infobright对CPU主频和内存带宽比较敏感，因为涉及大量数据解压计算，确保服务器有足够的内存来缓存知识网格和频繁访问的数据块，根据Percona公司一篇关于数据仓库硬件的博客建议，在预算内优先考虑更快的CPU和更大的内存，对Infobright这类分析型数据库的性能提升会比盲目增加磁盘数量更有效。

让Infobright快起来,不是靠神秘的黑科技，而是深刻理解其列式存储和知识网格的工作原理，并在建表（数据类型、排序键） 和写查询（简单直接的过滤条件） 这两个环节严格遵循最佳实践，核心目标始终如一：帮助查询优化器最大限度地跳过无关数据，减少实际需要解压和计算的数据量。