DB2是一种高性能的大型关系数据库管理系统，广泛的应用在客户/服务器体系结构中。评价系统性能优化的标准有：吞吐量、响应时间、并行能力等。
设计数据库
1. 熟悉业务系统
对业务系统的熟悉程度对整个数据库系统的性能有很大影响，一个对业务不熟悉的设计人员，尽管有丰富的数据库知识，也很难设计出性能最佳的数据库应用系统。
2. 规范化与非规范化
数据库被规范化后，减少了数据冗余，数据量变小，数据行变窄。这样DB2的每一页可以包括更多行，那么每一区里的数据量更多，从而加速表的扫描，改进了单个表的查询性能。但是，当查询涉及多个表的时候，需要用很多连接操作把信息从各个表中组合在一起，导致更高的CPU和I/O花销。那么，有很多时候需要在规范化和非规范化之间保持平衡，用适当的冗余信息来减少系统开销，用空间代价来换取时间代价。有订单信息表OrderDetail，它里面记录了投递员信息，收款员信息，物品信息，价格策略，客户信息…..这些信息分别在投递员信息表、收款员信息表、物品信息表、价格策略表、客户信息表中存放。如果按照规范化的要求，OrderDetail查询时就必须要与这么多个表进行连接或者嵌套查询。如果OrderDetail表中的数据量是在百万级的，那么一次查询所需要的时间可能会达到好几个小时。事实上，只要在设计时保证数据的逻辑有效性，很多信息都可以直接冗余在OrderDetail表中，这些冗余的数据能够极大的提高查询的效率，从而减少CPU和I/O操作。
3. 数据条带化
如果一个表的记录条数超过一定的规模，那么最基本的查询操作也会受到影响，需要将该表根据日期水平划分,把最近、最经常用的数据和历史的、不经常用的数据划分开来，或是根据地理位置、部门等等进行划分。还有一种划分方式――垂直划分，即把一个属性列很多的表分割成好几个小表，比如把经常用到的属性放在一个表里，不经常用到的属性放在另一个表里，这样可以加快表的扫描，提高效率。
4. 选择数据类型
对每一属性选择什么样的数据类型很大程度上依据表的要求，但是在不违背表要求的前提下，选择适当的数据类型可以提高系统性能。比如有text列存放一本书的信息，用BLOB而不是character(1024)，BLOB存放的是指针或者文件参照变量，真正的文本信息可以放在数据库之外，从而减少数据库存储空间，使得程序运行的速度提高。DB2提供了UDT(User Defined Datatypes)功能，用户可以根据自己的需要定义自己的数据类型。
5. 选择索引
索引是数据库中重要的数据结构，它的根本目的就是为了提高查询效率。现在大多数的数据库产品都采用IBM最先提出的ISAM索引结构。使用索引可以快速、直接、有序的存取数据。索引的建立虽然加快了查询，另一方面却将低了数据更新的速度，因为新数据不仅要增加到表中，也要增加到索引中。另外，索引还需要额外的磁盘空间和维护开销。因此，要合理使用索引：
在经常进行连接，但是没有指定为外键的属性列上建立索引。
在频繁进行排序或分组(即进行group by或order by操作)的列上建立索引。按索引来排序或分组，可以提高效率。
在条件表达式中经常用到的不同值较多的列上建立检索，在不同值少的列上不要建立索引。
如果待排序的列有多个，可以在这些列上建立复合索引(compound index)，即索引由多个字段复合而成。
查询优化
现在的数据库产品在系统查询优化方面已经做得越来越好，但由于用户提交的SQL语句是系统优化的基础，很难设想一个原本糟糕的查询计划经过系统的优化之后会变得高效，因此用户所写语句的优劣至关重要。下面重点说明改善用户查询计划的解决方案。
1.排序
在很多时候，应当简化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，可以避免排序的步骤，当以下的情况发生时，排序就不能省略：
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样;
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，那么应当试图简化它，如缩小排序列的范围等。
2.主键
主键用整型会极大的提高查询效率，而字符型的比较开销要比整型的比较开销大很多，用字符型数据作主键会使数据插入、更新与查询的效率降低。数据量小的时候这点降低可能不会被注意，可是当数据量大的时候，小的改进也能够提高系统的响应速度。
3.嵌套查询
在SQL语言中，一个查询块可以作为另一个查询块中谓词的一个操作数。因此，SQL查询可以层层嵌套。例如在一个大型分布式数据库系统中，有订单表Order、订单信息表OrderDetail，如果需要两表关联查询：
SELECT CreateUser
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