这种特定查询的重要性 ：查询越重要，那么您可能就越应该通过创建索引来进行调优。如果您正在编码 CIO 要每天都运行的查询，那么您应该确保它提供最佳性能。因此，为该特定查询构建索引是很重要的。反之，职员的查询也许就没有必要看得那么重，所以也许应该利用现有索引来执行查询。当然，决定取决于应用程序对业务的重要性 – 而不只是用户的重要性。

　　索引设计涉及的内容比到目前为止我所讨论的要多得多。例如，您也许要考虑索引重载以实现仅索引访问(index-only access)。如果 SQL 查询要寻找的所有数据都包含在索引中，那么 DB2 也许只使用索引就可以满足该请求。请考虑我们前面的 SQL 语句。给定了关于 EMPNO 和 DEPTNO 的信息，我们要寻找 LASTNAME 和 SALARY。我们还从创建关于 EMPNO 和 DEPTNO 列的索引开始。如果我们在索引中还包含了 LASTNAME 和 SALARY，我们就不再需要访问 EMP 表，因为我们需要的所有数据都已经在索引中。该技术可以大大提高性能，因为它减少了 I/O 请求的数量。

　　请记住：使每个查询成为仅索引访问是不谨慎，甚至也是不可能的。您应该谨慎使用该技术以便用于特别棘手或重要的 SQL 语句。

　　SQL编码准则

　　当您编写访问 DB2 数据的 SQL 语句时，要确保遵循以下三个编码 SQL 的准则以获得最佳性能。当然，SQL 性能是一个复杂的话题，而且了解 SQL 的执行方式的每一个细微差别可能要花一生的时间。但是，这些简单的规则可以使您进入开发高性能 DB2 应用程序的正轨。

　　第一条规则是始终在每条SQL SELECT语句的SELECT列表中只提供确实需要检索的那些列 。另一种说法就是“不要使用 SELECT *”。简写 SELECT * 表示您要检索正在被访问的表中的所有列。这适用于“快捷但不恰当的方式获得的“(quick and dirty)查询，但却是应用程序的坏实践，因为：

　　DB2表在将来可能需要更改，以包括附加列。SELECT * 也会检索那些新的列，而如果没有进行费时的更改，您的程序也许无法处理附加的数据。

　　DB2将为被请求返回的每一列消耗附加资源。如果程序不需要数据，它就不会寻找它。即使程序需要每一列，最好根据 SQL 语句中的名称来显式地寻找每一列，以便增加清晰度和避免以前犯的错误。

　　不要寻找您已经知道的东西 。这听起来似乎显而易见，但大多数程序员都曾经违反过这条规则。举一个典型的示例，考虑以下 SQL 语句有什么错误：

SELECT EMPNO， LASTNAME， SALARY  　　FROM EMP  　　WHERE EMPNO = ’000010’;

　　放弃吗？问题是 EMPNO 已经包含在 SELECT 列表中。您已经知道了 EMPNO 将等于值“000010”，因为那就是 WHERE 子句要 DB2 做的事。但在 WHERE 子句中列出了 EMPNO，DB2 还会尽职地检索该列。这会产生附加开销，从而降低性能。

　　在 SQL 中 使用 WHERE 子句过滤数据 ，而不是在程序中到处使用它进行过滤。这也是新手容易犯的错误。在 DB2 将数据返回到程序之前，最好由 DB2 过滤数据。这是因为 DB2 使用附加 I/O 和 CPU 资源来获取每一行数据。传递到程序的行越少，SQL 的效率就越高：

SELECT EMPNO， LASTNAME， SALARY  　　FROM EMP  　　WHERE SALARY > 50000.00;

　　与只读取所有数据而不使用 WHERE 子句，然后在程序中检查 SALARY 是否大于 50000.00 的做法相比，该 SQL 更好。

　　使用参数化查询 。参数化 SQL 语句包含了变量，也称作参数(或参数标记)。典型的参数化查询使用这些参数来代替文字值，因此 WHERE 子句条件可以在运行时更改。通常程序被设计成最终用户可以在运行查询之前提供参数的值。这允许使用一个查询根据提供给参数的不同的值返回不同的结果。