Infobright查询优化

      （1）配置环境
　　　　在Linux下面，Infobright环境的配置可以根据README里的要求，配置brighthouse.ini文件。
　　（2）选取高效的数据类型
　　（3）使用comment lookup
　　（4）尽量有序地导入数据
　　　　前面分析过Infobright的构架，每一列分成n个DP，每个DPN列面存储着DP的一些统计信息。有序地导入数据能够使不同的DP的 DPN内的数据差异化更明显。比如按时间date顺序导入数据，那么前一个DP的max（date）<=下一个DP的min(date)，查询的时 候就能够减少可疑DP，提高查询性能。换句话说，有序地导入数据就是使DP内部数据更加集中，而不再那么分散。
　　（5）使用高效的查询语句。
这里涉及的内容比较多了，总结如下：
　　   <1>尽量不适用or，可以采用in或者union取而代之
　　　<2>减少IO操作，原因是infobright里面数据是压缩的，解压缩的过程要消耗很多的时间。
　　　<3>查询的时候尽量条件选择差异化更明显的语句
        <4>Select中尽量使用where中出现的字段。原因是Infobright按照列处理的，每一列都是单独处理的。所以避免使用where中未出现的字段可以得到较好的性能。
        <5>限制在结果中的表的数量，也就是限制select中出现表的数量。
        <6>尽量使用独立的子查询和join操作代替非独立的子查询
　　　<7>尽量不在where里面使用MySQL函数和类型转换符
        <8>尽量避免会使用MySQL优化器的查询操作
　　　<9>使用跨越Infobright表和MySQL表的查询操作
　　　<10>尽量不在group by 里或者子查询里面使用数学操作，如sum（a*b）。
　　   <11>select里面尽量剔除不要的字段。
Infobright执行查询语句的时候，大部分的时间都是花在优化阶段。Infobright优化器虽然已经很强大，但是编写查询语句的时候很多的细节问题还是需要程序员注意。