MySQL数据表的优化

优化表的数据类型

表需要使用何种数据类型，是需要根据应用来判断的。虽然应用设计的时候需要考虑字段的长度留有一定的冗余，但是不推荐让很多字段都留有大量的冗余，这样即使浪费存储也浪费内存。

我们可以使用PROCEDURE ANALYSE()对当前已有的应用进行表类型的判断，该函数可以对数据表中的数据类型提出优化建议，可以根据应用的实际情况酌情考虑是否实施优化，语法：

输出的每一列信息都会对数据表中的数据类型提出优化建议。第二个例子告诉PROCEDURE ANALYSE()不要为那些包含的值多于16或者256直接的ENUM类型提出建议。如果没有这样的限制，输出的信息可能更长；ENUM定义通常很难阅读。

在对字段类型进行优化时，可以根据统计信息并结合实际情况对其进行优化。

通过拆分，提高表的访问效率

这里说的拆分、主要是针对MyISAM类型的表，拆分的方法可以分成两种情况：

1）纵向拆分

纵向拆分是按照应用访问的频度，将表中经常访问的字段和不经常访问的字段拆分成两个表，经常访问的字段尽量是定长的，这样可以有效地提高表的查询和更新速度。

2）横向拆分

横向拆分是按照应用的情况，有目的的将数据拆分成几个表或者通过分区分到多个分区中，这样可以有效避免MyISAM表的读取和更新导致的锁问题。

逆规范化

数据库的规范化设计强调数据的独立性，数据应该尽量减少冗余，因为存在过多的冗余数据，就意味着要占用更多的物理控件，同时也对数据的维护和一致性检查带来了问题。

但是对于查询操作很多的应用，一次查询可能需要访问多张表来进行，如果通过冗余记录在相同表中，更新的代价增加不多，但是查询操作效率可以有明显提高，这种情况就可以考虑通过冗余数据来提高效率。

使用冗余统计表

使用CREATE Temporary Table语法，它是基于session的表，表的数据保存在内存中，当session断掉后，表自然消除。

对于大表的统计分析，如果统计的数量不大，利用Insert、Select将数据迁移到临时表中比直接在大表上做统计要有效率很多。

选择更合适的表类型

1）如果应用出现比较严重的锁冲突，那就应该考虑是否更改存储引擎到InnoDB，行锁机制可以有效地减少锁冲突的出现。

2）如果应用查询操作很多，且对事务完整性要求不严格，则可以考虑使用MyISAM存储引擎