MySQL性能优化四之数据库结构优化

1.选择合适数据类型

1.1.使用可以存储你数据类型的最小数据类型。

1.2.使用简单的数据类型。

1.3.尽量使用NOT NULL定义字段。

1.4.尽量少用大的类型（text），非用不可使用从表拆分出来。

1.5.例子：

1.5.1.利用Int类型存储日期类型：利用FROM_UNIXTIME()函数（int转日期类型）和UNIX_TIMESTAMP()函数（日期转为int类型）。

1.5.2.IP地址存储：使用BIGINT类型，利用INET_ATON()函数和INET_NTOA()函数（转回成IP）。

2.表的范式的优化

2.1.数据库三大范式：

1）每一列都是不可分割的基本数据项，同一列不能有多个值。

2）每个实例（行、记录）能够唯一的区分（主键）。

3）数据库表不包含其他数据库表中非主键关键字信息（减少字段冗余）。

3.表的反范式的优化

1）为了查找效率把符合第三范式的表增加适量的冗余，达到优化查询的目的，反范式优化是以空间换取时间的操作（严格遵循第三范式会导致很多使用临时表的SQL操作，会增加IO操作降低查询效率；此时通过SQL优化是达不到我们优化目的的只能修改表结构增加适量的冗余）。

4.表的垂直拆分（把含有多个列的表拆分成多个表，解决表宽度问题）

4.1.把不常用的字段单独放在同一个表中

4.2.把大字段独立放入一个表中

4.3.把经常使用的字段放在一起

5.表的水平拆分（为了解决数据表中数据过大的问题，水平拆分每一个表的结构都是完全一致的）

5.1.如何将数据平分到N张表中的常用方法：

1）对ID进行hash运算，如果要拆分成5个表，mod(id,5)取出0~4个值

2）针对不同的hashID将数据存入不同的表中

5.2.水平拆分带来的问题和挑战

1）跨分区表的数据查询

2）统计及后台报表的操作