(104)mysql优化之数据库表设计优化

概述

在数据库设计过程中，用户可能会经常遇到这样的问题：1.表里面的字段到底该设置多长合适？2.是否应该把所有表都按照第三范式来设计？

优化表的数据类型

1.语法

表的数据类型参见链接：
http://blog.csdn.net/pursuing0my0dream/article/details/44729707

在mysql中，我们可以使用函数 procedure analyse()对数据库中的表进行分析，该函数可以对数据表中的列的数据类型提出优化建议。

# 语法
select * from table_name procedure analyse();
# 或
select * from table_name procedure analyse(element_num,max_memory);

第2个语句中告诉该函数不要为那些包含的值多于element_num个或者max_memory个字节的enum类型提出建议。如果没有这些限制，输出信息可能很长，enum类型定义通常很难阅读。

2.举例

SELECT * FROM c PROCEDURE ANALYSE(16,255);

procedure analyse

field_name 对于表哪个字段，optimal_fieldtype给出优化建议。

通过拆分表提高表的访问效率

对数据表的拆分，分为两种拆分方式：垂直拆分，水平拆分

1.垂直拆分（分表）

即把主键和一些数据表的列放在一个表中，然后把主键和另一些数据表的列放在一个表中。
如果一个表的某些列常用，另一些不常用，则可以采用垂直拆分。垂直拆分可以使数据行变小，一个数据页就可以存放更多的数据，在查询时候可以减少I/O次数。其缺点是需要管理冗余列，查询所有数据时候需要join查找。

2.水平拆分（分表，分区）

即把数据表中的列根据一定规则放在多个独立的表或分区中。水平拆分使用场景：

• 表很大，分割后可以降低查询时候需要读取的数据和索引的页数，同时降低索引的层数，提高查询速度。
• 表中的数据是独立的，例如表中分别记录各个地区的数据或不同时期的数据，特别是有些数据常用，而另一些数据不常用。
• 需要把数据放在多个存储介质上。

逆规范化

&esmsp;在数据库设计中，规范化越高，那么产生的关系就越多，直接导致表与表之间的join操作越频繁，而join操作又是一种性能比较低的操作，直接影响到查询的速度。
  反规范化的好处是降低了join操作的需求，降低了外键和索引数目。还可以减少表的个数，相应的带来的问题是可能出现数据的完整性问题。加快查询速度，但会降低修改速度。