数据库优化之数据库设计优化策略

1）范式和反范式
第一范式：每一列都是一个不可分割的原子数据项。
第二范式：第一范式基础上消除部分依赖。
第三范式：第二范式基础上消除传递依赖。
反范式是针对第三范式来说的，通过添加冗余的方式破坏了第三范式，前两个范式还是要遵循的。

范式的优点：
a.写入快，因为不需要写冗余数据，所以减少了写的负担。
b.更新快，因为通常只需要更新更少的数据。
c.由于没有冗余，所以不会造成数据不一致。
d.更少的需要GROUP BY和DISTINCT。
缺点是：需要关联。

范式的缺点，就是反范式的优点，不需要关联，并且因为在同一个表中，可以设计合适的索引。
实际应用中通常不会采用完成的范式，而是放置一些冗余，以减少表与表的关联，加快查询速度。
笔者之前所从事的项目中，数据包含定义态的和实例态的，实例态的冗余了定义态的数据，实例态又分多个级别，低级别的实例表，冗余了高级别表的数据，这样在一个事务中都是单表查询，减少了表关联。

2）分表
如果表中的数据有状态，比如完成态和运行态，那么可以考虑将表分为运行态和完成态数据，数据转换到完成态时可以将数据归档到完成态表中，由于数据总是要运转到完成态，所以这样无论系统运行多长时间，运行态表中的数据几乎都是恒定的，而且完成态的数据除了统计分析用外，几乎不不需要查询，这样就大大提高了系统运行的速度，表中的数据量得到了控制。
另外对于统计分析的场景，为了减少表的union 可以要求业务查询从运行态和完成态两种状态中二选一。

对于一些海量数据，也可以考虑根据某个字段的值做hash，来分表存储，当然这加大了应用的复杂度，这没办法，通常没有十全十美的办法，架构就是根据实际应用场景做权衡，正所谓忠孝不能两全，只是某种办法更合适而已。
另外可以通过分布式数据库解决分表的问题，由分布式数据库自动分表存储，查询时自动合并，由分布式数据库中间件类屏蔽复杂性，各种脏活、累活交给它就是了。

3）汇总表
对于一些大数据量的报表统计工作，如果不是要求实时的话，可以定期汇总，比如每小时汇总一次或者每天汇总一次，如果要求实时的话，由于各种大表，各种group by，不但统计非常慢，而且容易影响正常的业务操作。笔者之前待的公司，每天晚上都开各种各样的定时任务进行数据汇总，在数据库不太忙的晚上，从12点干到早上6点，定时任务排的满满的，真是累死它的节奏啊，还好计算机不会闹脾气，发飙。。当然这样报表统计的数据是截止到昨天的，每次都晚一天，通常这是允许的。

4）计数器表
web应用为了记录点击次数，可以设计一个点击次数表，
create table hit_counter(cnt int unsigned not null);

由于只有一条记录这样锁争用太严重，想到了什么解决方案，同concurrenthashmap一样做锁拆分。
表结构修改为：
create table hit_counter(slot tinyint unsigned not null primary key,cnt int unsigned not null);
预先放入100条数据，这样修改的时候可以使用如下语句，
update hit_counter set cnt = cnt+1 where slot = RAND()*100;
获取的时候求和就可以了，select sum(cnt) cnt from hit_counter;

不知道iteye的博客计数是不是也采用了类似的设计。

《高性能MySQL》