mysql优化之选择数据类型

对数据类型的选择，可以影响索引的使用，进而影响性能，本博文简单的说明如何在使用中，选择数据类型，以帮助查询过程中，查询命令能够更加快速的运行。

1. 应该尽可能多的使用数值操作，而不是字符串操作。
   这个好像是显而易见的，在字符串的存储和比较过程，需要多个字节的参与。
2. 如果”小“类型够用，就不要选用”大“类型。
   数据小，存储的时候可以使得数据表整体比较小，从而减少在磁盘读写方面的开销，另外如果有索引，较小的类型也是比较受索引欢迎的。
3. 尽可能选择数据行的存储格式以适应存储引擎的格式。这个没得说，各种引擎有各自的数据存储方式，比如在选择VARCHAR和CHAR的时候，除了考虑数据本身是固定长度的还是可变长度的之外，还应该考虑各自的性质，如固定长度的处理速度快，虽然不节省空间。VARCHAR虽然节省空间，但处理速度不如CHAR，并且容易导致存储碎片。
4. 尽可能的把数据声明为NOT　ＮＵＬＬ．ｐ。这样一方面可以更快的完成对数据列的处理，另一方面我们也不用总是简单值是否为空。
5. 考虑使用ENUM数据列。如果字符串数据列的不同取值的个数是有限的，就应该把它转换为ENUM数据列，这种类型数据列在MYSQL内部被表示为一系列数值，所以对它的处理速度很快。
6. 对容易产生碎片的数据表进行整理。定期使用 OPTIMIZE TABLE语句有助于防止数据表查询性能的降低，该语句可以用来清理MyISAM数据表里的碎片，对于其它引擎的碎片整理，可以先转换成这种引擎格式。
7. 把数据压缩到BLOB或者TEXT数据列里。在可能在频率的删除或者更新操作时，产生大量的内存碎片，所以也需要定期的使用OPTIMIZE TABLE。
8. 尽量避免对很大的BLOB或TEXT值进行检索
9. 使用人造索引
10. 把BLOB或TEXT数据列剥离到单独一个数据表里。如果这个时候，能够使得原表得到一个固定长度，就更好。一方面减少原始数据表里的内存碎片，另一方面，在原始数据表查询时，不会把大量的数据通过网络传输。