MySQL優化四（優化表結構）

昨晚吃吃喝喝的太多，熬夜到凌晨二點。今天頭髮雜亂，臉龐憔悴，像是吸毒了。下午去買衣服，肚子一看大了不少。奈何女朋友還沒有乙個，就已經發福了。管不住口，邁不開腿。

一、優化表結構

1.盡量將表字段定義為not null約束，這時由於在mysql中含有空值的列很難進行查詢優化，null值會使索引以及索引的統計資訊變得很複雜，可以使用0或者空字串來代替。

2.可以使用enum、set 等符合資料型別。對於只包含特定型別的字段。不過在工作過程中一般就使用tinyint 來表示了。

3.數值型字段的比較比字串的比較效率高得多，字段型別盡量使用最小、最簡單的資料型別。ip位址可以使用int型別。

二、表拆分

1、垂直拆分

垂直拆分按照字段進行拆分，其實就是把組成一行的多個列分開放到不同的表中，這些表具有不同的結構，拆分後的表具有更少的列，例如使用者表中的一些字段可能經常訪問，可以把這些字段放進一張表裡。另外一些不經常使用的資訊就可以放進另外一張表裡。插入的時候使用事務，也可以保證兩表的資料一致。缺點也很明顯，由於拆分出來的兩張表存在1：1的關係，需要使用冗餘字段，而且需要join操作，我們在使用的時候可以分別取兩次，這樣的來說既可以避免join操作，又可以提高效率。

2、水平拆分

水平拆分按照行進行拆分，常見的就是分庫分表。以使用者表為例，可以取使用者id,然後使用php的十進位制轉換16進製制的方法dechex,擷取其中的第乙個字元，將使用者均勻的分配進這 0-9 、a-f 這16個表中。查詢的時候也按照這種規則，又快又方便。當然類似的規則很多，也可以使用求餘法，按照餘數將資料分發進不同的表中。有些表業務關聯比較強，那麼可以使用按時間劃分的。以我公司的某業務為例，每天都要新建一張表。這種業務型別就是需要高速插入，但是對於查詢的效率不太關心。表越大，插入資料所需要索引維護的時間也就越長。

三、分割槽

分割槽這個概念，我第一次在實踐中看到是在去年，資料中心的表按照時間乙個月分成乙個區。我從這些表中讀取資料，然後繼續做後續的業務處理。一般來說在主業務中很少使用這種分割槽概念，使用分割槽是大資料處理後的產物。比如系統使用者的註冊推廣等等，會產生海量的日誌，當然也可以按照時間去建立多張表，但在實際操作中，就發生過一次運維人員忘記切換表，導致資料報錯的緊急事件。可見分割槽適用於日誌記錄，查詢少，一般用於後台的資料包表分析。對於這些資料彙總需求，需要很多日誌表去做資料聚合，我們能夠容忍1s到2s的延遲，只要資料準確能夠滿足需求就可以。

mysql主要支援4種模式的分割槽：range分割槽、list預定義列表分割槽，hash 分割槽，key鍵值分割槽。後幾種沒有看到資料中心的同事用過，可能是操作不方便，應用不廣泛，所以就暫且不講了。

-- 建立表
create table testpar
(    f_userid int unsigned not null default 0,
f_date datetime
)engine=innodb,charset=utf8;
-- 分割槽
alter table testpar  partition by range columns(f_date) (
partition p0 values less than ('2017-01-31'),
partition p2 values less than ('2017-02-20')
);-- 檢視表結構
mysql> show create table testpar\g
*************************** 1. row ***************************
table: testpar
create table: create table `testpar` (
`f_userid` int(10) unsigned not null default '0',
`f_date` datetime default null
) engine=innodb default charset=utf8
/*!50500 partition by range  columns(f_date)
(partition p0 values less than ('2017-01-31') engine = innodb,
partition p2 values less than ('2017-02-20') engine = innodb) */
1 row in set (0.00 sec)

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