mysql 优化数据库对象

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1.优化表的数据类型：
   表需要使用何种数据类型是需要根据应用来判断的。虽然应用设计的时候需要考虑字段的长度留有一定的冗余，
   但是不推荐让很多字段都存有大量的冗余，这样既浪费磁盘存储空间，同时在应用程序操作时也浪费物理内存。
   在mysql中，可以使用函数PROCEDURE ANALYSE()对当前应用的表进行分析，
   该函数可以对数据表中列的数据类型提出优化建议,
   用户可以根据应用的实际情况考虑是否实施优化。
   如： select * from warning_repaired PROCEDURE ANALYSE()\G;

范例：

建表：

----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| warning_repaired | CREATE TABLE `warning_repaired` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `device_moid` varchar(36) NOT NULL,
  `device_name` varchar(128) DEFAULT NULL,
  `device_type` varchar(36) DEFAULT NULL,
  `device_ip` varchar(128) DEFAULT NULL,
  `warning_type` enum('0','1','2') NOT NULL,
  `domain_moid` varchar(36) NOT NULL,
  `domain_name` varchar(128) DEFAULT NULL,
  `code` smallint(6) NOT NULL,
  `level` varchar(16) NOT NULL,
  `description` varchar(128) DEFAULT NULL,
  `start_time` datetime NOT NULL,
  `resolve_time` datetime NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  UNIQUE KEY `id` (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=980390 DEFAULT CHARSET=utf8 |

插入数据：

……

查看表优化：

select * from warning_repaired PROCEDURE ANALYSE()\G;

*************************** 10. row ***************************
             Field_name: nms_db.warning_repaired.level
              Min_value: critical
              Max_value: normal
             Min_length: 6
             Max_length: 9
         Empties_or_zeros: 0
           Nulls: 0
             Avg_value_or_avg_length: 8.0004
           Std: NULL

Optimal_fieldtype: ENUM('critical','important','normal') NOT NULL

可以看出level，Min_value,Max_value, Min_length, Max_length, Avg_value_or_avg_length, 因为level的值只有三种:ciritical, important, normal，所以Optimal_fieldtype:建议使用ENUM类型。

2.通过折分提高表的访问效率
   这里所说的“折分”，是指对数据表进行折分。如果针对MyISAM类型的表进行，那么有两种折分方法。
   （1）第一种方法是垂直折分，即把主码和一些列放在一个表，然后把主码和另外的列放到另一个表中。
       如果一个表中某些列常用，而另一些列不常用，则可以采用垂直折分，另外，垂直折分可以使数据行变小，一个数据页就能存放更多的数据，在查询时就会减少I/O次数。其缺点是管理冗余列，查询所有数据需要联合(JOIN)操作。

   （2）第二种方法是水平折分，即根据一列或多列数据的值把数据行放到两个独立的表中。
       水平折分通常在以下几种情况下使用。
            1）表很大，分割后可以降低在查询时需要读数据和索引的页数，同时降低了索引的层数，提高查询速度。
            2）表中的数据本来就有独立性，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，而另外一些数据不常用。
            3）需要把数据存放到多个介质上。
   例如：移动电话的账单就可以分成两个表或多个表。最近3个月的账单数据存放在一个表中，3个月前的历史账单存放在另一个表中，超过1年的历史账单可以存储到单独的存储介质上，这种折分是最常用使用的水平折分方法。
             水平折分会给应用增加复杂度，它通常在查询时需要多个表名，查询所有数据需要UNION操作。在许多数据库应用中，这种复杂性会超过它带来的优点，因为只要索引关键字不大，则在索引用于查询时，表中增加2~3倍数据量，查询时也就增加读一个索引层的磁盘次数，所以水平折分需要考虑数据量的增长速度，根据实际情况决定是否需要对表进行水平折分。

3. 逆规范化
暂略

4. 使用中间表提高统计查询速度
   对于数据量较大的表，在其上进行统计查询通常会效率很低，并且还要考虑统计查询是否会对在线的应用产生负面影响。通常在这种情况下，使用中间表可以提高统计查询的效率。
   中间表在统计查询中经常会用到，其优点如下：
   （1）中间表复制源表部分数据，并且与源表相"隔离"，在中间表上做统计查询不会对在线应用产生负面影响。
   （2）中间表上可以灵活的添加索引或增加临时用的新字段，从而达到提高统计查询效率和辅助统计查询作用。

来源：oschina

链接：https://my.oschina.net/u/1475335/blog/543772

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