1、数据库表设计的合理性
1）三范式
一范式：原子性，属性不可分；
二范式：无部分依赖，
例：(学号, 课程名称) → (姓名, 年龄, 成绩, 学分)，存在部分依赖 (学号) → (姓名, 年龄)
拆分；(学号, 姓名, 年龄)，(课程名称, 学分), (学号, 课程名称, 成绩)，
三范式：无传递依赖，
例：（学号）→（姓名，年龄，性别，系别，系办地址、系办电话)
传递依赖：
（学号）→ (系别）→（系办地点，系办电话）
再拆分。。。
2）逆范式：
相片表（相片id，名称，点击次数，所属相册id，上传时间）
相册表（相册id，名称，时间）
若有相册点击次数的需求，并且频繁，则需要在相册表添加“点击次数”冗余字段。
添加冗余字段的规范：
一对多的情况
冗余的字段应该尽量在“一”的一方。
若在相片表放冗余字段“相册名称”，虽然反问相册名称方便了。但造成极大的空间浪费，并且极大的提高了修改成本。
3）反外键
有外键关系，但不加入外键约束。
外键的缺点：略
2、sql语句的优化
1）五类sql语句
ddl
dml
select
dtl事务控制语句 commit ollbacksavepoint
dcl数据控制语句 grant evork
sql优化的核心是select，你知道为什么的。
2）show status命令
查看数据库当前状态，比较有用的几个状态包括：
a) show status like 'Com%' <=> show session status like 'Com%' //当前控制台的情况
b) show global status 'Com%'; //数据库从启动到现在的状态
c) show status like 'Connections' 显示链接数据库的次数
d) show status like 'Uptime' 服务器工作时间（秒）
e) show status like 'Slow_queries' 慢查询的次数（默认是10秒）
3）这里我们优化的重点是慢查询。
a)show variables like 'long_query_time'
默认为10秒，要求高一点，我们设为1秒。
set long_query_time = 1
搞个海量表玩一下，测试性能。
Show status like ‘slow_queres’
发现当前慢查询此时是0。
b）可以自定义函数 + 存储过程，创建一个海量表
自定义函数，产生一个随机字符串：
Delimiter $$
Drop function if exists rand_string;
Create function rand_string(n INT)
Returns varchar(255)
Begin
Declare chars_str varchar(100) default
'abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ';
Declare return_str varchar(255) default '';
Declare i int default 0;
While i < n do
Set return_str = concat(return_str,substring(chars_str,floor(1+rand()*52),1));
Set i = i + 1;
End while;
Return return_str;
End $$
Delimiter ; $$
存储过程：
Drop table if exists emp;
Create table emp(
Id int primary key,
name varchar(255),
descp varchar(255),
gene varchar(16)
);
Delimiter $$
Drop PROCEDURE if exists proc_insertemp;
CREATE PROCEDURE proc_insertemp(in start int(10), in max_num int(10) )
Begin
Declare i int default 0;
Set autocommit = 0;
Repeat
Set i = i + 1;
Insert into emp values ((start+i), rand_string(6), 'salesman','man');
Until i = max_num
End repeat;
Commit;
End $$
Delimiter ; $$
使用存储过程
Call proc_insertemp(10000, 20000);
c）mysql支持把慢查询语句记录到日志中，供程序员分析。
默认情况是不启用的。
进入到mysql安装目录，启动--slow-query-log
d）索引
show indexes from tb
主键索引 alter table tb add primary key (keyname);
唯一索引 unique 即该列具有唯一性，同时又是索引。
普通索引 index
全文索引fullindex（仅mylsam支持）
复合索引（多列在一起，联合索引）从左到右顺序。
中文索引
sphinx + 中文分词coreseek
4）explain指令
explain select * from tb where id = 2000
select_type: simple
table: tb
type: all //检索类型
possible_keys: primary //可能用到的索引
key: primary //实际用到的索引
key_len:
ref:
rows: 1 //从多少条记录中取出，因为有索引，所以是1
extra: using where //using temporary using filesort等
查询全表的逻辑在真实的项目里是没有道理的，必然存在分页的逻辑。分页必然有索引
5）索引添加场景
a) 较频繁的作为查询条件的字段应该创建索引
b）唯一性太差的字段不适合单独创建索引，即使频繁作为查询条件
select * from tb where sex = 'n男'；
c）更新非常频繁的字段，不适合添加索引。
6）不会用到索引的情况
a）like%放前边不会用到索引,放在中间和后面才能用到；
b）对于复合索引，只要查询条件使用了最左边的列，索引一般就会被使用。而如果只使用右边的列，则不会被使用。
c）如果mysql估计使用全表扫描比使用索引快，则不使用索引。
7）使用索引的注意事项
a）如何检测索引是否有效
show status like 'Handler_read%'
b）handler_read_key值越高，表示使用索引查询到的次数越多
c）handler_read_key值越高，说明查询效率低
8）常用技巧
对于大批量插入数据
a) myisam先关闭keys，导入完毕再开启；
alter table table_name disable keys;
loading data;
alter table table_name enable keys;
b) 对于innodb 数据排序、关闭唯一性校验（不至于每插入一条校验一条）、关闭自动提交
Set unique_check = 0;
Set autocommit = 0;
group by 会默认排序，可以通过order by null禁用排序；
子查询会生成临时表，可以用join代替；
在精度要求高的应用中，建议使用定点数来存储数值decimal，而不要使用浮点数，以保证结果的准确性。如 10000000.32万，插入float(10,2) 型是10000000.31。
日期类型要根据实际需要选择能满足应用的最小存储的早期类型。用时间戳的话，很方便按范围搜索。比如查前三天的记录。但注意int型时间戳，只能表示到2038年。
图片的存储采用路径存储。甚至专门的图片服务器（图床）
9）MylSAM和Innodb的区别
- MyISAM是非事务安全型的，而InnoDB是事务安全型的。
- MyISAM锁的粒度是表级，而InnoDB支持行级锁定。
- MyISAM支持全文类型索引，而InnoDB不支持全文索引。
- MyISAM相对简单，所以在效率上要优于InnoDB，小型应用可以考虑使用MyISAM。
- MyISAM表是保存成文件的形式，在跨平台的数据转移中使用MyISAM存储会省去不少的麻烦。
- InnoDB表比MyISAM表更安全，可以在保证数据不会丢失的情况下，切换非事务表到事务表（alter table tablename type=innodb）。
前者有存储缓存，需要手动回收过期数据。MyISAM创建一张表，对应三个文件，如果Innodb则只有一个文件 *.frm
对于MyISAM数据库，需要定时清理。
optimize table 表名。
show engines;字段 Support为:Default表示默认存储引擎 。默认为Innodb。
3、数据库参数配置
把缓存设置大一些：
innodb_additional_mem_pool_size = 64M
innodb_buff_pool_size = 1G
key_buff_size
4、硬件配置和操作系统
内存超过4G，用64位系统
5、分表读写分离
1）表的分割，水平分割（分库分表）、垂直分割（将表的粒度化小）
2）读写分离：缓解查询压力
a）判断请求的sql语句，判断dml语句，则由master处理，slave定时同步master数据。
b）判断若读的sql，则由lvs从slave读取即可。