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  • Schema和数据类型优化?

    整数TinyInt,SmallInt,MediumInt,Int,BigInt 使用的存储8,16,24,32,64位存储空间。使用Unsigned表示不允许负数,可以使正数的上线提高一倍。实数

    • Float,Double , 支持近似的浮点运算。

    • Decimal,用于存储精确的小数。

    字符串

    • VarChar,存储变长的字符串。需要1或2个额外的字节记录字符串的长度。

    • Char,定长,适合存储固定长度的字符串,如MD5值。

    • Blob,Text 为了存储很大的数据而设计的。分别采用二进制和字符的方式。

    时间类型

    • DateTime,保存大范围的值,占8个字节。

    • TimeStamp,推荐,与UNIX时间戳相同,占4个字节。

    优化建议点

    • 尽量使用对应的数据类型。比如,不要用字符串类型保存时间,用整型保存IP。

    • 选择更小的数据类型。能用TinyInt不用Int。

    • 标识列(identifier column),建议使用整型,不推荐字符串类型,占用更多空间,而且计算速度比整型慢。

    • 不推荐ORM系统自动生成的Schema,通常具有不注重数据类型,使用很大的VarChar类型,索引利用不合理等问题。

    • 真实场景混用范式和反范式。冗余高查询效率高,插入更新效率低;冗余低插入更新效率高,查询效率低。

    • 创建完全的独立的汇总表缓存表,定时生成数据,用于用户耗时时间长的操作。对于精确度要求高的汇总操作,可以采用 历史结果+最新记录的结果 来达到快速查询的目的。

    • 数据迁移,表升级的过程中可以使用影子表的方式,通过修改原表的表名,达到保存历史数据,同时不影响新表使用的目的。

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/programb/p/14089686.html
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