字段设计
A.选择优化的数据类型
1.数据类型的选择原则：
- 更小的通常更好
- 简单就好
- 尽量避免NULL
2.应该尽量只在对小数进行精确计算时才使用DECIMAL，使用int类型通过程序控制单位效果更好
3.使用VARCHAR合适的情况：字符串列的最大长度比平均长度大很多；列的更新很少，所以碎片不是问题；使用了像UTF-8这样复杂的字符集，每个字符都使用不同的字节数进行存储
4.CHAR适合存储很短的字符串，或者所有值都接近同一个长度；不容易产生碎片，在存储空间上更有效率
5.通常应该尽量使用TIMESTAMP，它比DATETIME空间效率更高
B.MySQL schema设计中的陷阱
1.不好的设计：
- 太多的列
- 太多的关联
- 全能的枚举
- 变相的枚举
- 非此发明（Not Invent Here）的NULL
C.范式和反范式
1.范式的优点：
- 范式化的更新操作通常比反范式化要快
- 当数据较好地范式化时，就只有很少或者没有重复数据，所以只需要修改更少的数据
- 范式化的表通常更小，可以更好地放在内存里，所以执行操作会更快
- 很少有多余的数据意味着检索列表数据时更少需要DISTINCT或者GROUP BY语句
2.范式化设计的缺点是通常需要关联
3.反范式的优点：避免关联，避免了随机I/O，能使用更有效的索引策略
D.缓存表和汇总表
1.有时提升性能最好的方法是同一张表中保存衍生的冗余数据，有时也需要创建一张完全独立的汇总表或缓存表
2.物化视图，MySQL并不原生支持，Flexviews
3.如果应用在表中保存计数器，则在更新计数器时可能踫到并发问题，创建一张独立的表存储计数器，可以帮助避免缓存失效
- 解决独立表并发问题可以建多行，根据id随机更新，然后统计时sum()
- 按天或小时可以单独建行，旧时间可定时任务合并到统一的一行
E.加快ALTER TABLE操作的速度
1.两种方式：
- 一是在一台不提供服务的机器上执行ALTER TABLE操作，然后和提供服务的主库进行切换
- 二是通过“影子拷贝”，创建一张新表，然后通过重命名和删表操作交换两张表及里面的数据
2.快速创建MyISAM索引，先禁用索引，导入数据，然后重新启用索引
存储引擎的选择
- Myisam
MyISAM表是独立于操作系统的，这说明可以轻松地将其从Windows服务器移植到Linux服务器。
每当我们建立一个MyISAM引擎的表时，就会在本地磁盘上建立三个文件，文件名就是表名。
例如，我建立了一个MyISAM引擎的tb_Demo表，那么就会生成以下三个文件：
tb_demo.frm，存储表定义。
tb_demo.MYD，存储数据。
tb_demo.MYI，存储索引。
MyISAM表无法处理事务，这就意味着有事务处理需求的表，不能使用MyISAM存储引擎。MyISAM存储引擎特别适合在以下几种情况下使用：
-
选择密集型的表。 MyISAM存储引擎在筛选大量数据时非常迅速，这是它最突出的优点。
-
插入密集型的表。 MyISAM的并发插入特性允许同时选择和插入数据。
由此看来，MyISAM存储引擎很适合管理服务器日志数据。
- InnoDB
InnoDB是一个健壮的事务型存储引擎，这种存储引擎已经被很多互联网公司使用，为用户操作非常大的数据存储提供了一个强大的解决方案。
InnoDB还引入了行级锁定和外键约束，在以下场合下，使用InnoDB是最理想的选择：
更新密集的表。 InnoDB存储引擎特别适合处理多重并发的更新请求。
事务。 InnoDB存储引擎是支持事务的标准MySQL存储引擎。
自动灾难恢复。 与其它存储引擎不同，InnoDB表能够自动从灾难中恢复。
外键约束。 MySQL支持外键的存储引擎只有InnoDB。
支持自动增加列AUTO_INCREMENT属性。
从5.7开始innodb存储引擎成为默认的存储引擎。
一般来说，如果需要事务支持，并且有较高的并发读取频率，InnoDB是不错的选择。