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MySQL优化四(优化表结构)

时间:2017-05-04 16:23:08      阅读:224      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

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MySQL优化四(优化表)

昨晚吃吃喝喝的太多,熬夜到凌晨二点。今天头发杂乱,脸庞憔悴,像是吸毒了。下午去买衣服,肚子一看大了不少。奈何女朋友还没有一个,就已经发福了。管不住口,迈不开腿。

一、优化表结构

1.尽量将表字段定义为NOT NULL约束,这时由于在MySQL中含有空值的列很难进行查询优化,NULL值会使索引以及索引的统计信息变得很复杂,可以使用0或者空字符串来代替。

2.可以使用enum、set 等符合数据类型。对于只包含特定类型的字段。不过在工作过程中一般就使用tinyint 来表示了。

3.数值型字段的比较比字符串的比较效率高得多,字段类型尽量使用最小、最简单的数据类型。IP地址可以使用int类型。

二、表拆分

1、垂直拆分

垂直拆分按照字段进行拆分,其实就是把组成一行的多个列分开放到不同的表中,这些表具有不同的结构,拆分后的表具有更少的列,例如用户表中的一些字段可能经常访问,可以把这些字段放进一张表里。另外一些不经常使用的信息就可以放进另外一张表里。插入的时候使用事务,也可以保证两表的数据一致。缺点也很明显,由于拆分出来的两张表存在1:1的关系,需要使用冗余字段,而且需要join操作,我们在使用的时候可以分别取两次,这样的来说既可以避免join操作,又可以提高效率。

2、水平拆分

水平拆分按照行进行拆分,常见的就是分库分表。以用户表为例,可以取用户ID,然后使用php的十进制转换16进制的方法 dechex,截取其中的第一个字符,将用户均匀的分配进这 0-9 、a-f 这16个表中。查找的时候也按照这种规则,又快又方便。当然类似的规则很多,也可以使用求余法,按照余数将数据分发进不同的表中。有些表业务关联比较强,那么可以使用按时间划分的。以我公司的某业务为例,每天都要新建一张表。这种业务类型就是需要高速插入,但是对于查询的效率不太关心。表越大,插入数据所需要索引维护的时间也就越长。

三、分区

分区这个概念,我第一次在实践中看到是在去年,数据中心的表按照时间一个月分成一个区。我从这些表中读取数据,然后继续做后续的业务处理。一般来说在主业务中很少使用这种分区概念,使用分区是大数据处理后的产物。比如系统用户的注册推广等等,会产生海量的日志,当然也可以按照时间去建立多张表,但在实际操作中,就发生过一次运维人员忘记切换表,导致数据报错的紧急事件。可见分区适用于日志记录,查询少,一般用于后台的数据报表分析。对于这些数据汇总需求,需要很多日志表去做数据聚合,我们能够容忍1s到2s的延迟,只要数据准确能够满足需求就可以。

MySQL主要支持4种模式的分区:range分区、list预定义列表分区,hash 分区,key键值分区。后几种没有看到数据中心的同事用过,可能是操作不方便,应用不广泛,所以就暂且不讲了。

-- 创建表
create table testpar
(
    f_userid int unsigned not null default 0,
    f_date datetime
)engine=innodb,charset=utf8;

-- 分区
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‘)
);

-- 查看表结构
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)

MySQL优化四(优化表结构)

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原文地址:http://www.cnblogs.com/zhaohongtian/p/6807264.html

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