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96SEO 2026-02-20 07:47 15
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数据库结构的设计需要考虑数据冗余、查询和更新速度、字段的数据类型是否合理等多方面的内容合理的数据库结构不仅使数据库占用更小的磁盘空间而且使查询速度更快。
数据库结构的设计需要考虑数据冗余、查询和更新速度、字段的数据类型是否合理等多方面的内容
1.拆分表的思路是把1个包含很多字段的表拆分成2个或者多个相对较小的表,这样做的原因是:这些表中某些字段的操作频率很高热数据经常要进行查询或者更新操作而另外一些字段的使用频率却很低冷数据冷热数据分离可以减小表的宽度。
如果放在一个表里面每次查询都要读取大记录会消耗较多的资源2.MySQL限制每个表最多存储4096列并且每一行数据的大小不能超过65535字节。
表越宽把表装载进内存缓冲池时所占用的内存也就越大也会消耗更多的IO。
冷热数据分离的目的是①减少磁盘IO保证热数据的内存缓存命中率。
②更有效的利用缓存避免读入无用的冷数据
1.对于需要经常联合查询的表可以建立中间表以提高查询效率。
通过建立中间表把需要经常联合查询的数据插入中间表中然后将原来的联合查询改为对中间表的查询以此来提高查询效率2.首先分析经常联合查询表中的字段然后使用这些字段建立一个中间表并将原来联合查询的表的数据插入中间表中最后使用中间表来进行查询
1.设计数据库表时应尽量遵循范式理论的规约尽可能减少冗余字段让数据库设计看起来精致、优雅。
但是合理地加入冗余字段可以提高查询速度2.表的规范化程度越高表与表之间的关系就越多需要连接查询的情况也就越多。
尤其在数据量大而且需要频繁进行连接的时候为了提升效率我们也可以考虑增加冗余字段来减少连接。
1.改进表的设计时可以考虑优化字段的数据类型。
这个问题在大家刚从事开发时基本不算是问题。
但是随着你的经验越来越丰富参与的项目越来越大数据量也越来越多的时候你就不能只从系统稳定性的角度来思考问题了还要考虑到系统整体的稳定性和效率。
此时优先选择符合存储需要的最小的数据类型。
2.列的字段越大建立索引时所需要的空间也就越大这样一页中所能存储的索引节点的数量也就越少在遍历时所需要的IO次数也就越多索引的性能也就越差
1.遇到整数类型的字段可以用INT型。
这样做的理由是INT型数据有足够大的取值范围不用担心数据超出取值范围的问题。
刚开始做项目的时候首先要保证系统的稳定性这样设计字段类型是可以的。
但在数据量很大的时候数据类型的定义在很大程度上会影响到系统整体的执行效率2.对于非负型的数据如自增ID、整型IP来说要优先使用无符号整型UNSIGNED来存储。
因为无符号相对于有符号同样的字节数存储的数值范围更大。
如tinyint有符号为-128-127无符号为0-255多出一倍的存储空间。
b.既可以使用文本类型也可以使用整数类型的字段要选择使用整数类型
1.跟文本类型数据相比大整数往往占用更少的存储空间因此在存取和比对的时候可以占用更少的内存空间。
所以在二者皆可用的情况下尽量使用整数类型这样可以提高查询的效率。
如将IP地址转换成整型数据
1.MySQL内存临时表不支持TEXT、BLOB这样的大数据类型如果查询中包含这样的数据在排序等操作时就不能使用内存临时表必须使用磁盘临时表进行。
并且对于这种数据MySQL还是要进行二次查询会使SQL性能变得很差但不是说一定不能使用这样的数据类型2.如果一定要使用建议把BLOB或是TEXT列分离到单独的扩展表中查询时一定不要使用select*而只需要取出必要的列不需要TEXT列的数据时不要对该列进行查询
1.修改ENUM值需要使用ALTER语句2.ENUM类型的ORDER
BY操作效率低需要额外操作。
使用TINYINT来代替ENUM类型
00:00:01~2038-01-19-03:14:07TIMESTAMP使用4字节DATETIME使用8个字节同时
f.用DECIMAL代替FLOAT和DOUBLE存储精确浮点数
非精准浮点float,double精准浮点decimal不会丢失精度
插入记录时影响插入的速度主要是索引唯一性校验一次性插入记录条数等。
根据这些情况可以分别进行优化我们以不同的存储引擎来进行分析
1.在设计字段的时候如果业务允许建议尽量使用非空约束。
这样做的好处是:
进行比较和计算时省去要对NULL值的字段判断是否为空的开销提高存储效率非空字段也容易创建索引。
因为索引NULL列需要额外的空间来保存所以要占用更多的空间。
使用非空约束就可以节省存储空间每个字段1个bit
1.MySQL提供了分析表、检查表和优化表的语句2.分析表主要是分析关键字的分布检查表主要是检查表是否存在错误优化表主要是消除删除或者更新造成的空间浪费
禁止不带任何限制数据范围条件的查询语句。
比如我们当用户在查询订单历史的时候我们可以控制在一个月的范围内
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