數據庫優化專題—1、表的主鍵用數字還是UUID
數據庫優化專題—2、邏輯刪除還是物理刪除
數據庫優化專題—3、千萬記錄如何快速分頁
數據庫優化專題—4、讀多寫少和讀多寫多
數據庫優化專題—5、刪改數據如何避免鎖表
數據庫優化專題—6、如何避免偷換交易中的商品信息
數據庫優化專題—7、SQL語句優化
數據庫優化專題—8、Mysql參數優化
數據庫優化專題—9、索引優化
數據庫優化專題—10、存儲優化
數據庫優化專題—11、數據庫結構優化
這節主要介紹下數據庫結構優化，包含優化表結構、表分區等。
優化表結構
- 儘量將表字段定義爲NOT NULL約束，這時由於在MySQL中含有空值的列很難 進行查詢優化，NULL值會使索引以及索引的統計信息變得很複雜；
- 對於只包含特定類型的字段，可以使用enum、set 等數據類型；
- 數值型字段的比較比字符串的比較效率高得多，字段類型儘量使用小、簡單的數據類型。例如IP地址可以使用int類型；
- 儘量使用TINYINT、SMALLINT、MEDIUM_INT作爲整數類型而非INT，如果非負則加上UNSIGNED。但對整數類型指定寬度，比如INT(11)，沒有任何用，因爲指定的類型標識範圍已經確定；
- VARCHAR的長度只分配真正需要的空間；
- 儘量使用TIMESTAMP而非DATETIME，但TIMESTAMP只能表示1970 - 2038年，比DATETIME表示的範圍小得多，而且TIMESTAMP的值因時區不同而不同；
- 單表不要有太多字段，建議在20以內；
- 合理的加入冗餘字段可以提高查詢速度。
表拆分
垂直拆分
垂直拆分按照字段進行拆分，其實就是把組成一行的多個列分開放到不同的表中，這些表具有不同的結構，拆分後的表具有更少的列。例如用戶表中的一些字段可能經常訪問，可以把這些字段放進一張表裏。另外一些不經常使用的信息就可以放進另外一張表裏。
插入的時候使用事務，也可以保證兩表的數據一致。缺點也很明顯，由於拆分出來的兩張表存在一對一的關係，需要使用冗餘字段，而且需要join操作。但是我們可以在使用的時候可以分別取兩次，這樣的來說既可以避免join操作，又可以提高效率。
水平拆分
水平拆分按照行進行拆分，常見的就是分庫分表。以用戶表爲例，可以取用戶ID，然後對ID取10的餘數，將用戶均勻的分配進這 0-9這10個表中。查找的時候也按照這種規則，又快又方便。
有些表業務關聯比較強，那麼可以使用按時間劃分的。例如每天的數據量很大，需要每天新建一張表。這種業務類型就是需要高速插入，但是對於查詢的效率不太關心。表越大，插入數據所需要索引維護的時間也就越長。
表分區
分區適用於例如日誌記錄，查詢少。一般用於後臺的數據報表分析。對於這些數據彙總需求，需要很多日誌表去做數據聚合，我們能夠容忍1s到2s的延遲，只要數據準確能夠滿足需求就可以。
MySQL主要支持4種模式的分區：range分區、list預定義列表分區，hash 分區，key鍵值分區。
錄入使用key鍵值分區：
CREATE TABLE `test2` (
`id` int(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'ID',
`name` varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '名稱',
`state` int(1) DEFAULT NULL COMMENT '狀態',
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8
PARTITION BY KEY (id)
PARTITIONS 10;
讀寫分離
大型網站會有大量的併發訪問，如果還是傳統的數據存儲方案，只是靠一臺服務器處理，如此多的數據庫連接、讀寫操作，數據庫必然會崩潰，數據丟失的話，後果更是不堪設想。這時候，我們需要考慮如何降低單臺服務器的使用壓力，提升整個數據庫服務的承載能力。
我們發現一般情況對數據庫而言都是“讀多寫少”，也就說對數據庫讀取數據的壓力比較大，這樣分析可以採用數據庫集羣的方案。其中一個是主庫，負責寫入數據，我們稱爲寫庫；其它都是從庫，負責讀取數據，我們稱爲讀庫。這樣可以緩解一臺服務器的訪問壓力。
MySql自帶主從複製功能，我們可以使用主從複製的主庫作爲寫庫，從庫和主庫進行數據同步，那麼可以使用多個從庫作爲讀庫，已完成讀寫分離的效果。
數據庫集羣
如果訪問量非常大，雖然使用讀寫分離能夠緩解壓力，但是一旦寫操作一臺服務器都不能承受了，這個時候我們就需要考慮使用多臺服務器實現寫操作。
例如可以使用MyCat搭建MySql集羣，對ID求3的餘數，這樣可以把數據分別存放到3臺不同的服務器上，由MyCat負責維護集羣節點的使用。
總結
數據結構可以優先從表結構優化，數據量大、併發量大可以考慮讀寫分離、數據庫集羣優化。