1、优化表的数据类型
表需要使用何种数据类型是需要根据应用来判断的。虽然应用设计的时候需要考虑字段的长度留一定的冗余，但是不推荐让很多字段都留有大量的冗余，这种既浪费磁盘存储空间，同时在应用程序操作时也浪费物理内存。
在MySQL中，可以使用函数PROCEDURE ANALYSE()对当前应用的表进行分析，该函数可以对数据表中列的数据类型提出优化建议，用户可以根据应用的实际情况酌情考虑是否实施优化。
2、通过拆分提高表的访问效率
（1）第一种方法是垂直拆分，即把主码和一些列放到一个表，然后把主码和另外的列放到另一个表中。
（2）第二种方法是水平拆分，即根据一列或多列数据的值把数据行放到两个独立的表中。
3、逆规范化
常用的逆规范技术有增加冗余列、增加派生列、重新组表和分割表。
（1）增加冗余列：指在多个表中具有相同的列，它常用来在查询时避免连接操作。
（2）增加派生列：指增加的列来自其他表中的数据、由其他表中的数据经过计算生成，增加的派生列作用是在查询时减少连接操作，避免使用集函数。
（3）重新组表：指如果许多用户需要查看两个表连接出来的结果数据，则把这两个表重新组成一个表来减少连接而提高性能。
（4）分割表：可以参见上一节内容。
另外，逆规范技术需要维护数据的完整性。无论使用何种逆规范技术，都需要一定的管理来维护数据的完整性。常用的方法是批处理维护、应用逻辑和触发器。
（1）批处理维护是指对冗余列或派生列的修改积累一定的时间后，运行一批处理作业或存储过程对冗余列或派生列进行修改，这只能在对实时性要求不高的情况下使用。
（2）数据的完整性也可由应用逻辑来实现，这就要求必须在同一个事务中对所有涉及的表进行增、删、改操作。用应用逻辑来实现数据的完整性风险较大，因为同一逻辑必须在所有的应用中使用和维护，容易遗漏，特别是在需求变化时，不易于维护。
（3）另一种方式是使用触发器，对数据的任何修改立即触发对冗余列或派生列的相应修改，触发器是实时的，而且相应的处理逻辑只在一个地方出现，易于维护，一般来说，是解决这类问题比较好的办法。
4、使用中间表提高统计查询速度
对于数据量较大的表，在其上进行统计查询通常会效率很低，并且还要考虑统计查询是否会对在线的应用产生负面影响。通常在这种情况下，使用中间表可以提高统计查询的效率。
网友评论