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有一定的冗余，但是不推荐让很多字段都留有大量的冗余，这样即浪费存储也浪费内存。我们可以使用PROCEDURE ANALYSE()对当前已有应用的表类型的判断，该函数可以对数据表中的列的数据类型提出优化建议，可以根据应用的实际情况酌情考虑是否实施优化。语法： SELECT * FROM tbl_name PROCEDURE ANALYSE(); SELECT * FROM tbl_name PROCEDURE ANALYSE(16,256);输出的每一列信息都会对数据表中的列的数据类型提出优化建议。第二个例子告诉PROCEDURE ANALYSE()不要为那些包含的值多于16个或者256字节的ENUM类型提出建议。如果没有这样的限制，输出信息可能很长；ENUM定义通常很难阅读。在对字段类型进行优化时，可以根据统计信息并结合应用的实际情况对其进行优化。通过拆分，提高表的访问效率
这里我们所说的拆分，主要是针对Myisam类型的表，拆分的方法可以分成两种情况：1) 纵向拆分：纵向拆分是只按照应用访问的频度，将表中经常访问的字段和不经常访问的字段拆分成两个表，经常访问的字段尽量是定长的，这样可以有效的提高表的查询和更新的效率。2) 横向拆分：横向拆分是指按照应用的情况，有目的的将数据横向拆分成几个表或者通过分区分到多个分区中，这样可以有效的避免Myisam表的读取和更新导致的锁问题。逆规范化
数据库德规范化设计强调数据的独立性，数据应该尽可能少地冗余，因为存在过多的冗余数据，这就意味着要占用了更多的物理空间，同时也对数据的维护和一致性检查带来了问题。但是对于查询操作很多的应用，一次查询可能需要访问多表进行，如果通过冗余纪录在相同表中，更新的代价增加不多，但是查询操作效率可以有明显提高，这种情况就可以考虑通过冗余数据来提高效率。使用冗余统计表
使用create temporary table语法，它是基于session的表，表的数据保存在内存里面，当session断掉后，表自然消除。对于大表的统计分析，如果统计的数据量不大，利用insert, select将数据移到临时表中比直接在大表上做统计要效率更高。选择更合适的表类型
1、如果应用出现比较严重的锁冲突，请考虑是否更改存储引擎到innodb，行锁机制可以有效的减少锁冲突的出现。2、如果应用查询操作很多，且对事务完整性要求不严格，则可以考虑使用Myisam存储引擎。
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