尽量小,简单,避免null
统一用BIGINT类型
不能用字符串当做ID存储.insert慢(不连续),select也慢
1太多的列 -> 转换代价高
2太多的关联 -> 尽量避免关联
3枚举类型
4变相的null
优点:写密集场景性能高
缺点:一般情况都需要关联
1可以用CQRS模式将查询服务和写服务分离
2通过缓存表和统计表解决复杂查询与统计的问题
3通过数据行加槽(slot)将一行数据分解到多行,降低并发(避免行锁).后面再用异步汇总
如:update hit_count set cnt=cnt+1 where slot = RAND() * 100 -> 相当于加了100个槽,将更新的数据分散到槽内
4Alter Table大部分修改表结构的方法都是新建一张表,从旧表查所有的数据再插入到新表,然后删除旧表,所以大部分都很慢,可以主库切换(从无流量表结构修改),影子拷贝(新建表,重命名,删表)更平滑的过度
数据类型,常用的用蓝色标出
原则 尽量小,简单,避免null ID列 统一用BIGINT类型不能用字符串当做ID存储.insert慢(不连续)...
Schema与数据类型优化 选择优化的数据类型 1.更小的通常更好 更小的数据类型通常更快,因为它们占用更少的磁盘...
性能监控 Schema与数据类型优化 数据类型的优化 更好的通常更好 简单就好 整型字符操作代价更低，因为字符集和...
Schema与数据类型优化 最常用的数据类型分类 数字（int、decimal） 字符串（varchar、char...
Schema与数据类型优化 选择优化的数据类型 有几个简单的原则： 更小的通常更好一般情况下使用可以正确存储数据的...
干货 | Redis 内存使用优化与存储 Redis 常用数据类型 Redis 最为常用的数据类型主要有以下五种：...
MYSQL-数据类型优化 优化数据类型 MySQL支持的数据类型非常多，选择正确的数据类型对获得高性能至关重要。选...
Schema与数据类型优化 选择数据类型原则更小的通常更好更小的数据类型通常更快，因为它们占用更少的磁盘、内存和C...
1、Scheme设计与数据类型优化 选择数据类型只要遵循小而简单的原则就好，越小的数据类型通常会更快，占用更少的磁...
1、Scheme设计与数据类型优化 选择数据类型只要遵循小而简单的原则就好，越小的数据类型通常会更快，占用更少的磁...
本文标题：4Schema与数据类型优化
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/lylenhtx.html
网友评论