优化数据库对象

优化数据库对象

目录：

n  优化表的数据类型

n  通过拆分提高表的访问效率

n  适度冗余

n  使用中间表提高统计查询速度

1． 优化表的数据类型

优化数据类型提高性能的原理：

(1)     通过选用更”小”的数据类型减少存储空间，使查询相同的数据需要的IO资源降低

(2)     使用合适的数据类型加速数据的比较

Char 固定长度字符类型 存放长度以字符个数来计算，有字符个数的限制 最终最大存储长度基于字符集

Varchar 可变长度字符类型 存储长度有字节限制 最大(65535字节)

可通过proceduce analyse()对表中的字符提出优化建议

2． 通过拆分提高表的访问效率

(1)     垂直拆分

把一张表的主码和一些列放在一个表,然后主码和另外的列放在另一个表中。

如果一个表中某些列常用，而另外一些列不常用，则可采用垂直拆分

优点：可以使查询的数据列变小，一个数据页能存放更多的数据，在查询时就可以减少IO次数

缺点：需要管理冗余列，查询所有数据需要联合(join)操作

(2)     水平拆分

根据一列或多列数据的值，把数据行存放到多张表中

水平拆分在以下情况考虑使用：

1. 表很大
2. 表中的数据本来就有独立性
3. 需要把数据存放到多个介质上

3． 适度冗余(让Query减少join)

常用反规范技术现象：

(1)     增加冗余列(查询时减少连接操作)

(2)     增加派生列(减少连接操作、避免使用集合函数、提高查询效率)

(3)     重新组表 (添加新表，减少连接)

(4)     分割表

4． 使用中间表提高查询速度

(1)     中间表复制源表部分数据，并且与源表”隔离”，在中间表上做统计查询不会对在线应用产生负面影响

(2)     可以再中间表上灵活添加索引或增加临时用的新字段，从而达到提高统计查询效率