MySQL 优化数据库对象

一、考虑是用 procedure analyse() 函数对当前应用的表进行分析。字段类型是否可优化。

二、通过拆分提高表的访问效率。

　　(A) 针对MyISAM表，有两种拆分方法：

　　　　垂直拆分：主码和某些列在一个表，主码和另一些列在另一个表。这在一个表中某些列常用，而某些列不常用的时候采用。此种方法：数据页变小，减少I/O次数，缺点是：需管理冗余，查询需要联合操作。

　　　　水平拆分：根据一列或多列的数据的值把数据行放到两个独立的表中。使用场景：

　　　　　　表很大，分割后降低数据量和索引的页数，降低索引的层数，提高查询速度。

　　　　　　表中数据本来就有独立性，

　　　　　　数据需要存放到多个介质上。

三、逆规范化

　　常见的有：增加冗余列、增加派生列、重新组表和分割表。

　　逆规范化需要维护数据的完整性，常用方法：批处理维护、应用逻辑和触发器。

四、使用中间表提高统计查询速度

　　中间表在统计查询中经常会用到，其优点是：

　　　　中间表复制源表部分数据，切与源表相隔离，在中间表上做统计查询不会对在线应用产生负面影响。

　　　　中间表可以灵活地添加索引和增加新字段，方便实现功能。