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  • 水平拆分:對于表數據特別多的,可以進行水平拆分(表結構一致);

    http://img1.sycdn.imooc.com//602cac630001df8f09510406.jpg

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  • 垂直拆分:為了控制表的寬度,提供IO讀取效率;

    1、經常一起查詢的列放一起;

    2、text,blob等大字段拆分出到附表中;http://img1.sycdn.imooc.com//602cabff0001b3f311220313.jpg


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  • 數據庫中合適的操作:

    1、批量操作(優先)VS逐條操作;

    2、禁止使用Select*這樣的查詢,使用具體列查詢(造成IO浪費,程序出錯);

    3、控制使用用戶自定義函數(使用方便但是低效);

    4、不要使用數據庫中的全文索引(如果需要可以使用搜索引擎完成);

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  • 表結構維護:

    注意事項:

    1、使用在線變更(MySQL5.6之后支持)表結構的工具;

    2、同時對數據字典進行維護;

    3、控制表的寬度和大?。S著業務的增加表會變的非常寬,可對表進行垂直拆分)

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  • 索引維護:

    索引選擇:

    1、出現在WHERE從句,GROUP BY從句,ORDER BY 從句的列;

    2、可選擇性高的列要放大哦索引的前面;

    3、索引不要包含太長的數據類型(對于長的可以截取前面的檢索,或者轉換成MD5后索引);

    注意事項:

    1、索引不是越多越好,過多會降到讀寫效率;

    2、定期維護索引碎片;

    3、SQL語句中不要使用強制索引關鍵字(隨著字段的增加索引可能會變或刪除)

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  • 數據字段維護:

    1、使用第三方工具維護(與數據庫管理系統有關)

    2、利用數據庫本身的備注字段來維護(增加COMMENT字段備注);

    http://img1.sycdn.imooc.com//602c884a0001683511520631.jpg

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  • 反范式化:為了性能和讀取效率考慮違反第三范式,允許存在少了數據冗余,以達到用空間換時間的目的。

    優點:

    1、減少表的關聯數量;

    2、增加數據的讀取效率;

    3、反范式化一定要適度。

    http://img1.sycdn.imooc.com//602c7ec400017b9612330652.jpg

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  • 關于預留字段(預見性的避免修改數據庫表機構,嚴禁使用):

    1、無法準確知道預留字段的類型;

    2、無法準確知道預留字段存儲的內容;

    3、增加維護成本;

    4、嚴禁使用預留字段。

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  • 避免使用觸發器(before,after)

    1、降低數據導入的效率;

    2、可能出現意想不到的數據異常;

    3、使業務邏輯變復雜;

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  • 外鍵:(保持數據完整性)避免使用外鍵約束

    1、降低數據導入效率;

    2、增加維護成本;

    3、相關聯的列上一定要建立索引;

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  • 主鍵選擇:

    1、業務主鍵(標識業務數據進行表關聯)和數據庫主鍵(優化數據存儲(隱含主鍵))

    2、主鍵最好順序增長(比如:ID)

    3、主鍵的字段類型所占空間要盡可能小。

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  • 時間類型:

    1、使用int:

    優點:字段長度比datetime??;

    缺點:使用不方便,需函數轉換;

    (1)生日不常用的int;

    (2)下單時間、支付時間經常用的用datatime;

    限制:int4個字節,智能存儲到2038-1-19- 11:14:07

    2、需要存儲的顆粒度

    年(year類型一個字節)、月、日、時、分、秒、周

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課程須知
本課程適合程序開發人員及數據庫管理運維人員
老師告訴你能學到什么?
1、了解數據庫設計的重要性 2、如何設計出簡潔高效的數據庫結構 3、如何對數據庫結構進行優化調整

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