MySQL优化四（优化表结构）
body {
font-family: Helvetica, arial, sans-serif;
font-size: 14px;
line-height: 1.6;
padding-top: 10px;
padding-bottom: 10px;
background-color: white;
padding: 30px; }
body > *:first-child {
margin-top: 0 !important; }
body > *:last-child {
margin-bottom: 0 !important; }
a {
color: #4183C4; }
a.absent {
color: #cc0000; }
a.anchor {
display: block;
padding-left: 30px;
margin-left: -30px;
cursor: pointer;
position: absolute;
top: 0;
left: 0;
bottom: 0; }
h1, h2, h3, h4, h5, h6 {
margin: 20px 0 10px;
padding: 0;
font-weight: bold;
-webkit-font-smoothing: antialiased;
cursor: text;
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h1:hover a.anchor, h2:hover a.anchor, h3:hover a.anchor, h4:hover a.anchor, h5:hover a.anchor, h6:hover a.anchor {
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text-decoration: none; }
h1 tt, h1 code {
font-size: inherit; }
h2 tt, h2 code {
font-size: inherit; }
h3 tt, h3 code {
font-size: inherit; }
h4 tt, h4 code {
font-size: inherit; }
h5 tt, h5 code {
font-size: inherit; }
h6 tt, h6 code {
font-size: inherit; }
h1 {
font-size: 28px;
color: black; }
h2 {
font-size: 24px;
border-bottom: 1px solid #cccccc;
color: black; }
h3 {
font-size: 18px; }
h4 {
font-size: 16px; }
h5 {
font-size: 14px; }
h6 {
color: #777777;
font-size: 14px; }
p, blockquote, ul, ol, dl, li, table, pre {
margin: 15px 0; }
hr {
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border: 0 none;
color: #cccccc;
height: 4px;
padding: 0;
}
body > h2:first-child {
margin-top: 0;
padding-top: 0; }
body > h1:first-child {
margin-top: 0;
padding-top: 0; }
body > h1:first-child + h2 {
margin-top: 0;
padding-top: 0; }
body > h3:first-child, body > h4:first-child, body > h5:first-child, body > h6:first-child {
margin-top: 0;
padding-top: 0; }
a:first-child h1, a:first-child h2, a:first-child h3, a:first-child h4, a:first-child h5, a:first-child h6 {
margin-top: 0;
padding-top: 0; }
h1 p, h2 p, h3 p, h4 p, h5 p, h6 p {
margin-top: 0; }
li p.first {
display: inline-block; }
li {
margin: 0; }
ul, ol {
padding-left: 30px; }
ul :first-child, ol :first-child {
margin-top: 0; }
dl {
padding: 0; }
dl dt {
font-size: 14px;
font-weight: bold;
font-style: italic;
padding: 0;
margin: 15px 0 5px; }
dl dt:first-child {
padding: 0; }
dl dt > :first-child {
margin-top: 0; }
dl dt > :last-child {
margin-bottom: 0; }
dl dd {
margin: 0 0 15px;
padding: 0 15px; }
dl dd > :first-child {
margin-top: 0; }
dl dd > :last-child {
margin-bottom: 0; }
blockquote {
border-left: 4px solid #dddddd;
padding: 0 15px;
color: #777777; }
blockquote > :first-child {
margin-top: 0; }
blockquote > :last-child {
margin-bottom: 0; }
table {
padding: 0;border-collapse: collapse; }
table tr {
border-top: 1px solid #cccccc;
background-color: white;
margin: 0;
padding: 0; }
table tr:nth-child(2n) {
background-color: #f8f8f8; }
table tr th {
font-weight: bold;
border: 1px solid #cccccc;
margin: 0;
padding: 6px 13px; }
table tr td {
border: 1px solid #cccccc;
margin: 0;
padding: 6px 13px; }
table tr th :first-child, table tr td :first-child {
margin-top: 0; }
table tr th :last-child, table tr td :last-child {
margin-bottom: 0; }
img {
max-width: 100%; }
span.frame {
display: block;
overflow: hidden; }
span.frame > span {
border: 1px solid #dddddd;
display: block;
float: left;
overflow: hidden;
margin: 13px 0 0;
padding: 7px;
width: auto; }
span.frame span img {
display: block;
float: left; }
span.frame span span {
clear: both;
color: #333333;
display: block;
padding: 5px 0 0; }
span.align-center {
display: block;
overflow: hidden;
clear: both; }
span.align-center > span {
display: block;
overflow: hidden;
margin: 13px auto 0;
text-align: center; }
span.align-center span img {
margin: 0 auto;
text-align: center; }
span.align-right {
display: block;
overflow: hidden;
clear: both; }
span.align-right > span {
display: block;
overflow: hidden;
margin: 13px 0 0;
text-align: right; }
span.align-right span img {
margin: 0;
text-align: right; }
span.float-left {
display: block;
margin-right: 13px;
overflow: hidden;
float: left; }
span.float-left span {
margin: 13px 0 0; }
span.float-right {
display: block;
margin-left: 13px;
overflow: hidden;
float: right; }
span.float-right > span {
display: block;
overflow: hidden;
margin: 13px auto 0;
text-align: right; }
code, tt {
margin: 0 2px;
padding: 0 5px;
white-space: nowrap;
border: 1px solid #eaeaea;
background-color: #f8f8f8;
border-radius: 3px; }
pre code {
margin: 0;
padding: 0;
white-space: pre;
border: none;
background: transparent; }
.highlight pre {
background-color: #f8f8f8;
border: 1px solid #cccccc;
font-size: 13px;
line-height: 19px;
overflow: auto;
padding: 6px 10px;
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pre {
background-color: #f8f8f8;
border: 1px solid #cccccc;
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line-height: 19px;
overflow: auto;
padding: 6px 10px;
border-radius: 3px; }
pre code, pre tt {
background-color: transparent;
border: none; }
sup {
font-size: 0.83em;
vertical-align: super;
line-height: 0;
}
kbd {
display: inline-block;
padding: 3px 5px;
font-size: 11px;
line-height: 10px;
color: #555;
vertical-align: middle;
background-color: #fcfcfc;
border: solid 1px #ccc;
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box-shadow: inset 0 -1px 0 #bbb
}
* {
-webkit-print-color-adjust: exact;
}
@media screen and (min-width: 914px) {
body {
width: 854px;
margin:0 auto;
}
}
@media print {
table, pre {
page-break-inside: avoid;
}
pre {
word-wrap: break-word;
}
}
MySQL优化四（优化表）
昨晚吃吃喝喝的太多，熬夜到凌晨二点。今天头发杂乱，脸庞憔悴，像是吸毒了。下午去买衣服，肚子一看大了不少。奈何女朋友还没有一个，就已经发福了。管不住口，迈不开腿。
一、优化表结构
1.尽量将表字段定义为NOT NULL约束，这时由于在MySQL中含有空值的列很难进行查询优化，NULL值会使索引以及索引的统计信息变得很复杂，可以使用0或者空字符串来代替。
2.可以使用enum、set 等符合数据类型。对于只包含特定类型的字段。不过在工作过程中一般就使用tinyint 来表示了。
3.数值型字段的比较比字符串的比较效率高得多，字段类型尽量使用最小、最简单的数据类型。IP地址可以使用int类型。
二、表拆分
1、垂直拆分
垂直拆分按照字段进行拆分，其实就是把组成一行的多个列分开放到不同的表中，这些表具有不同的结构，拆分后的表具有更少的列，例如用户表中的一些字段可能经常访问，可以把这些字段放进一张表里。另外一些不经常使用的信息就可以放进另外一张表里。插入的时候使用事务，也可以保证两表的数据一致。缺点也很明显，由于拆分出来的两张表存在1：1的关系，需要使用冗余字段，而且需要join操作，我们在使用的时候可以分别取两次，这样的来说既可以避免join操作，又可以提高效率。
2、水平拆分
水平拆分按照行进行拆分，常见的就是分库分表。以用户表为例，可以取用户ID,然后使用php的十进制转换16进制的方法 dechex,截取其中的第一个字符，将用户均匀的分配进这 0-9 、a-f 这16个表中。查找的时候也按照这种规则，又快又方便。当然类似的规则很多，也可以使用求余法，按照余数将数据分发进不同的表中。有些表业务关联比较强，那么可以使用按时间划分的。以我公司的某业务为例，每天都要新建一张表。这种业务类型就是需要高速插入，但是对于查询的效率不太关心。表越大，插入数据所需要索引维护的时间也就越长。
三、分区
分区这个概念，我第一次在实践中看到是在去年，数据中心的表按照时间一个月分成一个区。我从这些表中读取数据，然后继续做后续的业务处理。一般来说在主业务中很少使用这种分区概念，使用分区是大数据处理后的产物。比如系统用户的注册推广等等，会产生海量的日志，当然也可以按照时间去建立多张表，但在实际操作中，就发生过一次运维人员忘记切换表，导致数据报错的紧急事件。可见分区适用于日志记录，查询少，一般用于后台的数据报表分析。对于这些数据汇总需求，需要很多日志表去做数据聚合，我们能够容忍1s到2s的延迟，只要数据准确能够满足需求就可以。
MySQL主要支持4种模式的分区：range分区、list预定义列表分区，hash 分区，key键值分区。后几种没有看到数据中心的同事用过，可能是操作不方便，应用不广泛，所以就暂且不讲了。
-- 创建表
create table testpar
(
f_userid int unsigned not null default 0,
f_date datetime
)engine=innodb,charset=utf8;-- 分区
alter table testpar partition by range columns(f_date) (
partition p0 values less than ('2017-01-31'),
partition p2 values less than ('2017-02-20')
);-- 查看表结构
mysql> show create table testpar\G
*************************** 1. row ***************************
Table: testpar
Create Table: CREATE TABLE `testpar` (
`f_userid` int(10) unsigned NOT NULL DEFAULT '0',
`f_date` datetime DEFAULT NULL
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8
/*!50500 PARTITION BY RANGE COLUMNS(f_date)
(PARTITION p0 VALUES LESS THAN ('2017-01-31') ENGINE = InnoDB,
PARTITION p2 VALUES LESS THAN ('2017-02-20') ENGINE = InnoDB) */
1 row in set (0.00 sec)
