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、text）
- 时间（date、datetime、timestamp）
在PHPmyadmin工具中，还可以看到两种大类型：spatial（空间类型）、JSON，不过使用很少
如何选择数据类型？
- 简单的区分大类型：数字、字符串、时间等
- 尽量使用可以正确存储数据的最小数据类型（比如：数字范围小的考虑 tinyint 之类）
- 尽量使用简单的数据类型（整型 > 字符串，内建类型[date, timestamp, datetime] > 字符串）
- 日期。TIMESTAMP占用的存储空间是DATETIME的一半，但是TIMESTAMP的范围只能是1970~2038，需要具体分析
整数类型的范围
| 类型 | 存储位数 | 有符号的max(2^(n-1)-1) | 显示最大宽度 |
|---|---|---|---|
| TINYINT | 8 | 127 | 4 |
| SMALLINT | 16 | 32767 | 6 |
| MEDIUMINT | 24 | 8388607 | 8 |
| INT | 32 | 2147483647 | 11 |
| BIGINT | 64 | 9223372036854775807 | 20 |
INT(11)中的11表示为整数类型指定显示的宽度。所以，对于存储与计算来说，INT(1)和INT(20)是相同的
实数（带有小数部分的数字）类型
1、 FLOAT、DOUBLE类型
精度不足，仅支持近似计算
但是由于CPU可以直接支持原生浮点型计算：
- 运算速度更快
- 空间消耗比较小
2、 DECIMAL类型
MySQL 5.0及以上的版本，将数字打包保存到一个二进制字符串中（每4个字节存9个数字），且小数点占1个字节。最多允许65个数字
建议：因为需要额外的空间和计算开销，所以应该尽量只在对小数进行精确计算时才使用DECIMAL——例如财务数据。在数据量比较大时，可以考虑使用BIGINT代替DECIMAL，乘以相应的倍数得到最终的结果。这样可以同时避免浮点存储计算不精确和DECIMAL精确计算代价高的问题
字符串类型
1、 VARCHAR、CHAR类型
最主要的两种字符串类型，一般存储的数据量较小
VARCHAR的特点：
- 用于存储可变长的字符串
- 需要1或2个额外的字节记录字符串的长度，
len <= 255需要1个字节，否则需要2个 - 可以节省存储空间，但是update可能会造成碎片产生
使用VARCHAR的场景：
- 字符串列的最大长度比平均长度大很多
- 列更新较少
- 使用复杂的字符集（如UTF-8），每个字符使用不同的字节数进行存储
另外需要注意的： 虽然VARCHAR(5) 和 VARCHAR(200)来存储hello字符串，空间开销是一样的，但是后者需要分配更多的内存去保存内部值和排序。所以最好的策略是只分配真正需要的空间
InnoDB可以把过长的VARCHAR存储为BLOB
CHAR的特点：
- 根据定义的字符串长度分配足够的空间
- 不需要记录长度的额外字节
使用CHAR的场景：
- 存储很短的字符串，或者所有值都接近同一个长度（如MD5密码值等）
- 经常变更的数据，CHAR优于VARCHAR，因为CHAR不容易产生碎片
2、 BLOB、TEXT类型
为存储很大的数据而设计的字符串数据类型，BLOB采用二进制，TEXT采用字符方式存储
特点：
- 当作独立的对象处理，存储也会特殊处理（太大的数据量可能存储为指针，然后在外部存储区域存储实际的值）
- 排序只对最前max_sort_length字节排序，如果只需要排序前面一小部分字符，可以减小max_sort_length的配置，或者使用
ORDER BY SUBSTRING(column, length)
mysql> select @@max_sort_length;
+-------------------+
| @@max_sort_length |
+-------------------+
| 1024 |
+-------------------+
1 row in set (0.00 sec)
问题： 如果查询使用了BLOB、TEXT类型并且需要使用隐式临时表，将不得不使用MyISAM磁盘临时表(即EXPLAIN的Extra列包含Using temporary)，造成严重的性能开销！
- 最好的解决方案是尽量避免使用BLOB和TEXT类型
- 如果无法避免则可以在用到这些类型的地方使用
SUBSTRING(column, length)，将列值转换为字符串，这样就可以使用内存临时表了。但是必须确保截取的子字符串足够短，否则如果临时表大小超过max_heap_table_size或tmp_table_size，仍然会转换为磁盘临时表
mysql> select @@max_heap_table_size;
+-----------------------+
| @@max_heap_table_size |
+-----------------------+
| 16777216 |
+-----------------------+
1 row in set (0.00 sec)
mysql> select @@tmp_table_size;
+------------------+
| @@tmp_table_size |
+------------------+
| 16777216 |
+------------------+
1 row in set (0.00 sec)
3、 使用枚举(ENUM)代替字符串类型
相对固定且少量的字符串，可以用枚举类型代替，在MySQL中存储为整数，并用一个“数字 - 字符串”的映射表保存
mysql> create table enum_test(e ENUM('fish', 'apple', 'dog') NOT NULL);
Query OK, 0 rows affected (0.03 sec)
mysql> INSERT INTO enum_test(e) VALUES ('fish'), ('dog'), ('apple');
Query OK, 3 rows affected (0.00 sec)
Records: 3 Duplicates: 0 Warnings: 0
mysql> select e from enum_test;
+-------+
| e |
+-------+
| fish |
| dog |
| apple |
+-------+
3 rows in set (0.00 sec)
mysql> select e+0 from enum_test;
+-----+
| e+0 |
+-----+
| 1 |
| 3 |
| 2 |
+-----+
3 rows in set (0.01 sec)
mysql> desc enum_test;
+-------+----------------------------+------+-----+---------+-------+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+-------+----------------------------+------+-----+---------+-------+
| e | enum('fish','apple','dog') | NO | | NULL | |
+-------+----------------------------+------+-----+---------+-------+
1 row in set (0.00 sec)
有些问题需要注意：
- 枚举类型在ORDER的时候，是根据ENUM的顺序排序，如果需要对字符串特定排序，可以使用FIELD函数显式指定。
ORDER BY FIELD(e, 'apple', 'dog', 'fish') - 需要增加或删除字符串的时候，除非只在列表末尾添加元素，否则需要重建整个表
- 在关联（JOIN）多表的情况下，ENUM之间关联，速度比VARCHAR之间关联会快很多，所以在优化中很值得使用。另外有时候，VARCHAR与ENUM之间关联，会比VARCHAR之间关联更慢，一定要注意保证ENUM与ENUM关联
4、 日期和时间类型
MySQL能存储的最小时间粒度为秒，最常用的类型：DATETIME、TIMESTAMP
DATETIME
从1001年到9999年，把日期封装到格式为YYYYMMDDHHMMSS的整数中，与时区无关，使用8个字节存储
TIMESTAMP（无特殊要求的情况下，建议使用）
从1970年到2038年，对应UNIX时间戳，依赖于时区，只需要4个字节存储
存储比秒更小粒度的时间：
- BIGINT
- DOUBLE
- 使用MariaDB替代MySQL
范式与反范式
在范式化的数据库中，每个事实数据会出现且只出现一次。相反，在反范式化的数据库中，信息是冗余的，可能会存储在多个地方
范式的优缺点：
范式化更新操作通常比反范式化要快
当数据较好地规范化时，就只有很少或者没有重复数据，所以只需要修改更少的数据
范式化的表通常更小，可以更好地放到内存中，执行操作会更快
检索时更少需要DISTINCT或者GROUP BY语句
通常需要关联一次或多次，代价昂贵且使一些索引策略失效
反范式的优缺点：
- 如果不需要关联，即使表没有使用索引，最差的情况也只是全表扫描，避免了随机I/O
- 单独的表可以使用更有效的索引策略
缓存表和汇总表
有时提高性能最好的方法是在同一张表中保存衍生的冗余数据，有时也需要创建一张完全独立的汇总表或缓存表
缓存表示例： 可以把复杂查询的结果放在一个索引合理的表中，便于多次查询
汇总表示例： 假设需要计算之前24小时内发送的消息数，可以每小时生成一张汇总表，或者在汇总表的基础上，把之前23个完整的小时的统计表中的计数全部加起来，最后加上当前小时内的计数即可
在重建缓存表和汇总表的时候，通常需要保证数据在操作时依然可用，需要通过“影子表”来实现
DROP TABLE IF EXISTS my_s_new, my_s_old;
CREATE TABLE my_s_new LIKE my_s;
-- 按照需要去填充my_s_new
RENAME TABLE my_s TO my_s_old, my_s_new TO my_s;
计数器表的例子
如果应用在表中保存计数器，则在更新计数器时可能碰到并发问题，出现一个全局的互斥锁（mutex），这会使得这些事务只能串行执行
可以预先在一张表中增加100行数据，随机选择一个槽（slot）进行更新，使用聚合查询来统计总数
UPDATE hit_counter SET cnt = cnt + 1 WHERE slot = RAND() * 100;
SELECT SUM(cnt) FROM hit_counter;
可以用ON DUPLICATE KEY UPDATE来代替预先生成行，统计每日的数据
INSERT INTO daily_hit_counter(day, slot, cnt) VALUES (CURRENT_DATE, RAND() * 100, 1) ON DUPLICATE KEY UPDATE cnt = cnt + 1;
上面的方法都是“更快地读，更慢地写”，通过建立一些额外索引、增加冗余列、创建缓存表和汇总表，虽然增加写查询的负担，但是会提升读查询的速度
