MYSQL优化之数据库结构优化-学习笔记（3）

朴灿烈づ我的快乐病毒、 2022-07-13 14:39 165阅读 0赞

MYSQL优化之数据库结构优化：

1.  选择合适的数据类型

1.  1.  使用int来存储日期时间，利用FROM\_UNIXTIME(),UNIX\_TIMESTAMP()两个函数来进行转化，例如：
        
        Insert into test(create\_date) values(UNIX\_TIMESTAMP(‘2017-01-1313:12:00’));
        
        Select FROM\_UNIXTIME(create\_date)  from test;
    2.  利用bigint来存储IP地址，利用INET\_ATON(),INT\_NTOA()两个函数来进行转换
        
        例如：
        
        Insert into test(ipAddress) values(INET\_ATON(’10.0.0.12’));
        
        Select INET\_NTOA(ipAddress) from test;

1.  表的范式化和反范式化
    
    1.  范式化是数据库设计的规范，目前说到范式化一般是指第三设计范式，也就睡要求数据表中不存在非关键字段对任意候选字段的传递函数依赖则符合第三范式。
        
        物品  分类  描述
        
         
        
        存在传递函数的依赖关系：
        
        物品\->分类\->描述
        
         
        
        缺点：1.造成表冗余。2.更新异常。3.插入异常。4.删除异常。
        
         
        
        解决方案：拆分。
    2.  反范式化优化：
        
        反范式化是指为了查询效率的考虑，把符合第三范式的表适当增加冗余，以达到优化查询效率的目的，反范式化是一种以空间换取时间的操作。
2.  表的垂直拆分和水平拆分：
    
    垂直拆分：把一个有很多列的表拆分成多个表，解决表的宽度问题。通常垂直拆分可以按以下原则进行：

1.  1.  把不常用的字段单独存放在一个表中。
    2.  把大字段独立存到一个表中。
    3.  把经常一起使用的字段放到一起。

水平拆分：为了解决表中的数据量过大的问题，水平拆分的每一张表的表结构相同。