mysql數據庫優化提速的方法與意見

建議一：空值並不一定不占用空間

在這裡筆者先給大家掃盲一下。有些數據庫教程管理員，認為空值不會占用系統資源，其實這是一個錯誤的認識。他們在數據庫設計時，不喜歡將字段的屬性設置為not null。而讓用戶根據自己的需要來輸入數據。筆者認為，這種做法對於數據庫的性能是不利的。

筆者的意見是，如果有可能的話，盡量將列設置為not null，即不允許有空值。這麼做的話，可以加快後續處理的速度，同時從數據存儲來看還可以使得每列節省一位，從而達到數據減肥的目的。在實際工作中，如果有些情況不需要用戶輸入數據時，還可以通過默認字段來達到非空的目的。如在薪資系統中，可以將用戶的工作年限默認設置為0，而不是空白。當然，如果確實需要null的話，也沒有辦法。但是作為數據庫工程師來說，要盡量避免使用null值。

建議二：使用盡量小的數據類型

數據類型的大小也會影響到基礎表的大小。如對於mediumint和int兩個數據類型，其都可以用來保存整數型的數據，只是其能夠保存的精度不同而已。但是從存儲數據的角度來看，前者所需要的存儲空間要比後者節省25%左右。為此在能夠使用mediumint的情況下，就不要使用int。

另外在定義數據長度的時候，在滿足需求的情況下，也要盡量的短。如現在薪資考核系統中有員工編碼一個字段。如果企業員工編碼已經確定，有五位字符構成。那麼在定義字段時，只需要定義5個字符的長度。這不僅可以縮小存儲空間，而且還可以起到一定的數據校對功能。當用戶輸入的編碼長度超過5位時，數據將無法保存。

雖然說保存某個數據可以有很多數據類型可以選擇，也可以定義比較大的字符位數。但是選擇盡量小的數據類型，可以幫助降低數據存儲空間，達到數據減肥的目的。從而進一步提升數據庫的性能。

建議三：索引與數據表大小的關系

筆者在文章一開頭就談到過，如果對於比較小的列設置索引，那麼索引也將占用比較少的資源。可見，索引與數據表大小也有緊密的聯系。在合適的地方、合適的時機設置合適的索引，也可以實現對數據減肥的目的。

如通常情況下，每張數據表可能會有多個索引，但是主索引往往只有一個。為此對於每張表的主索引應該考慮盡量的短小精悍。這可以幫助數據庫更快的進行識別。

再如盡量對前綴進行索引。如現在有一張表，需要對某個列設置索引。而這個列有一個特點，即在頭幾個字符上有唯一的前綴。如果存在這種情況的話，那麼緊緊索引這個前綴，而不是全部，效果會更好。在mysql教程數據庫中，支持對一個字符列的最左邊部分創建一個索引。這也就是說，數據庫會將某個字段根據一定的規則拆分為前後兩個部分。拆分後前面一部分的數據如果能夠保持唯一，那麼就只需要對前面一部分設置索引即可，而不需要對整個字段的數據設置索引。這無疑可以縮小索引所占用的資源，實現減肥的目的。更短的索引，能夠提供更快的查詢速度。因為它們所占用的硬盤空間更少，而且他們將在索引緩存中保存更多的訪問。從而降低硬盤的搜索次數，提高查詢的效率。

最後需要注意的就是，索引不能夠濫用。使用索引確實可以提高數據的處理能力，但是索引同時也會帶來額外的開銷。只有這個收益大於開銷時，使用索引才能夠提升數據庫的性能。否則的話，則會起到相反的效果。如某個表需要進行快速的存儲，如果在這個表上設置過多的索引，索引就會起到副作用。對此筆者建議，如果主要通過搜索列的組合來存取一個表，那麼最好對他們只設置一個索引。當然，這個索引部分應該是日常工作中最常用的列。在不得已的情況下，如果需要使用多個索引的話，那麼最好能夠以更多的副本使用列來獲得更好的索引壓縮。從而降低因為使用了多個索引而增加的資源消耗。

建議四：在需要“豐滿”的地方還是不能夠節省

一個女人，該瘦的地方要瘦，該豐滿的地方要豐滿。其實數據庫也是如此。能夠節省硬盤空間的地方，就要節省。而不能夠節省的地方，則不能夠為了減肥而將其精簡下來。有時候這會起到適得其反的效果。

筆者以varchar為例。如在myisam標中，如果沒有任何可變長的列，那麼最好使用固定大小的數據類型。雖然采用固定長度的數據類型，往往會浪費一定的存儲空間。因為如果用戶輸入的數據不足，采用固定長度的話，數據存儲時仍然會按這個固定的長度來存儲。但是在這種情況下，能夠用固定長度的，還是要使用固定長度。因為這種情況下雖然會浪費一定的硬盤空間，但是卻可以提高數據的查詢速度。

可見，並不是在任何情況下對數據減肥都可以提高數據庫的性能。這就好像節支開源，這個節省要節省在刀刃上。否則的話，不但不能夠節支，而且還會搬起石頭砸自己的腳。通俗的說，就是該瘦的地方要瘦，該豐滿的地方要豐滿。記住這句話，就對了。

建議五：將表分割以實現減肥的目的

螞蟻在搬食物時，如果某塊食物過大，無法搬動的話，螞蟻則可能會將這個塊食物進行分割，直到其搬得動為止。這就是分蛋糕原理。其實這種現象在日常工作中經常常見。如我們有一張數據庫表格，如果裡面的紀錄非常多，那麼表格的允許速度會非常的慢。在這種情況下，可以根據一定的規則將表分為多個工作簿。如現在有一份企業員工的考勤信息。對這個表進行查詢、排序、統計時，等待時間非常的長。此時就可以根據部門將其分割成不同的工作簿，然後再對其進行相關的數據分析。此時雖然工作量會大一點，但是其處理的速度會變快許多。