mysql的FIQ怎么安装_MySQL数据库设计总结
1.一般情況可以選擇MyISAM存儲引擎，如果需要食物支持必須使用InnoDB存儲引擎。
MyISAM 存儲引擎B-tree索引有個很大的限制：參與一個索引的所有字段的長度之和不能超過1000字節(jié)。另外MyISAM數(shù)據(jù)和索引是分開，而InnoDB的數(shù)據(jù)存儲是按聚簇索引有序排列的，主鍵是默認的聚簇索引，因此MyISAM雖然在一般情況下，查詢性能比InnoDB高，但InnoDB的以主鍵為條件的查詢性能是非常高的。
2.命名規(guī)則
數(shù)據(jù)庫和表名應盡可能和所服務的業(yè)務模塊名一致。
服務與同一個子模塊的一類表應盡量以子模塊名。
表名應盡量包含與所存放數(shù)據(jù)對應的單詞。
字段名稱應盡量保持和實際數(shù)據(jù)相對應。
聯(lián)合索引名稱應盡量包含所有索引鍵字段名或縮寫。
約束等其他對象也應該盡可能包含所屬表或其他對象的名稱。
3.數(shù)據(jù)庫字段類型定義
經(jīng)常需要計算和排序等消耗CPU的字段，應該盡量選擇更為迅速的字段，如 TIMESTAMP(4個字節(jié))代替Datetime(8個字節(jié))，通過整形替代浮點型和字符型
變長字段使用varchar,不要使用char
對于二進制多媒體數(shù)據(jù)，流水隊列數(shù)據(jù)，超大文本數(shù)據(jù)不要放在數(shù)據(jù)庫字段中
4.業(yè)務邏輯執(zhí)行過程必須讀到的表中必須要有初始的值。避免業(yè)務讀出為負或無窮大的值導致程序失敗。
5.并不需要一定遵守凡是理論，適度的冗余，讓查詢盡量減少join
6.訪問頻率較低的大字段拆分出數(shù)據(jù)表。有些大字段占用空間多，訪問頻率較其他字段明顯要少得很多，這種情況進行拆分，頻繁的查詢中就不需要讀取大字段，造成IO資源的浪費。
7.大表可以考慮水平拆分。大表影響查詢效率，根據(jù)業(yè)務特性有很多拆分方式，根據(jù)時間遞增的數(shù)據(jù)，可以根據(jù)時間來分。以id劃分的數(shù)據(jù)，可以根據(jù) id % 數(shù)據(jù)庫個數(shù)的方式來拆分。
數(shù)據(jù)庫索引
8.業(yè)務需要的相關索引是根據(jù)實際的設計所構造sql語句的where條件來確定，業(yè)務不需要的不要建索引，不允許在聯(lián)合索引中存在多余的字段。特別是該字段根本不會再條件語句中出現(xiàn)。
9.唯一確定一條記錄的一個字段或多個字段要建立主鍵或唯一索引，不能唯一確定一條記錄，為了提高查詢效率建普通索引。
10.業(yè)務使用的表，有些記錄數(shù)很少，甚至只有一條記錄，為了約束的需要，也要建立索引或者設置主鍵。
11.對于取值不能重復，經(jīng)常作為查詢條件的字段，應該建唯一索引，并且將查詢條件中該字段的條件置于第一個位置。沒有必要再建立與該字段有關的聯(lián)合索引。
12.對于經(jīng)常查詢的字段，其值不唯一，應考慮建立普通索引，查詢語句中該字段條件置于第一個位置，對聯(lián)合索引處理的方法相同。
13.業(yè)務通過不唯一索引訪問數(shù)據(jù)時，需要考慮通過該索引值返回的記錄稠密度，原則上可能的稠密度最大不能高于0.2，如果稠密度太大，則不合適建立索引。
14.需要聯(lián)合索引的數(shù)據(jù)庫要注意索引的順序。SQL語句中的匹配條件也要跟索引的順序保持一致。
15.表中的多個字段查詢作為查詢條件，不含有其他索引，并且字段聯(lián)合值不重復，可以在這多個字段上建唯一的聯(lián)合索引。
16.重要業(yè)務訪問數(shù)據(jù)表時。但不能通過索引訪問數(shù)據(jù)時，應該確保順序訪問的記錄數(shù)目是有限的，原則上不得多于10。
查詢語句與應用系統(tǒng)優(yōu)化
17.合理構造Query語句
insert語句中，根據(jù)測試，批量一次插入1000條時效率最高，多于1000條時，要拆分，多次進行同樣的插入，應該合并批量進行。
查詢條件中各種邏輯操作符性能順序是and，or ，in 因此在查詢中應該盡量避免使用在大集合中使用 in
永遠用小結果集驅動大記錄集，因為在mysql中，join是通過嵌套循環(huán)來實現(xiàn)的。
只取需要的columns，盡量不要使用select *。
僅僅使用最有效的過濾字段，where字句中的過濾條件少為好。
盡量避免復雜的join和子查詢。
18.應用系統(tǒng)的優(yōu)化
合理使用cache，對于變化較少的部分活躍數(shù)據(jù)通過應用層的cache緩存到內(nèi)存中，對性能的提升是成數(shù)量級的。
對重復執(zhí)行相同的query進行合并，減少IO次數(shù)。
事務相關性最小原則。
總結
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