MySQL schema设计中的缺陷
太多的列
MySQL的存储引擎API工作时需要在服务器层和存储引擎层之间通过行缓冲格式拷贝数据，然后在服务器层将缓冲内容解码成各个列。从行缓冲中将编码过的列转换成行数据结构的代价是十分大的。而转换的代价依赖与列的数量。当我们研究一个CPU占用非常高的案例时，发现客户使用了非常宽的表，然而只有一小部分的列会实际用到，这时候转换的代价就非常高了。
MySQL限制了每个关联操作最多只能有61个表，一个粗略的经验，如果希望查询执行的快速且并发性好，单个查询最好在12个表以内做关联。
全能的枚举
注意放置过度使用枚举
你别一个枚举，举了个数字全集出来，那就不礼貌了。
变相的枚举
枚举列允许在列中存储一组定义值中的单个值，集合set列则允许在列中存储一组定义值中的一个或多个值。
比如
create TABLE 。。。 （
is_default set('Y','N') NOT NULL default 'N'
）这里我们需要注意到这个真假的情况是不会同时出现的，那么我们就应该毫无疑问的使用枚举而不是这个set。
非此发明的null
我们之前写了避免使用null的好处，并且建议尽可能的考虑替代方案。比如我们可以用0，或者一些特殊字符去代替null。
但是遵循这一原则也不要走极端。当确实需要表示未知值时也不要害怕使用null。
范式和反范式
范式：
范式是符合某一种级别的关系模式的集合。关系数据库中的关系必须满足一定的要求，满足不同程度要求的为不同范式。第一范式（1NF）
在任何一个关系数据库中，第一范式（1NF） [2] 是对关系模式的基本要求，不满足第一范式（1NF）的数据库就不是关系数据库。
第二范式（2NF）
是在第一范式（1NF）的基础上建立起来的，即满足第二范式（2NF）必须先满足第一范式（1NF）。第二范式（2NF）要求数据库表中的每个[实例]或行必须可以被唯一地区分。为实现区分通常需要为表加上一个列，以存储各个实例的唯一标识。这个唯一属性列被称为[主关键字]或主键、主码。
范式的优点和缺点
优点：
- 范式化的更新操作比反范式化的更新要快
- 当数据较好的范式化，就只有很少或者较少的重复数据，所以只需要修改更是少的数据。
- 范式化的表通常更小，可以更好的放在内存里，所以执行的操作会更快。
- 很少的重复数据也就意味着在select时我们会更少的使用distinct或者group by 语句。
缺点：
- 需要关联
反范式化的优点和缺点
反范式化的schema因为所有的数据都在一张表中，所以很好的避免了关联。
混用范式化和反范式化
最常见的反范式化数据的方法就是复制或者缓存，在不同的表里存储相同的特定列。我们还可以使用触发器更新缓存值，这使得实现这样的方案变得更简单。
缓存表和汇总表
有时候提升性能的最好方法是在同一张表中保存衍生的冗余数据。然而，有时也需要创建一张完全独立的汇总表或缓存表。
我们用术语缓存表来表示存储那些可以比较简单的从schema其他表获得的数据的表。而术语汇总表，则保存的是使用group by 语句聚合数据的表。
我们使用汇总表，要远比我们扫描表的全部行要有效的多。
缓存表则相反，其对优化搜索和检索查询语句很有效。这些查询语句经常需要特殊的表和索引结构。例如：可能会需要很多不同的索引组合来加速各种类型的查询。这些矛盾的需求有时候要创建一张只包含主表中部分列的缓存表。一个有用的技巧是我吗可以使用不同的存储引擎。比如说，主表使用innodb，我吗可以把myisam作为缓存表的引擎，这样会得到更小的索引占用空间，并且可以做全文搜索。
在使用缓存表和汇总表的时候，我吗必须决定到底是实时维护数据还是定期重建。那个更好依赖于应用程序，但是定期重建并不只是节省资源，也可以保持表不会有那么多的碎片，以及有完全顺序组织的索引。
当然为了安全 ，我们还会在重建这些表的时候使用一个影子表，来保证数据在操作过程也是可以使用的。
物化视图
计数器表
计数器表是一个经常会用到的东西，我们使用单独的表可以帮助避免查询缓存失效。
下面我们要展示呢一些更高级的技巧：
你比如说，我们有一个计数器表，是记录这个网站的点击次数的这样一个表，但我们每次修改的时候都会有一个全局的互斥锁，这也就导致了这些事务只能串行执行。我们要是想获得更好的性能，就可以将计数器保存在多行，每次随机选择一行进行更新。我们对这个计数表这样更新：
CREATE TABLE hit_counter(
slot tinyint unsigned not null primary key ,
cnt int unsigned not null
)ENGINE = InnoDB我们预先在表中增加100行数据，选择一个随机的槽进行更新：
UPDATE hit_counter SET cnt = cnt +1 WHERE slot = RAND()*100;要统计结果，我们就使用下面这样的聚合查询：
SELECT SUM(cnt) FROM hit_counter; 我们一个常见的需求是每隔一段时间开始一个新的计数器，我们这样修改表：
CREATE TABLE daily_hit_counter(
day date not null,
slot tinyint unsigned not null,
cnt int unsigned not null,
primary key (day,slot)
)ENGINE = InnoDB;这样的话我们就不要去预先生成行，而用on duplicate key update语句（存在就更新，不存在那就插入）
INSERT INTO daily_hit_counter(day,slot,cnt)
VALUES (CURRENT_DATE,RAND()*100,1)
ON DUPLICATE KEY UPDATE cnt = cnt + 1;如果希望减少表的行数，避免表变得太大，可以写一个周期执行的任务，合并所有结果到0号槽，并且删除所有其他的槽：
UPDATE daily_hit_counter as c
INNER JOIN (
SELECT day,SUM(cnt)AS cnt,MIN(slot)AS mslot
FROM daily_hit_counter
GROUP BY day
)AS x USING(day)
SET c.cnt = IF(c.slot = x.mslot,x.slot,0),
c.slot = IF (c.slot = x.mslot,0,c.slot);DELETE FROM daily_hit_counter WHERE slot <>0 AND cnt = 0;加快alter TABLE操作的速度
MySQL对于大表的alter TABLE一直是一个大问题。mysql执行大部分的修改表的结构操作的方法是用新的结构创建一个空表，然后把旧表里的数据插入到新表。
对于常见的场景，能使用的场景只有两种：
- 先在一台不提供服务的机器上执行ALTER TABLE 操作，然后和提供服务的主库进行切换
- 影子拷贝：用要求的表结构创建一张和源表无关的新表，然后通过重命名和删表操作交换两张表。
不是所有的alter TABLE操作都会引起表重建。例如，有两个方法可以改变或者删除一个列的默认值（一种方法很快，一种很慢）。
慢的方式：
ALTER TABLE sakila.film
MODIFY COLUMN rental_duration TINYINT(3) NOT NULL DEFAULT 5;这种方式是比较慢的，因为modify这种方式是要导致表的重建的。
ALTER TABLE sakila.film
ALTER COLUMN rental_duration SET DEFAULT 5;这种alter的方式就很快，因为他是直接修改.firm文件而不涉及表数据。所以这个操作是特别快的。
