MySQL优化——Schema与数据类型设计

本文涉及的产品
云数据库 RDS MySQL,集群系列 2核4GB
推荐场景:
搭建个人博客
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
云数据库 RDS MySQL,高可用系列 2核4GB
简介: MySQL优化——Schema与数据类型设计

1. 更优化的数据类型


(1)选择可以正确存储数据的最小数据类型。 因为它们占用更少的磁盘、内存和CPU缓冲,且处理时需要的CPU周期也更少。


(2)简单的数据类型。 因为简单数据类型的操作通常需要更少的CPU周期。eg:整型比字符型更好;使用MySQL内建的类型如date、datetime、time等而不是字符串来存储日期和时间;使用整型来存储IP地址而非字符串。


(3)尽量避免NULL。通常情况下最好指定列为NOT NULL。因为若查询中包含可以为NULL的列,对于MySQL对可为NULL列使用索引、索引统计和值比较都更复杂。


20210429114601760.png


我们建表时选择数据类型参考上图的流程即可。


2. MySQL数据类型大致整理


我们开发中常用的MySQL数据类型整理如下:

20210506151806100.png

在建表的过程中,我们可以根据不同数据类型的优缺点来进行选取,从而使得表的存储空间与性能达到最优。


3. 一些简单的设计原则


一些我们开发过程中值得借鉴的表设计原则总结:


  • 避免过度设计,减少产生复杂查询的schema、多列表的设计
  • 使用小而简单的合适数据类型,除非真实数据模型中有明确需要,否则尽可能避免使用null值,而应该给每个列设置一个默认0值
  • 尽可能使用相同数据类型存储相似或相关的值,尤其是关联条件中使用的列
  • 可变长字符串中尽可能按需设置字符串的长度
  • 避免使用MySQL废弃的特性,例如指定浮点数的精度、整数的显示宽度等


希望每位Developer都能够好好设计表,减少被公司的DBA吐槽的机会🐶

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