sql 查询优化

使用MySQL缓存

转换不确定性函数：所谓不确定性函数是指函数的返回值不固定如CURDATE(),Now(),Uuid(),Uuid_short(),Year()….

Java代码  

1. // 查询缓存不开启  
2. $r = mysql_query("SELECT username FROM user WHERE signup_date >= CURDATE()");   
3.   
4. // 开启查询缓存  
5. $today = date("Y-m-d");  
6. $r = mysql_query("SELECT username FROM user WHERE signup_date >= '$today'");  

由于对数据类型的理解不够导致写法上微小的差异却导致严重的性能问题 
如一个字段id 类型：int 且为id列建立了索引
语句1：select * from tablename where id='0'
语句2：select * from tablename where id=0

避免使用NULL

　　NULL对于大多数数据库都需要特殊处理，MySQL也不例外，它需要更多的代码，更多的检查和特殊的索引逻辑，有些开发人员完全没有意识到，创建表时NULL是默认值，但大多数时候应该使用NOT NULL，或者使用一个特殊的值，如0，-1作为默认值。能够正确处理连接查询了，当然要注意的一点是，确保连接表(第二个表)的连接列是有索引的，在第一个表上MySQL通常会相对于第二个表的查询子集进行一次全表扫描，这是嵌套循环算法的一部分。

仅可能使用更小的字段

　　MySQL从磁盘 读取数据后是存储到内存 中的，然后使用cpu周期和磁盘I/O读取它，这意味着越小的数据类型占用的空间越小，从磁盘读或打包到内存 的效率都更好，但也不要太过执着减小数据类型，要是以后应用程序发生什么变化就没有空间了。修改表将需要重构，间接地可能引起代码的改变，这是很头疼的问题，因此需要找到一个平衡点。

对于某些文本字段，例如“省份”或者“性别”，我们可以将它们定义为ENUM类型。因为在MySQL中，ENUM类型被当作数值型数据来处理，而数值型数据被处理起来的速度要比文本类型快得多。这样，我们又可以提高数据库的性能 。如果你有一个字段，比如“性别”，“国家”，“民族”，“状态”或“部门”，你知道这些字段的取值是有限而且固定的，那么，你应该使用ENUM而不是VARCHAR。

小心字符集转换

　　客户端或应用程序使用的字符集可能和表本身的字符集不一样，这需要MySQL在运行过程中隐含地进行转换，此外，要确定字符集如UTF-8是否支持多字节字符，因此它们需要更多的存储空间。

优化count(my_col)和count(*)，count（1）

　　如果你使用MyISAM表，在没有where子句的情况下使用count(*)速度是很快的，因为 行数量的统计是非常精确的，因此MySQL不会一行一行地去找，进而得出行数，如my_col列没有空值，那么和前面说的情况会一样，即 count(my_col)速度也会很快。多表关联count(主表.主键)比count(*)快

　　如果有where子句时使用count()，基本上就无法进行更多优化了，在where子句中超出了明显的索引列，对于复杂的where子句，只有使用覆盖索引才有用。

　　除了上面的建议外，你还可以使用汇总表，它们让你可以对表的内容保持更新，你可以使用触发器，或者 应用程序逻辑保持汇总表总是最新状态，或者定期运行一个批处理作业保持填充最新的数据信息，如果你采用后者，你的信息将会非常接近，但不是精确的，依赖于 批处理作业多久运行一次，这需要权衡应用程序对精确信息的需要，和保持数据更新的系统开销，要在这二者之间找到一个平衡点。

优化子查询

　　遇到子查询时，MySQL查询优化引擎并不是总是最有效的，这就是为什么经常将子查询转换为连接查询的原因了，优化器已经能够正确处理连接查询了，当然要注意的一点是，确保连接表(第二个表)的连接列是有索引的，在第一个表上MySQL通常会相对于第二个表的查询子集进行一次全表扫描，这是嵌套循环算法的一部分。 我们可以使用联合查询，或者是外连接查询，这样速度会比子查询快很多。

Java代码  

1. SELECT * FROM customerinfo WHERE CustomerID NOT in (SELECT CustomerID FROM salesinfo)  
2. SELECT * FROM customerinfo LEFT JOIN salesinfo ON customerinfo.CustomerID=salesinfo.CustomerID WHERE salesinfo.CustomerID IS NULL  

尽量用 union all 代替 union

　　UNION ALL可以大大加快速度， 如果你已经知道你的数据不会包括重复行，或者你不在乎是否会出现重复的行，在这两种情况下使用UNION ALL更适合。此外，还可以在应用程序逻辑中采用某些方法避免出现重复的行，这样UNION ALL和UNION返回的结果都是一样的，但UNION ALL不会进行排序。

使用联合(UNION)来代替手动创建的临时表 
MySQL 从 4.0 的版本开始支持 UNION 查询，它可以把需要使用临时表的两条或更多的 SELECT 查询合并的一个查询中。在客户端的查询会话结束的时候，临时表会被自动删除，从而保证数据库整齐、高效。使用 UNION 来创建查询的时候，我们只需要用 UNION作为关键字把多个 SELECT 语句连接起来就可以了，要注意的是所有 SELECT 语句中的字段数目要想同。下面的例子就演示了一个使用 UNION的查询。 
SELECT Name, Phone FROM client 
UNION 
SELECT Name, BirthDate FROM author 
UNION 
SELECT Name, Supplier FROM product

使用索引 
索引是提高数据库性能的常用方法，它可以令数据库服务器以比没有索引快得多的速度检索特定的行，尤其是在查询语句当中包含有MAX(), MIN()和ORDERBY这些命令的时候，性能提高更为明显。那该对哪些字段建立索引呢？一般说来，索引应建立在那些将用于JOIN, WHERE判断和group by ORDER BY排序的字段上 。如果待排序的列有多个，可以在这些列上建立复合索引。尽量不要对数据库中某个含有大量重复的值的字段建立索引。对于一个ENUM类型的字段来说，出现大量重复值是很有可能的情况，例如 customerinfo中的“province”.. 字段，在这样的字段上建立索引将不会有什么帮助；相反，还有可能降低数据库的性能。我们在创建表的时候可以同时创建合适的索引，也可以使用ALTER TABLE或CREATE INDEX在以后创建索引。此外，MySQL 从版本3.23.23开始支持全文索引和搜索。全文索引在 MySQL 中是一个FULLTEXT类型索引，但仅能用于MyISAM 类型的表。对于一个大的数据库，将数据装载到一个没有FULLTEXT索引的表中，然后再使用ALTER TABLE或CREATE INDEX创建索引，将是非常快的。但如果将数据装载到一个已经有FULLTEXT索引的表中，执行过程将会非常慢。

为搜索字段建索引

　　索引并不一定就是给主键或是唯一的字段。如果在你的表中，有某个字段你总要会经常用来做搜索，那么，请为其建立索引吧。

从上图你可以看到那个搜索字串 “last_name LIKE ‘a%’”，一个是建了索引，一个是没有索引，性能差了4倍左右。

在Join表的时候使用相当类型的例，并将其索引

　　如果你的应用程序有很多JOIN查询，你应该确认两个表中Join的字段是被建过索引的。这样，MySQL内部会启动为你优化Join的SQL语句的机制。

　　而且，这些被用来Join的字段，应该是相同的类型的。例如：如果你要把DECIMAL字段和一个INT字段Join在一起，MySQL就无法使用它们的索引。对于那些STRING类型，还需要有相同的字符集才行。(两个表的字符集有可能不一样)

Join操作
Join操作时尽可能用行数较少的列去join行数较大的列。
如：A:1000   B:1000000 
 推荐写法： select …….from A join B on A.ID=B.ID
不推荐写法：select …….from B join A on B.ID=A.ID

优化的查询语句 
绝大多数情况下，使用索引可以提高查询的速度，但如果SQL语句使用不恰当的话，索引将无法发挥它应有的作用。下面是应该注意的几个方面。首先，最好是在相同类型的字段间进行比较的操作。在MySQL 3.23版之前，这甚至是一个必须的条件。例如不能将一个建有索引的INT字段和BIGINT字段进行比较；但是作为特殊的情况，在CHAR类型的字段和VARCHAR类型字段的字段大小相同的时候，可以将它们进行比较。其次，在建有索引的字段上尽量不要使用函数进行操作。例如，在一个DATE类型的字段上使用YEAE()函数时，将会使索引不能发挥应有的作用。所以，下面的两个查询虽然返回的结果一样，但后者要比前者快得多。

第三，在搜索字符型字段时，我们有时会使用 LIKE 关键字和通配符，这种做法虽然简单，但却也是以牺牲系统性能为代价的。例如下面的查询将会比较表中的每一条记录。 
SELECT * FROM books WHERE name like "MySQL%" 
但是如果换用下面的查询，返回的结果一样，但速度就要快上很多： 
SELECT * FROM books WHERE name>="MySQL"and name<"MySQM" 

尽量少的使用那些函数，比如 IS NUll;IS NOT NULL,IN;NOT IN等这样的匹配函数，可以使用符号程序进行操作

示例: select id from t where num in(1,2,3)
对于连续的数值，能用 between 就不要用 in了select id from t where num between 1 and 3。
可以使用 exist 和not exist代替 in和not in。

在使用索引的时候，注意如下：Where子句不要使用<>,!=，这会导致索引失效 。
select account_name from test where amount != 0  (不使用) 
select account_name from test where amount > 0  (使用) 

Where条件中对字段增加处理函数、算术运算或其他表达式运算将不使用该列的索引 
select * from emp where to_char(hire_date,'yyyymmdd')='20080411' (不使用) 
select * from emp where hire_date = to_char('20080411','yyyymmdd') (使用) 
SELECT * FROM order WHERE YEAR(OrderDate)<2001;

SELECT * FROM order WHERE OrderDate<"2001-01-01"; 
SELECT * FROM inventory WHERE Amount/7<24; 
SELECT * FROM inventory WHERE Amount<24*7; 

避免在索引列上使用IS NULL和 IS NOT NULL 
select * from emp where dept_code is not null  (不使用) 
select * from emp where dept_code > 0  (使用) 
通配符% 的使用 
select * from emp where name like '%A'  (不使用索引) 
select * from emp where name like 'A%'  (使用索引)

锁定表 
尽管事务是维护数据库完整性的一个非常好的方法，但却因为它的独占性，有时会影响数据库的性能，尤其是在很大的应用系统中。由于在事务执行的过程中，数据库将会被锁定，因此其它的用户请求只能暂时等待直到该事务结束。如果一个数据库系统只有少数几个用户来使用，事务造成的影响不会成为一个太大的问题；但假设有成千上万的用户同时访问一个数据库系统，例如访问一个电子商务网站，就会产生比较严重的响应延迟。其实，有些情况下我们可以通过锁定表的方法来获得更好的性能。下面的例子就用锁定表的方法来完成前面一个例子中事务的功能。
LOCK TABLE inventory WRITE 
SELECT Quantity FROM inventory 
WHEREItem='book'; 
... 
UPDATE inventory SET Quantity=11 
WHEREItem='book'; 
UNLOCK TABLES 

这里，我们用一个 SELECT 语句取出初始数据，通过一些计算，用 UPDATE 语句将新值更新到表中。包含有 WRITE 关键字的 LOCK TABLE 语句可以保证在 UNLOCK TABLES 命令被执行之前，不会有其它的访问来对 inventory 进行插入、更新或者删除的操作。

尽量少or

　　当 where 子句中存在多个条件以“或”并存的时候，MySQL 的优化器并没有很好的解决其执行计划优化问题，再加上 MySQL 特有的 SQL 与 Storage 分层架构方式，造成了其性能比较低下，很多时候使用 union all 或者是union(必要的时候)的方式来代替“or”会得到更好的效果。

select id from t where num=10 or num=20
可以这样查询：
select id from t where num=10   
union all  
select id from t where num=20

把IP地址存成UNSIGNED INT，日期用int(10) unsigned

　　很多程序员都会创建一个VARCHAR(15) 字段来存放字符串形式的IP而不是整形的IP。如果你用整形来存放，只需要4个字节，并且你可以有定长的字段。而且，这会为你带来查询上的优势，尤其是当 你需要使用这样的WHERE条件：IP between ip1 and ip2。

　　我们必需要使用UNSIGNED INT，因为IP地址会使用整个32位的无符号整形。

　　而你的查询，你可以使用 INET_ATON()来把一个字符串IP转成一个整形，并使用INET_NTOA()把一个整形转成一个字符串IP。在PHP中，也有这样的函数 ip2long()和long2ip()。

固定长度的表会更快

　　如果表中的所有字段都是“固定长度”的，整个表会被认为是 “static” 或 “fixed-length”。 例如，表中没有如下类型的字段： VARCHAR，TEXT，BLOB。只要你包括了其中一个这些字段，那么这个表就不是“固定长度静态表”了，这样，MySQL 引擎会用另一种方法来处理。

　　固定长度的表会提高性能，因为MySQL搜寻得会更快一些，因为这些固定的长度是很容易计算下一个数据的偏移量的，所以读取的自然也会很快。而如果字段不是定长的，那么，每一次要找下一条的话，需要程序找到主键。

　　并且，固定长度的表也更容易被缓存和重建。不过，唯一的副作用是，固定长度的字段会浪费一些空间，因为定长的字段无论你用不用，他都是要分配那么多的空间。

原则一：根据字符串长度确定，凡是固定长度的字符串或者类似固定长度的字符串一律用char。 比如身份证号码，手机号码，银行卡号，MD5 char(32)，哈希值char(32)等这是字符串是固定长度的，毫无疑问用char，还有一类是基本固定长度但是略有出入的，比如中国人的姓名等，一般长度可能是2~5个汉字，这类信息也非常适合用char来存储，只要分配一些略大于通常长度即可。

原则二：数据是否经常更改导致碎片，可能经常变动而产生存储碎片的小字符串一律用char。 我 们知道char类型的数据是一次性分配存储空间的，无论以后你怎么修改，数据始终在该存储空间内的，不会产生碎片。而varchar则不 同，varchar的数据长度是可变的，当修改后的数据大于当前存储长度时，就会产生碎片，如果该应用是反复修改数据的应用，那么久而久之就是产生无数碎 片，效率可想而知。

原则三：理解varchar的存储空间和内存空间的区别，合理指定varchar的长度。 我 们知道varchar的存储长度是根据字符串的长度而定的，但是运行时占用的内存空间却是按照定义的长度分配内存空间的（我的理解，不知道是否正确）。这 个现象导致存储一个字符串，比如通信地址，通畅在100个字符内就能存储完成，于是varchar(100)是一个合理的选择，但是由于之前讲的，可能有 人图方便使用varchar(500)，反正用的存储空间是一样的，但是效果确实不一样的。在内存模型中varchar(100)与 varchar(500)是两码事，后者比前者占用多5倍的内存空间，在临时表和排序的时候这个差别几乎可能差一个数量级，于是效率可想而知。尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接时会逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了
 

永远为每张表设置一个ID

　　我们应该为数据库里的每张表都设置一个ID做为其主键，而且最好的是一个INT型的(推荐使用UNSIGNED)，并设置上自动增加的AUTO_INCREMENT标志。

　　就算是你users表有一个主键叫“email”的字段，你也别让它成为主键。使用VARCHAR类型来当主键会使用得性能下降。另外，在你的程序中，你应该使用表的ID来构造你的数据结构。

　　而且，在MySQL数据引擎下，还有一些操作需要使用主键，在这些情况下，主键的性能和设置变得非常重要，比如，集群，分区……

　　在这里，只有一个情况是例外，那就是“关联表”的“外键”，也就是说，这个表的主键，通过若干个别的表的主键构成。我们把这个情况叫做“外 键”。比如：有一个“学生表”有学生的ID，有一个“课程表”有课程ID，那么，“成绩表”就是“关联表”了，其关联了学生表和课程表，在成绩表中，学生 ID和课程ID叫“外键”其共同组成主键。①泛滥的自增主键。之所以加这个字段，是因为这个id 是int 类型的，并且作为主键，是具有索引的。在这个主键上索引是很快的。另外一个原因是这个表的其他字段没有合适的字段作为索引列，还有就是我
需要依赖这个自增的序列来计数或其它特殊需求。只有上面的这几种情况才需要使用自增主键。有这么一个表，它的字段有id,cid 等等，cid 也是一个int 型的字段，有特定含义，有顺序，并且可以在它上做索引，且经常被用来作表连接，现在有这样的一个cid 了，你还要那个从来都用不上的并且没任何意义的id 干啥，蛋不疼吗？我们建议给每一个比较大的表加上主键并做索引，但不是非要每个表都加一个名字叫做ID的自增字段。

避免SELECT *

　从数据库里读出越多的数据，那么查询就会变得越慢。并且，如果你的数据库服务器和WEB服务器是两台独立的服务器的话，这还会增加网络传输的负载。所以，你应该养成一个需要什么就取什么的好的习惯。

当只要一行数据时使用LIMIT1

　　当你查询表的有些时候，你已经知道结果只会有一条结果，但因为你可能需要去fetch游标，或是你也许会去检查返回的记录数。

　　在这种情况下，加上LIMIT 1可以增加性能。这样一样，MySQL数据库引擎会在找到一条数据后停止搜索，而不是继续往后查少下一条符合记录的数据。

2. EXPLAIN 你的 SELECT 查询

使用 EXPLAIN 关键字可以让你知道MySQL是如何处理你的SQL语句的。这可以帮你分析你的查询语句或是表结构的性能瓶颈。

EXPLAIN 的查询结果还会告诉你你的索引主键被如何利用的，你的数据表是如何被搜索和排序的……等等，等等。

挑一个你的SELECT语句（推荐挑选那个最复杂的，有多表联接的），把关键字EXPLAIN加到前面。你可以使用phpmyadmin来做这个事。然后，你会看到一张表格。下面的这个示例中，我们忘记加上了group_id索引，并且有表联接：

10. 从 PROCEDURE ANALYSE() 取得建议

PROCEDURE ANALYSE() 会让 MySQL 帮你去分析你的字段和其实际的数据，并会给你一些有用的建议。只有表中有实际的数据，这些建议才会变得有用，因为要做一些大的决定是需要有数据作为基础的。

例如，如果你创建了一个 INT 字段作为你的主键，然而并没有太多的数据，那么，PROCEDURE ANALYSE()会建议你把这个字段的类型改成 MEDIUMINT 。或是你使用了一个 VARCHAR 字段，因为数据不多，你可能会得到一个让你把它改成 ENUM 的建议。这些建议，都是可能因为数据不够多，所以决策做得就不够准。

在phpmyadmin里，你可以在查看表时，点击 “Propose table structure” 来查看这些建议一定要注意，

这些只是建议，只有当你的表里的数据越来越多时，这些建议才会变得准确。一定要记住，你才是最终做决定的人。

12. Prepared Statements

Prepared Statements很像存储过程，是一种运行在后台的SQL语句集合，我们可以从使用 prepared statements 获得很多好处，无论是性能问题还是安全问题。

Prepared Statements 可以检查一些你绑定好的变量，这样可以保护你的程序不会受到“SQL注入式”攻击。当然，你也可以手动地检查你的这些变量，然而，手动的检查容易出问题， 而且很经常会被程序员忘了。当我们使用一些framework或是ORM的时候，这样的问题会好一些。

在性能方面，当一个相同的查询被使用多次的时候，这会为你带来可观的性能优势。你可以给这些Prepared Statements定义一些参数，而MySQL只会解析一次。

虽然最新版本的MySQL在传输Prepared Statements是使用二进制形势，所以这会使得网络传输非常有效率。

当然，也有一些情况下，我们需要避免使用Prepared Statements，因为其不支持查询缓存。但据说版本5.1后支持了。

在PHP中要使用prepared statements，你可以查看其使用手册：mysqli 扩展 或是使用数据库抽象层，如： PDO .

Java代码  

1. // 创建 prepared statement  
2. if ($stmt = $mysqli->prepare("SELECT username FROM user WHERE state=?")) {    
3.     // 绑定参数  
4.     $stmt->bind_param("s", $state);  
5.     
6.     // 执行  
7.     $stmt->execute();  
8.     
9.     // 绑定结果  
10.     $stmt->bind_result($username);  
11.     
12.     // 移动游标  
13.     $stmt->fetch();  
14.     
15.     printf("%s is from %s\n", $username, $state);  
16.     
17.     $stmt->close();  
18. }  

13. 无缓冲的查询

正常的情况下，当你在当你在你的脚本中执行一个SQL语句的时候，你的程序会停在那里直到没这个SQL语句返回，然后你的程序再往下继续执行。你可以使用无缓冲查询来改变这个行为。

关于这个事情，在PHP的文档中有一个非常不错的说明： mysql_unbuffered_query() 函数：

“mysql_unbuffered_query() sends the SQL query query to MySQL without automatically fetching and buffering the result rows as mysql_query() does. This saves a considerable amount of memory with SQL queries that produce large result sets, and you can start working on the result set immediately after the first row has been retrieved as you don’t have to wait until the complete SQL query has been performed.”

上面那句话翻译过来是说，mysql_unbuffered_query() 发送一个SQL语句到MySQL而并不像mysql_query()一样去自动fethch和缓存结果。这会相当节约很多可观的内存，尤其是那些会产生大 量结果的查询语句，并且，你不需要等到所有的结果都返回，只需要第一行数据返回的时候，你就可以开始马上开始工作于查询结果了。

然而，这会有一些限制。因为你要么把所有行都读走，或是你要在进行下一次的查询前调用 mysql_free_result()清除结果。而且， mysql_num_rows() 或 mysql_data_seek() 将无法使用。所以，是否使用无缓冲的查询你需要仔细考虑。

16. 垂直分割

“垂直分割”是一种把数据库中的表按列变成几张表的方法，这样可以降低表的复杂度和字段的数目，从而达到优化的目的。（以前，在银行做过项目，见过一张表有100多个字段，很恐怖）

示例一 ：在Users表中有一个字段是家庭地址，这个字段是可选字段，相比起，而且你在数据库操作的时候除了个 人信息外，你并不需要经常读取或是改写这个字段。那么，为什么不把他放到另外一张表中呢？ 这样会让你的表有更好的性能，大家想想是不是，大量的时候，我对于用户表来说，只有用户ID，用户名，口令，用户角色等会被经常使用。小一点的表总是会有 好的性能。

示例二 ： 你有一个叫 “last_login” 的字段，它会在每次用户登录时被更新。但是，每次更新时会导致该表的查询缓存被清空。所以，你可以把这个字段放到另一个表中，这样就不会影响你对用户ID，用户名，用户角色的不停地读取了，因为查询缓存会帮你增加很多性能。

另外，你需要注意的是，这些被分出去的字段所形成的表，你不会经常性地去Join他们，不然的话，这样的性能会比不分割时还要差，而且，会是极数级的下降。

17. 拆分大的 DELETE 或 INSERT 语句

如果你需要在一个在线的网站上去执行一个大的 DELETE 或 INSERT 查询，你需要非常小心，要避免你的操作让你的整个网站停止相应。因为这两个操作是会锁表的，表一锁住了，别的操作都进不来了。

Apache 会有很多的子进程或线程。所以，其工作起来相当有效率，而我们的服务器也不希望有太多的子进程，线程和数据库链接，这是极大的占服务器资源的事情，尤其是内存。

如果你把你的表锁上一段时间，比如30秒钟，那么对于一个有很高访问量的站点来说，这30秒所积累的访问进程/线程，数据库链接，打开的文件数，可能不仅仅会让你泊WEB服务Crash，还可能会让你的整台服务器马上掛了。

所以，如果你有一个大的处理，你定你一定把其拆分，使用 LIMIT 条件是一个好的方法。下面是一个示例：

Java代码  

1. while (1) {  
2.     //每次只做1000条  
3.     mysql_query("DELETE FROM logs WHERE log_date <= '2009-11-01' LIMIT 1000");  
4.     if (mysql_affected_rows() == 0) {  
5.         // 没得可删了，退出！  
6.         break;  
7.     }  
8.     // 每次都要休息一会儿  
9.     usleep(50000);  
10. }  

在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先create table，然后insert。

2.可以试试 批量插入 insert into t1(f1,f2) values(v1,v2),(k1,k2),.... 这样

18. 越小的列会越快

对于大多数的数据库引擎来说，硬盘操作可能是最重大的瓶颈。所以，把你的数据变得紧凑会对这种情况非常有帮助，因为这减少了对硬盘的访问。

参看 MySQL 的文档 Storage Requirements 查看所有的数据类型。

如果一个表只会有几列罢了（比如说字典表，配置表），那么，我们就没有理由使用 INT 来做主键，使用 MEDIUMINT, SMALLINT 或是更小的 TINYINT 会更经济一些。如果你不需要记录时间，使用 DATE 要比 DATETIME 好得多。

当然，你也需要留够足够的扩展空间，不然，你日后来干这个事，你会死的很难看，参看Slashdot的例子 （2009年11月06日），一个简单的ALTER TABLE语句花了3个多小时，因为里面有一千六百万条数据。

19. 选择正确的存储引擎

在 MySQL 中有两个存储引擎 MyISAM 和 InnoDB，每个引擎都有利有弊。酷壳以前文章《MySQL: InnoDB 还是 MyISAM? 》讨论和这个事情。

MyISAM 适合于一些需要大量查询的应用，但其对于有大量写操作并不是很好。甚至你只是需要update一个字段，整个表都会被锁起来，而别的进程，就算是读进程都 无法操作直到读操作完成。另外，MyISAM 对于 SELECT COUNT(*) 这类的计算是超快无比的。

InnoDB 的趋势会是一个非常复杂的存储引擎，对于一些小的应用，它会比 MyISAM 还慢。他是它支持“行锁” ，于是在写操作比较多的时候，会更优秀。并且，他还支持更多的高级应用，比如：事务。

MySQL 优化Order By Rand()执行效率

Java代码  

1. // 千万不要这样做：  
2. $r = mysql_query("SELECT username FROM user ORDER BY RAND() LIMIT 1");  
3.     
4. // 这要会更好：  
5. $r = mysql_query("SELECT count(*) FROM user");  
6. $d = mysql_fetch_row($r);  
7. $rand = mt_rand(0,$d[0] - 1);  
8. $r = mysql_query("SELECT username FROM user LIMIT $rand, 1");