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水平拆分：对于表数据特别多的，可以进行水平拆分（表结构一致）；
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垂直拆分：为了控制表的宽度，提供IO读取效率；
1、经常一起查询的列放一起；
2、text,blob等大字段拆分出到附表中；
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数据库中合适的操作：
1、批量操作（优先）VS逐条操作；
2、禁止使用Select*这样的查询，使用具体列查询（造成IO浪费，程序出错）；
3、控制使用用户自定义函数（使用方便但是低效）；
4、不要使用数据库中的全文索引（如果需要可以使用搜索引擎完成）；
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表结构维护：
注意事项：
1、使用在线变更（MySQL5.6之后支持）表结构的工具；
2、同时对数据字典进行维护；
3、控制表的宽度和大小（随着业务的增加表会变的非常宽，可对表进行垂直拆分）
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索引维护：
索引选择：
1、出现在WHERE从句，GROUP BY从句，ORDER BY 从句的列；
2、可选择性高的列要放大哦索引的前面；
3、索引不要包含太长的数据类型（对于长的可以截取前面的检索，或者转换成MD5后索引）；
注意事项：
1、索引不是越多越好，过多会降到读写效率；
2、定期维护索引碎片；
3、SQL语句中不要使用强制索引关键字（随着字段的增加索引可能会变或删除）
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数据字段维护：
1、使用第三方工具维护（与数据库管理系统有关）
2、利用数据库本身的备注字段来维护（增加COMMENT字段备注）；
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反范式化：为了性能和读取效率考虑违反第三范式，允许存在少了数据冗余，以达到用空间换时间的目的。
优点：
1、减少表的关联数量；
2、增加数据的读取效率；
3、反范式化一定要适度。
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关于预留字段（预见性的避免修改数据库表机构，严禁使用）：
1、无法准确知道预留字段的类型；
2、无法准确知道预留字段存储的内容；
3、增加维护成本；
4、严禁使用预留字段。
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避免使用触发器（before，after）
1、降低数据导入的效率；
2、可能出现意想不到的数据异常；
3、使业务逻辑变复杂；
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外键：（保持数据完整性）避免使用外键约束
1、降低数据导入效率；
2、增加维护成本；
3、相关联的列上一定要建立索引；
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主键选择：
1、业务主键（标识业务数据进行表关联）和数据库主键（优化数据存储（隐含主键））
2、主键最好顺序增长（比如：ID）
3、主键的字段类型所占空间要尽可能小。
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时间类型：
1、使用int：
优点：字段长度比datetime小；
缺点：使用不方便，需函数转换；
（1）生日不常用的int；
（2）下单时间、支付时间经常用的用datatime；
限制：int4个字节，智能存储到2038-1-19- 11:14:07
2、需要存储的颗粒度
年（year类型一个字节）、月、日、时、分、秒、周
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