MySQL 大数据优化

大数据量的系统的数据库结构如何设计：

1、把你表中经常查询的和不常用的分开几个表，也就是横向切分

2、把不同类型的分成几个表，纵向切分

3、常用联接的建索引 

4、服务器放几个硬盘，把数据、日志、索引分盘存放，这样可以提高IO吞吐率

5、用优化器，优化你的查询

6、考虑冗余，这样可以减少连接

7、可以考虑建立统计表，就是实时生成总计表，这样可以避免每次查询都统计一次

8、用极量数据测试一下

MySql 优化：

对 mysql 优化是一个综合性的技术，主要包括：

1、表的设计合理性（符合 3NF）

2、添加适当索引（index）【四种：普通索引、主键索引、唯一索引 unique、全文索引】

3、分表技术（水平分割、垂直分割）

4、读写【update、delete、add】分离

5、储存过程【模块化编程，可以提高速度】

6、对 mysql 配置优化【配置最大并发数 my.ini，调整缓存大小】

7、mysql 服务器硬件升级

8、定期的去清除不需要的数据，定时进行碎片整理（MyISAM）

为什么字段尽可能用NOT NULL，而不是NULL?

在MySQL中，含有空值的列很难进行查询优化，因为它们使得索引、索引的统计信息以及比较运算更加复杂。你应该用0、一个特殊的值或者一个空串代替空值

字段尽可能用NOT NULL，而不是NULL，除非特殊情况。NULL为什么经常被误用？

1、NULL是创建数据表时默认的，初级或不知情的或怕麻烦的程序员不会注意这点。

2、很多人员都以为not null 需要更多空间，其实这不是重点。

3、重点是很多程序员觉得NULL在开发不用去判断插入数据，写sql语句的时候更方便快捷。