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3、避免使用 ENUM 类型
修改 ENUM 值需要使用 ALTER 语句
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ENUM类型的ORDER BY操作效率低，需要额外操作
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禁止使用数值作为ENUM的枚举值
4、尽可能把所有列定义为NOT NULL
原因：
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索引 NULL 列需要额外的空间来保存，所以要占用更多的空间；
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进行比较和计算时要对 NULL 值做特别的处理
5、使用TIMESTAMP（4个字节）或DATETIME类型（8个字节）存储时间
TIMESTAMP 存储的时间范围 1970-01-01 00:00:01 ~ 2038-01-19-03:14:07。
TIMESTAMP 占用 4字节和 INT 相同，但比 INT 可读性高
超出 TIMESTAMP 取值范围的使用 DATETIME 类型存储。
经常会有人用字符串存储日期型的数据（不正确的做法）：
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缺点1：无法用日期函数进行计算和比较
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缺点2：用字符串存储日期要占用更多的空间
6、同财务相关的金额类数据必须使用decimal类型
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非精准浮点：float，double
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精准浮点：decimal
Decimal 类型为精准浮点数，在计算时不会丢失精度。占用空间由定义的宽度决定，每4个字节可以存储 9 位数字，并且小数点要占用一个字节。可用于存储比 bigint 更大的整型数据。
四、索引设计规范
1、限制每张表上的索引数量，建议单张表索引不超过5个
索引并不是越多越好！索引可以提高效率同样可以降低效率。
索引可以增加查询效率，但同样也会降低插入和更新的效率，甚至有些情况下会降低查询效率。
因为 mysql 优化器在选择如何优化查询时，会根据统一信息，对每一个可以用到的索引来进行评估，以生成出一个最好的执行计划，如果同时有很多个索引都可以用于查询，就会增加mysql优化器生成执行计划的时间，同样会降低查询性能。
2、禁止给表中的每一列都建立单独的索引
5.6 版本之前，一个 sql 只能使用到一个表中的一个索引，5.6以后，虽然有了合并索引的优化方式，但是还是远远没有使用一个联合索引的查询方式好。
3、每个Innodb表必须有个主键
Innodb是一种索引组织表：数据的存储的逻辑顺序和索引的顺序是相同的。
每个表都可以有多个索引，但是表的存储顺序只能有一种 Innodb是按照主键索引的顺序来组织表的。
不要使用更新频繁的列作为主键，不适用多列主键（相当于联合索引） 不要使用UUID、MD5、HASH、字符串列作为主键（无法保证数据的顺序增长）。
主键建议使用自增ID值。
五、常见索引列建议
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出现在 SELECT、UPDATE、DELETE 语句的 WHERE 从句中的列
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包含在 ORDER BY、GROUP BY、DISTINCT 中的字段
并不要将符合1和2中的字段的列都建立一个索引，通常将1、2中的字段建立联合索引效果更好
六、如何选择索引列的顺序
建立索引的目的是：希望通过索引进行数据查找，减少随机IO，增加查询性能 ，索引能过滤出越少的数据，则从磁盘中读入的数据也就越少。
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区分度最高的放在联合索引的最左侧（区分度=列中不同值的数量/列的总行数）；
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尽量把字段长度小的列放在联合索引的最左侧（因为字段长度越小，一页能存储的数据量越大，IO性能也就越好）；
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使用最频繁的列放到联合索引的左侧（这样可以比较少的建立一些索引）。
七、避免建立冗余索引和重复索引
因为这样会增加查询优化器生成执行计划的时间。
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重复索引示例：primary key(id)、index(id)、unique index(id)
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冗余索引示例：index(a,b,c)、index(a,b)、index(a)
八、优先考虑覆盖索引
对于频繁的查询优先考虑使用覆盖索引。
覆盖索引：就是包含了所有查询字段(where,select,ordery by,group by包含的字段)的索引
覆盖索引的好处：
Innodb是以聚集索引的顺序来存储的，对于Innodb来说，二级索引在叶子节点中所保存的是行的主键信息，
如果是用二级索引查询数据的话，在查找到相应的键值后，还要通过主键进行二次查询才能获取我们真实所需要的数据。而在覆盖索引中，二级索引的键值中可以获取所有的数据，避免了对主键的二次查询 ，减少了IO操作，提升了查询效率。
由于覆盖索引是按键值的顺序存储的，对于IO密集型的范围查找来说，对比随机从磁盘读取每一行的数据IO要少的多，因此利用覆盖索引在访问时也可以把磁盘的随机读取的IO转变成索引查找的顺序IO。
（编辑：济南站长网）
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