一、选择优化的数据类型
（1）更小的更好
选择不会超过范围的最小类型，因为它占用更小的内存、CPU缓存和处理周期、磁盘。
例如DATETIME和TIMESAMP列都可以存储相同类型数据：时间和日期，精确到秒，但是TIMESAMP只使用DATETIME一半的存储空间。
（2）简单就好
简单类型减少CPU处理周期。例如整形比字符操作代价更低，因为字符集的排序规则比整形复杂
（3）尽量避免NULL
最好指定列为NOT NULL，除非真的需要存储NULL值。如果查询包含NULL的列查询更难优化，因为可为NULL的列使得索引、索引统计、值比较都更复杂，而且可为NULL的列使用更多存储空间。当可为NULL的列被索引时，每个索引记录需要一个额为的字节。
1.1、整数类型
如果存储整数可以用TINYINT、SMALLINT、MEDIUMINT、INT、GIGINT，分别使用16、24、32、64为存储空间，一般整数计算都采用64位的BIGINT整数，MySQL可指定整数宽度例如INT(11)但是没意义的，直接用BIGINT即可。
1.2、实数类型
实数是带小数部分的数字。浮点FLOAT、DOUBLE和DEDCIMAL类型都可以指定精度，因为需要额外的空间和计算开销，所以尽量只在对小数进行精确计算时才使用DECIMAl（例如财务数据）
案例：DECIMAL（18,9）：小数点两边各存储9个数字，一共9个字节，小数点前后各4个字节，小数点占一个字节。
1.3、字符串类型
（1）VARCHAR类型用于存储可变长字符串，VARCHAR比定长类型CHAR更节省空间，因为它只使用必要空间（越短字符串使用越少空间）
案例：使用VArCHAR(5)和VArCHAR(200)存储‘hello’的空间开销是一样的，那使用更短的（5）列有什么优势吗？
答：优势很大，更长的列会消耗更多内存，因为MySQL会分配固定大小内存块来保存内部值，通常只分配真正需要空间大小最好。
（2）BLOB和TEXT类型
这俩都是为了鵆很大数据而设计的字符串数据类型，分别采用二进制和字符方式存储。实际中尽量避免使用，性能不好
1.4、日期和时间类型
TIMESAMP只使用DATETIME一半的存储空间，开销更小，更常用。
DATETIME保存更大范围值，从1001年到9999年，把日期和时间封装到YYYYMMDDHHMMSS的整数中，展示时通常以“2019-01-01 22:23:08”这样标准显示；
TIMESAMP保存从1970年1月1日以来的秒数，也是整数存储，保准时间显示。
二、缓存表和汇总表
有时候保存同一张表中衍生的冗余数据也可以提高性能，例如“统计数据”。
缓存表：用于存储那些比较简单地从其他表获取（但是每次获取的速度比较慢）的数据表；
汇总表：保存的是使用GROUP BY语句聚合数据的表
2.1、汇总表
案例：计算前24小时发送的消息数、查询最活跃用户、常见标签，这几种典型的例子。
以计算前24小时发送的消息数作为案例：
（1）可以每小时生成一张汇总表，这样一条简单的查询就可以做到了，比实时维护计数器高效，就是不严格计数；
（2）也可以以汇总表为基础，严格计数，把前23个完整的小时统计表中的计数全部加起来，最后再加上开始阶段和不完整的小时内计数，假设统计叫msg_per_hr。以下来自《高性能MySQL》案例：
不管哪种方法——不严格的计数或者 通过小范围查询填满间隙的严格计数，都比计算message表所有行有效，因为实时计算是很昂贵的操作，因为要扫描表中大部分数据。
2.2、缓存表（中间表）
缓存表和汇总表方式相反，对其优化搜索和检索查询语句很有效，这些查询通常需要特殊表和索引结构。
案例：需要很多不同的索引组合来家属各种类型的查询，这时需要建立一张只包含主表中部分列的缓存表，可以对缓存表中使用不同存储引擎，例如如果主表使用InnoDB缓存表则使用MyISAM作为存储引擎会得到更小的索引占用空间，并且可以做全文搜索。
2.3、计数器表
在表中保存计数器，更新计数器时可能碰到并发问题。计数器的应用比如缓存一个用户的朋友数、文件下载次数等。可创建一张独立表，可避免查询缓存失效
三、加快ALTER TABLE操作的速度
alter table对大表是大问题。修改表时内部一般是用新的结构创建爱你一个空表，从旧表中查出所有数据插入新表，然后删除旧表。
这种操作会花费很多时间，如果内存不足表又大尤其如此。
3.1、只修改.frm文件
但不是所有都会引起重建，列的默认值实际存在表的.frm文件中，所以可以直接修改这个文件而不需要修改表本身，通过ALTER COLUMN操作来改变列的默认值：
3.2、快速创建MyISAM索引
（1）如果表索引是MyISAM，快速更新表有个常用技巧：心啊禁用索引、载入数据、然后重新启用索引（索引会引起查询快，增删慢）：
因为构建索引的工作被延迟到数据完全载入以后，这时候可以通过排序来构建索引了，这样做会快很多，并且使得索引树碎片更少、更紧凑（但是对唯一索引无效）。
（2）现在版的InnoDB版本中
先删除所有非唯一索引，然后增加新的列，最后重新创建删除掉的索引。
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参考资料：《高性能MySQL 第三版》
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