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随着互联网的快速发展，我们已经完全的迈入了电子信息时代，所有的记录已经从厚厚的手写本子变成了一个个硬盘数据了。作为数据最关键的后端储存方式，就是数据库，今天青岛数据库培训小编为大家带来，数据库的组成，希望大家喜欢。
提前做好数据量的预估，进行分表设计。不要等需要拆分时再拆，一般把表的数据量控制在千万级别。当单表数据量达到一定程度时(MySQL5.x时代的性能拐点则为1KW - 2KW行级别，具体需根据实际情况测试)，为了提升性能，最为常用的方法就是分表。分表的策略可以是垂直拆分(比如：不同订单状态的订单拆分到不同的表)，也可以是水平拆分(比如：按月将订单拆分到不同表)。如果在业务层分表，会将逻辑变得复杂，而且分散。可以引入分表的中间件屏蔽分表后的细节，让业务层像查询单表一样查询分表后的数据。比如Mycat。(访问量不大，但是表数据很多的表，我们可以采取分区表，实现起来也比较简单)
选择统一的字符集。MySQL采用“阶梯”式的方式来设定字符集默认值，每个数据库，每张表都有自己的默认值，它们逐层继承，最终最靠底层的默认设置将影响你创建的对象。不同字符集和校对规则之间的转换可能会带来额外的系统开销，影响数据库的性能。
合理的设置主键和索引。
主键分自增主键和业务主键。
自增主键：写入、查询效率和磁盘利用率都高，但每次查询都需要两级索引，因为线上业务不会有直接使用主键列的查询。
业务主键：写入、查询效率和磁盘利用率都低，但可以使用一级索引，依赖覆盖索引的特性，某些情况下在非主键索引上也可以实现1次索引完成查询
一般情况下都是采用业务主键。
索引大概分为三类。
主键索引：InnoDB会自动在表的主键上创建索引，数据结构使用B+Tree。
非主键索引：非主键列上的索引为二级索引(因为一次查询需要查找两个索引树)
联合索引：联合索引也叫多列索引，索引结构的key包含多个字段，排序时先第一列比较，如果相同再按第二列比较，以此类推。
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2025-02-12
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