表结构优化是MySQL性能优化中的重要一环，性能优化从设计阶段就应该被考虑，良好的表结构设计从一开始就为系统的高性能打下了基础。本文整理了MySQL表结构优化的一些原则、经验和技巧。
一、选择合适的存储引擎
MySQL存储引擎建议使用InnoDB，支持事务，支持行级锁，数据更安全。MySQL的其他引擎在实际应用中并不多，比如曾经风光无限的MyISAM引擎随着时代的发展逐渐没落，MySQL组复制Group Replication 只支持InnoDB存储，MySQL 8.0 元数据管理也只使用InnoDB，不再使用MyISAM。
二、选择合适的数据类型
- 表中要有主键，主键字段越小越好，主键最好使用自增的整型。由于在二级索引中会存储主键的值，太大的主键会导致磁盘占用过大，占用太多的内存buffer pool，降低查询效率。不要使用md5,uuid这种类型的数据做主键，这类无序主键会会导致页频繁分裂，影响写入性能，造成数据空洞，占用过多磁盘空间。
- 数据类型越小越好，前提是满足业务需求。越小的数据类型运算更快，占用磁盘空间也更小。
- 能用固定长度的就不要使用变长类型，固定长度的类型容易被缓存，处理性能也更高。
- 使用简单的数据类型，能使用数值型的，就不要使用字符串，数值计算的效率远高于字符串。比如IP地址使用整型来存储比使用字符串要更快，更少占空间。
- 有限值字段使用enum类型，enum占用空间更少，效率更高，比如性能、民族、国家等有限固定的数据，建议使用enum。
- 对于小数类型，尽量不使用float,double，这两个类型存在精度丢失的问题。固定精度的小数也不建议使用decimal，建议乘以固定倍数转换成整数来存储，可以节省存储空间，提高查询效率。
- 对于整数类型，如果确定值不会有负数，定义字段类型时加上unsigned。
- 字段尽可能使用not null，尤其对于需要索引的字段，虽然null值可以节省空间，但会带来很多优化问题，另外null值在很多时候容易引起误解，比如select count(name)，如果name为null，获取的总数可能并不如预期。
- 字符串尽量少用text、blob等大文本类型，定长类型用char，不定长类型用varchar。
三、表的范式和反范式设计
- 范式化设计可以减少数据冗余，表通常更小，更新操作更快，但是在查询时需要将多个表进行关联，索引优化比较复杂。
- 反范式化设计可以减少查询时的表关联，可以更好的优化索引，但是存在数据冗余及多份数据的维护异常，对数据修改需要更多的成本。
范式化和反范式化设计没有绝对的好与坏，但需要遵循一定的原则。设计表结构时，以范式化设计为主，在优化表结构阶段，可允许一定的反范式设计，以减少不必要的表关联，提高某些特定场景下的查询效率。
四、表的垂直拆分
当一个表有很多字段时，需要考虑是否把表拆小一点，解决表宽度过大的问题。垂直拆分通常基于如下原则：
- 常用的字段与不常用的字段分开，把不常用的字段拆到单独的一个表中。
- 把text,blob等大字段单独拆到一个表中。
五、表的水平拆分
MySQL单表数据量过大时，会严重影响查询性能，此时就需要考虑对表进行水平拆分，也就是分库分表，所有子表的数据结构完全一致，根据不同的分库分表算法进行拆分。目前也有很多数据库中间件实现了分库分表的功能，比如mycat, atlas，cetus等等，使用数据库分库分表中间件，能够做到业务无感知，就像是使用一张表一样。