数据类型优化

    • 更小的通常更好：一般情况下，应该尽最使用可以正确存储数据的最小数据类型 。更小的数据类型通常更快，因为它们占用更少的磁盘、内存和CPU 缓存，并且处理时需要的CPU 周期也更少。
    • 简单就好：简单数据类型的操作通常需要更少的CPU 周期。例如，整型比字符操作代价更低，因为字符集和校对规则（排序规则）使字符比较比整型比较更复杂。这里有两个例子：一个是应该使用MySQL 内建的类型而不是字符串来存储日期和时间，另外一个是应该用整型存储IP 地址。
    • 尽量避免NULL：很多表都包含可为NULL （空值）的列，即使应用程序并不需要保存NULL 也是如此，这是因为可为NULL 是列的默认属性 。通常情况下最好指定列为NOT NULL, 除非真的需要存储NULL 值。如果查询中包含可为NULL 的列，对MySQL 来说更难优化，因为可为NULL 的列使得索引、索引统计和值比较都更复杂。可为NULL 的列会使用更多的存储空间，在MySQL 里也需要特殊处理。当可为NULL 的列被索引时，每个索引记录需要一个额外的字节，在MyISAM 里甚至还可能导致固定大小的索引（例如只有一个整数列的索引）变成可变大小的索引。通常把可为NULL 的列改为NOT NULL 带来的性能提升比较小，所以（调优时）没有必要首先在现有schema 中查找井修改掉这种情况，除非确定这会导致问题。但是，如果计划在列上建索引，就应该尽扯避免设计成可为NULL 的列。

    例如， DATETIME 和TIMESAMP 列都可以存储相同类型的数据：时间和日期，精确到秒。然而TIMESTAMP 只使用DATETIME 一半的存储空间，并且会根据时区变化，具有特殊的自动更新能力。另一方面， TIMESTAMP 允许的时间范围要小得多，有时候它的特殊能力会成为障碍。