良好的逻辑设计和物理设计是高性能的基石， 应该根据系统将要执行的查询语句来设计schema, 这往往需要权衡各种因素。
MySQL支持的数据类型非常多， 选择正确的数据类型对于获得高性能至关重要。
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。
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。 当然也有例外， 例如InnoDB 使用单独的位 (bit) 存储NULL值， 所以对于稀疏数据有很好的空间效率。
有两种类型的数字：整数 (whole number) 和实数 (real number) 。 如果存储整数， 可以使用这几种整数类型：TINYINT, SMALLINT, MEDIUMINT, INT, BIGINT。分别使用8,16, 24, 32, 64位存储空间。
整数类型有可选的 UNSIGNED 属性，表示不允许负值，这大致可以使正数的上限提高一倍。 例如 TINYINT. UNSIGNED 可以存储的范围是 0 – 255, 而 TINYINT 的存储范围是 -128 -127 。
有符号和无符号类型使用相同的存储空间，并具有相同的性能 ， 因此可以根据实际情况选择合适的类型。
你的选择决定 MySQL 是怎么在内存和磁盘中保存数据的。 然而， 整数计算一般使用64 位的 BIGINT 整数， 即使在 32 位环境也是如此。（ 一些聚合函数是例外， 它们使用DECIMAL 或 DOUBLE 进行计算）。
MySQL 可以为整数类型指定宽度， 例如 INT(11), 对大多数应用这是没有意义的：它不会限制值的合法范围，只是规定了MySQL 的一些交互工具（例如 MySQL 命令行客户端）用来显示字符的个数。 对于存储和计算来说， INT(1) 和 INT(20) 是相同的。
实数是带有小数部分的数字。 然而， 它们不只是为了存储小数部分，也可以使用DECIMAL 存储比 BIGINT 还大的整数。
FLOAT和DOUBLE类型支持使用标准的浮点运算进行近似计算。 DECIMAL类型用于存储精确的小数。 浮点和DECIMAL类型都可以指定精度。 对于DECIMAL列， 可以指定小数点前后所允许的最大位数。这会影响列的空间消耗。
有多种方法可以指定浮点列所需要的精度， 这会使得MySQL选择不同的数据类型，或者在存储时对值进行取舍。 这些精度定义是非标准的，所以我们建议只指定数据类型，不指定精度。
浮点类型在存储同样范围的值时， 通常比DECIMAL使用更少的空间。FLOAT使用4个字节存储。DOUBLE占用8个字节，相比FLOAT有更高的精度和更大的范围。和整数类型一样， 能选择的只是存储类型； MySQL使用DOUBLE作为内部浮点计算的类型。
因为需要额外的空间和计算开销，所以应该尽量只在对小数进行精确计算时才使用DECIMAL。但在数据最比较大的时候， 可以考虑使用BIGINT代替DECIMAL, 将需要存储的货币单位根据小数的位数乘以相应的倍数即可。
用于存储可变⻓字符串，长度支持到65535 需要使用1或2个额外字节记录字符串的长度 适合：字符串的最大⻓度比平均⻓度⼤很多；更新很少
定⻓，⻓度范围是1~255 适合：存储很短的字符串，或者所有值接近同一个长度；经常变更
使用VARCHAR(5)和VARCHAR(200)存储’hello’的空间开销是一样的。 那么使用更短的列有什么优势吗？
事实证明有很大的优势。 更长的列会消耗更多的内存， 因为MySQL通常会分配固定大小的内存块来保存内部值。 尤其是使用内存临时表进行排序或操作时会特别糟糕。 在利用磁盘临时表进行排序时也同样糟糕。
所以最好的策略是只分配真正需要的空间。
BLOB和 TEXT都是为存储很大的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 。
与其他类型不同， MySQL把每个BLOB和TEXT值当作一个独立的对象处理。 存储引擎在存储时通常会做特殊处理。 当BLOB和TEXT值太大时，InnoDB会使用专门的 “外部“存储区域来进行存储， 此时每个值在行内需要1 – 4个字节存储 存储区域存储实际的值。
BLOB 和 TEXT 之间仅有的不同是 BLOB 类型存储的是二进制数据， 没有排序规则或字符集， 而 TEXT类型有字符集和排序规则
大部分时间类型都没有替代品， 因此没有什么是最佳选择的问题。 唯一的问题是保存日期和时间的时候需要做什么。 MySQL提供两种相似的日期类型： DATE TIME和 TIMESTAMP。
但是目前我们更建议存储时间戳的方式，因此该处不再对 DATE TIME和 TIMESTAMP做过多说明。
在可以满足值的范围的需求， 井且预留未来增长空间的前提下， 应该选择最小的数据类型。
整数通常是标识列最好的选择， 因为它们很快并且可以使用AUTO_INCREMENT。
对于标识列来说，EMUM和SET类型通常是一个糟糕的选择， 尽管对某些只包含固定状态或者类型的静态 ”定义表” 来说可能是没有问题的。ENUM和SET列适合存储固定信息， 例如有序的状态、 产品类型、 人的性别。
如果可能， 应该避免使用字符串类型作为标识列， 因为它们很消耗空间， 并且通常比数字类型慢。
对于完全 “随机” 的字符串也需要多加注意， 例如 MDS() 、 SHAl() 或者 UUID() 产生的字符串。 这些函数生成的新值会任意分布在很大的空间内， 这会导致 INSERT 以及一些SELECT语句变得很慢。如果存储 UUID 值， 则应该移除 “-“符号。
某些类型的数据井不直接与内置类型一致。 低千秒级精度的时间戳就是一个例子，另一个例子是以个1Pv4地址，人们经常使用VARCHAR(15)列来存储IP地址，然而， 它们实际上是32位无符号整数， 不是字符串。用小数点将地址分成四段的表示方法只是为了让人们阅读容易。所以应该用无符号整数存储IP地址。MySQL提供INET_ATON()和INET_NTOA()函数在这两种表示方法之间转换。
对于任何给定的数据通常都有很多种表示方法， 从完全的范式化到完全的反范式化， 以及两者的折中。 在范式化的数据库中， 每个事实数据会出现并且只出现一次。 相反， 在反范式化的数据库中， 信息是冗余的， 可能会存储在多个地方。
为性能提升考虑时，经常会被建议对 schema 进行范式化设计，尤其是写密集的场景。
不需要关联表，则对大部分查询最差的情况——即使表没有使用索引——是全表扫描。 当数据比内存大时这可能比关联要快得多，因为这样避免了随机I/0。
单独的表也能使用更有效的索引策略。
在实际应用中经常需要混用，可能使用部分范式化的 schema 、 缓存表，以及其他技巧。 表适当增加冗余字段，如性能优先，但会增加复杂度。可避免表关联查询。
第一范式(1NF)：字段值具有原子性,不能再分(所有关系型数据库系统都满足第一范式); 例如：姓名字段,其中姓和名是一个整体,如果区分姓和名那么必须设立两个独立字段;
第二范式(2NF)：一个表必须有主键,即每行数据都能被唯一的区分; 备注：必须先满足第一范式;
第三范式(3NF)：一个表中不能包涵其他相关表中非关键字段的信息,即数据表不能有沉余字段; 备注：必须先满足第二范式;
