选择优化的数据类型

  1. 更小的通常更好

    ​ 一般情况下，应该尽量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周期更少。

  2. 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。

  3. 尽量避免NULL

    ​ 很多表都包含NULL的列，是因为NULL是列的默认值。通常情况下最好制定列为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变成可变大小的索引（例如只有一个整数列的索引）。

    ​ 通常把可为NULL的列改为NOT NULL带来性能提升比较小，所以（调优时）没有必要首先在现有的schema中查找并修改掉这种情况，除非确定这回导致问题。但是，如果计划在列上建索引，就应该尽量避免设计成可为NULL的列。

    ​ 当然也有例外，例如值得一提的是，InnoDB使用单独的位存储NULL的值，所以对于稀疏数据（很多值为NULL，只有少数行的列有非NULL值）有很好的空间效率。但这一点不适用于MyISAM。