本文试图从数据表创建的策略（schema）和索引的角度描述优化选择。

最优化数据类型

1. 数据越小越好。选择满足需求的最小数据类型。通过节省更多的磁盘空间，内存以及cache，使得你的数据库更快。
2. 选择简单的类型。整形值相比于字符型的代价较小，因为字符集和校对规则的关系。比如说应该存储日期和时间，而不是个字符串；IP地址也应该用数字保存。
3. 尽可能的避免NULL。尽量把数据列定义为NOT NULL。可为NULL的列使得索引的实现更加复杂，查询更难优化。

整型

      TINYINT  SMALLINT  MEDIUMINT  INT  BIGINT

  字节  1              2                3              4       8

UNSIGNED属性可以修饰以上类型，而像INT(11)后面的11只是输出显示的位数，并不影响数据存储和计算。

实数

FLOAT和DOUBLE是浮点型，分别占4，8字节。如果要保存确切的数，需要DECIMAL类型。

DECIMAL类型以bit string的形式存储。尽量用前者，因为DECIMAL消耗更多的存储空间和计算时间。

字符串类型

不同的存储引擎对于CHAR和VARCHAR的实现是不同的。

VARCHAR：一般情况下VARCHAR只存储所需的字节空间，不过当MyISAM设置了FIXED 的ROW_FORMAT时例外。

                 VARCHAR在数据前用1~2字节来存储实际数据的长度。不过对于存储所需长度方法，当数据更新空间不够时会变得麻烦。

                 数据中的前导和后附的空格都存入和可读出。

CHAR：     不存储后面的空格。当存储少量的字符串或者数据长度较接近时，可以采用该类型。

尽量不使用BLOB和TEXT类型。

当值可以确定时，可用ENUM代替字符串类型。

索引

1. 孤立WHERE字节中的列。意思就是条件语句中要想用上index，则该列不能处于左边的表达式中或函数中：如where id+1 = 5  。
2. 对于过长的列使用前缀索引