在數據庫設計過程中，用戶可能會經常遇到這樣的問題：1.表裡面的字段到底該設置多長合適？2.是否應該把所有表都按照第三范式來設計？
表的數據類型參見鏈接：
http://blog.csdn.net/pursuing0my0dream/article/details/44729707
在mysql中，我們可以使用函數 procedure analyse()對數據庫中的表進行分析，該函數可以對數據表中的列的數據類型提出優化建議。
#語法
select * from table_name procedure analyse();
#或
select * from table_name procedure analyse(element_num,max_memory);第2個語句中告訴該函數不要為那些包含的值多於element_num個或者max_memory個字節的enum類型提出建議。如果沒有這些限制，輸出信息可能很長，enum類型定義通常很難閱讀。
SELECT * FROM c PROCEDURE ANALYSE(16,255);![procedure analyse](https://www.aspphp.online/shujuku/UploadFiles_3118/201701/2017012012134548.png "\")
field_name 對於表哪個字段，optimal_fieldtype給出優化建議。
對數據表的拆分，分為兩種拆分方式：垂直拆分，水平拆分
即把主鍵和一些數據表的列放在一個表中，然後把主鍵和另一些數據表的列放在一個表中。
如果一個表的某些列常用，另一些不常用，則可以采用垂直拆分。垂直拆分可以使數據行變小，一個數據頁就可以存放更多的數據，在查詢時候可以減少I/O次數。其缺點是需要管理冗余列，查詢所有數據時候需要join查找。
即把數據表中的列根據一定規則放在多個獨立的表或分區中。水平拆分使用場景：
表很大，分割後可以降低查詢時候需要讀取的數據和索引的頁數，同時降低索引的層數，提高查詢速度。 表中的數據是獨立的，例如表中分別記錄各個地區的數據或不同時期的數據，特別是有些數據常用，而另一些數據不常用。 需要把數據放在多個存儲介質上。?&esmsp;在數據庫設計中，規范化越高，那麼產生的關系就越多，直接導致表與表之間的join操作越頻繁，而join操作又是一種性能比較低的操作，直接影響到查詢的速度。
??反規范化的好處是降低了join操作的需求，降低了外鍵和索引數目。還可以減少表的個數，相應的帶來的問題是可能出現數據的完整性問題。加快查詢速度，但會降低修改速度。
