规范化你的表结构
如果你以前从未听说过“数据规范化”，不要害怕。规范化可能是一个复杂的专题，你可以从只理解最基本的规范化概念中正真正获益。
理解它的最容易的方法是认为你的表是一个电子报表。如果你想以一个报表跟踪你的CD收藏，你可以如图１种那样进行设计：
图１
album track1 track2 track10
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Billboard Top Hits - 1984 Loverboy Shout St. Elmos Fire
(Billy Ocean) (Tears for Fears) (John Parr)
这看上去很合理。大多数CD只有10首曲子，对否？不尽然。如果你拥有一张有100首曲子的CD且几张超过20首改怎么办。这意味着用这种方法，在极端的情况下，你将需要一个非常宽的表格（或一个超过100个字段的表）来保存所有的数据。
规范化表结构的目标是使“空单元”的数量最少，在上述CD表的情况下，如果你允许CD可能包含100首曲子，你会有很多这样的空单元。不管你何时处理可能扩展到类似该CD表那样数量的字段列表，它是你需要将你的数据分割成2个或更多表的标志，然后你一起访问并获得你需要的数据。
很多关系数据库的新手不真正知道关系数据库管理系统中关系是什么。简单地说，就像一组信息存在可以基于共性数据联结（JOIN）在一起的不同表中，很不幸，这听上去更学术化和含糊，但CD数据库提出了一个具体情况，我们可以研究如何规范数据。
每个CD列表有一个固定的属性（标题、艺术家、年份、分类）集和一个不定的属性（曲目表）集的理解给了我们一些如何分成成能相互关联的表的思路。
你可以创建一个所有专辑及其固定属性的表，另一个包含这些专辑的所有曲目的表。这样不是水平思考（像表格），你垂直思考--就好像你创建列表而不是行--并建立一个如图2的表结构：
专辑的编号（MySQL镜自动为你生成，因为我们在列上使用了AUTO_INCREMENT属性）关联不同曲目到一给定专辑，tracks表中的album_id字段匹配专辑表中的一个id。这样要获得给定专辑的所有曲目，你应该用如下查询：
SELECT tracks.num, tracks.name
FROM albums, tracks
WHERE albums.title = Billboard Top Hits - 1984
AND albums.id = tracks.album_id
该结构即灵活又有效。灵活性来自你可以在以后将数据加入系统而不必重新你已完整的工作的事实。例如，如果你想增加每一张专辑的艺术家信息，你可以床架一个artists表，关联到albums表，就像tracks那样。你无需修改现有的结构--只是增加它。
有效性来自于在你的数据中没有明显的数据重复且没有大量的空洞（空单元）的实施。这样MySQL在你的数据库表中既不存储多余的数据，也不比花额外的精力搜索大量空区域。
如果你对关系数据库是新手，规范化你的数据看起来有点奇怪，但在存储和检索数据时，它使MySQL非常有效，并给予你扩展和伸缩你的应用却不必多次重构你的数据库的灵活性。尽可能早的花时间想清楚数据库设计，并考虑你的需求怎样随时间增长，前期花的时间永远是值得的。
复合索引
复合索引（有时称组合索引）是急于多个列的单一索引。MySQL在处理一条查询时每个表只使用一个索引，这意味着如果你有多个经常出现在WHERE子句中的列，你可能要通过创建一个复合索引来加快这些查询。
考虑下列表结构片断：
CREATE TABLE people (
last_name VARCHAR(50) NOT NULL,
first_name VARCHAR(50) NOT NULL,
favorite_color VARCHAR(10) NOT NULL,
.
.
.
);
如果你常常基于last_name和first_name查询表，你可以从last_name和first_name的复合索引中获益：
INDEX last_first (last_name, first_name)
由于MySQL构建复合索引的方式，它可以使用last_first索引来回答基于last_name本身或last_name与first_name两者的索引。这是因为如果列涉及复合索引的“最左前缀”的形式，MySQL将只使用一个复合索引。
所以如果一个复合索引有多个列合成：
INDEX big_index (a, b, c, d, e, f, g, h, i)
MySQL可以用它来回答基于a、或a和b、或a和b和c、或a和b和c和d的查询。但它不能使用big_index处理基于e、或c和f、或g和i的查询，因为这些序列没有一个是从索引的最左边开始的。
复合索引尝被用于加快某些复杂查询，但你需要理解起局限，而且你永远应该进行一些测试，而不是简单地假设这样一个索引将会有帮助。
