MySQL利用procedure analyse()函数优化表结构

MySQL提供了procedure analyse()函数，可以用于优化表结构。它可以将表的数据类型、字符集、NULL值、默认值、注释等信息进行统计，帮助开发者了解表的特点以及基于这些信息优化表结构。

下面介绍如何利用procedure analyse()函数优化表结构，具体步骤如下：

1. 执行procedure analyse()函数

SELECT * FROM tbl PROCEDURE ANALYSE();

上述代码中，tbl为需要优化的表名。执行后会返回一个结果集，其中包含了该表的结构信息，包括每列数据类型、字符集、空值、默认值以及注释等。

1. 根据结果集分析表结构

根据返回结果分析表结构，观察表的特点、优缺点，判断是否需要进行优化操作。

以下是操作案例：

假如有一张名为student的表，包含以下几个字段：

CREATE TABLE student (
  id INT PRIMARY KEY,
  name VARCHAR(50) NOT NULL,
  age INT NOT NULL,
  gender VARCHAR(4) NOT NULL DEFAULT 'M',
  score FLOAT COMMENT '考试得分'
);

当我们执行以下sql语句：

SELECT * FROM student PROCEDURE ANALYSE();

得到的结果如下：

Field_name,Min_value,Max_value,Min_length,Max_length,Empties,Nulls,Bin
:id,1,5,1,1,0,0,0
:name,,,,50,0,0,0
:age,10,30,2,2,0,0,0
:gender,M,M,1,1,0,0,0
:score,69.6,99.5,4,4,0,0,0

结果中的字段含义如下：
- Field_name: 表中列名；
- Min_value、Max_value: 当前列中实际数据的最小、最大值；
- Min_length、Max_length: 当前列数据的最小、最大字符长度；
- Empties：当前列大小为零字符串或二进制字符串的数量；
- Nulls: 当前列存在的NULL数量；
- Bin: 是否含有二进制数据。

通过分析可以得出以下几个结论：
- id列数据类型为INT，其取值范围很小，可以采用TINYINT或SMALLINT类型进行优化；
- name、gender列存在某些记录为空值，可以将其设置成可以为空，即NULL；
- 默认年龄10岁，可能需要更改；
- score列数据类型为FLOAT，但由结果可知其整数部分长度为4，可以选择将其类型改为DECIMAL。

根据以上结论，可以考虑采用以下语句进行表优化：

# 优化id列数据类型
ALTER TABLE student MODIFY COLUMN id TINYINT UNSIGNED;

# 可以允许name、gender列为空
ALTER TABLE student MODIFY COLUMN name VARCHAR(50) NULL;
ALTER TABLE student MODIFY COLUMN gender VARCHAR(4) NULL;

# 将默认年龄改为18岁
ALTER TABLE student ALTER COLUMN age SET DEFAULT 18;

# 优化score列数据类型
ALTER TABLE student MODIFY COLUMN score DECIMAL(5,2);

总之，在执行过程中，根据具体情况确定需要优化的字段，以及如何进行优化。