1. 垂直拆分

把主键和一些常用的字段放到一个表中，把主键和其他的字段放到另一个表中。

优点：垂直拆分可以使一个数据页放更多的数据，可以较少IO次数。

缺点：查询所需的数据可能需要通过JOIN来查询。

适用场景：表过宽，包含text或blob字段，可以将不常用的列或text/blob列放到另外的表中存储。比如文章表可以将文章内容拆分到另外的表中。

TEXT与BLOB的主要差别就是BLOB保存二进制数据，TEXT保存字符数据。

另外，在数据更新操作时，多表同时更新也比较麻烦。

举一个很常见的业务例子，在分库分表中，要同步更新两个表，这两个表位于不同的物理库中（或者同一库的不同表中），为了保证数据一致性，一种做法是通过分布式事务（或本地事务）将两个更新操作放到一个事务中，但这样的操作一般要加全局锁，性能不太好。

【强制】超过三个表禁止 join。需要 join 的字段，数据类型必须绝对一致；多表关联查询时，保证被关联的字段需要有索引。《阿里Java开发手册》

2. 水平拆分

根据某一列的值把数据放到多个独立的表中，比如历史数据放到另一张表里。

优点：减少大多数查询读取的数据量，降低索引层数，提高查询速度。

缺点：增加查询复杂度，查询多个表需要使用UNION，或者通过MERGE表。

适用场景：表中数据量过大，历史数据查询次数很少，比如订单信息、操作记录等。

注意：进行水平拆分后的表，字段的列和类型和原表应该是相同的，但是要记得去掉Primary Key字段的auto_increment自增长。

3. 逆规范化

增加冗余列：在多个表中具有相同的列，避免联合查询。

增加派生列：增加的列来自其他表的计算结果，可避免使用函数。

重新组表：将经常联合查询的表组成一个表，减少联合查询。

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MySQL 表结构优化的一些分析，简单实用