我有一个相对较大的数据库（130.000+行）的天气数据，它的累积速度非常快（每隔5分钟就会添加一个新行）。现在在我的网站上，我发布了一天的最小/最大数据，以及我的整个存在（大约1年）。
现在我想知道，如果我将从创建附加表中受益，这些最小/最大数据将被存储，而不是让php执行mysql查询来搜索日最小/最大数据和最小/最大数据对于我的气象站的整个存在。查询max（），min（）或sum（）（需要sum（）来累计几个月的雨累积）会花费更长的时间然后对表进行简单查询，该表已经保存了那些min，max和sum值？
答案 0 :(得分：3)
是的，在这种情况下，非规范化应该有助于提高性能。
存储计算历史数据没有任何问题，这些数据不会改变以获得性能优势。
答案 1 :(得分：3)
这取决于你的列被编入索引的天气。如果是MIN（）和MAX（），您可以在MySQL手册中阅读以下内容：
MySQL使用这些索引 运营：
查找a的MIN（）或MAX（）值 特定索引列key_col。这个 由预处理器优化 检查您是否使用WHERE key_part_N =所有关键部件的常量 发生在key_col之前的 指数。在这种情况下，MySQL会做一个 每个MIN（）或的单键查找 MAX（）表达式并替换为 一个常数。
换句话说，如果您的列被编入索引，则不太可能通过非规范化获得很多性能优势。如果他们不是你肯定会获得表现。
对于SUM（），它在索引列上可能会更快，但我对此处的性能提升并不十分自信。
请注意，阅读此帖后，您不应该想要对列进行索引。如果您放置索引，您的更新查询将会变慢！
Cheerz！
答案 2 :(得分：1)
虽然我同意RedFilter认为存储历史数据没有任何问题，但我不同意你将获得的性能提升。您的数据库不是我认为的大量使用数据库。
数据库的一个主要优点是索引。他们使用先进的数据结构快速实现数据访问。试想一下，你拥有的每个主键都是一个索引。你不应该害怕他们。当然，制作所有字段索引可能会产生相反的效果，但这绝不应该是必要的。我建议更多地研究索引以找到合适的平衡点。
至于改变发生时所做的工作，并没有那么糟糕。索引是表示字段数据的树状结构。这样做是为了将搜索减少到少量的近二元决策。
例如，考虑找一个介于1和100之间的数字。通常你会随机刺入数字，或者你只是从1开始计算。这很慢。相反，如果你设置它会更快，这样当你选择一个数字时，你可以询问你是否超过或低于。那么你将从50开始，询问你是否已经过了或者不足。在，然后选择75，依此类推，直到找到数字。而不是可能通过100个数字，你只需要通过大约6个数字来找到正确的数字。
这里的问题是当您添加50个数字并使其超出1到150时。如果您再次从50开始，则搜索不太优化，因为您上面有100个数字。您的二进制搜索不平衡。所以，你所做的是再次从中间点开始重新平衡你的搜索，即75。
因此，数据库的工作只是调整以重新平衡其索引的中点。实际上并不是很多工作。如果您正在处理大型数据库并且需要进行多次更改，那么您肯定需要为索引提供强大的策略。在一个像你这样的变化很少的小型数据库中，这不是问题。