我在MySQL中構建了一箇中等大小（100,000條目）的表，我試圖優化它的速度。這些條目包含一些事務性數據，這些數據顯然會保存在MySQL中。其餘的數據在表的生命週期中不會改變，也不適合表格格式（即一些條目將包含其他條目不會的字段，導致很多'空'值）。此外，第二部分的大部分數據都會重複，這意味着可能只有500-1000個獨特的數據集，然後與表中的條目配對。大數據量重複數據的MySQL數據庫優化
我在考慮三種組織數據的方法。 1）以表格格式保留MySQL中的所有數據。 2）序列化非唯一數據並將數據保存在單個MySQL字段中。 3）序列化非唯一數據並保存到硬盤中的文件中，由MySQL表中的指針引用。
我的問題是你會推薦哪種格式，爲什麼？考慮到我將在數據庫上運行很多查詢，哪一個會最快？
這聽起來像你正在描述規範化的數據庫。這是非常標準的。你可以將「更大」的實體作爲一個帶有id的單個表。
對於更大量的數據，您可以參考id，稱爲外鍵。這是關係數據庫設計的結構。 「關係」的部分含義是實體之間的關係。
如果您只有幾十列，我不擔心某些值在某些行中爲NULL，而其他行在其他行中爲NULL。如果您有多種類型的實體，那麼您也可以在數據結構中反映這一點。
編輯：
規範化可以對性能有好的和壞的影響。在減小數據大小的情況下，性能往往比非規格化數據更好。如果你有適當的索引結構，那麼標準化的數據結構通常工作得很好。
是的，我的第一本能就是像這樣對數據進行規範化處理，但恐怕這會使我的查詢數量增加一倍（一次獲取子類，一次獲取主類），這會嚴重降低性能。 –
使用索引引擎之一，如Sphinx，不要重新發明車輪。 Sphinx根據搜索/查詢選項組織數據，並且速度非常快，可以處理大量數據。如果您的數據庫不經常更改，您只需運行一次Sphinx Indexer。這個解決方案的缺點之一就是，獅身人面像索引文件非常大。
數據的例子會有很大的幫助。最重要的問題是：「你打算如何使用它？」 –
也許一個更簡單的方法是，表中的每個條目都是更大類型對象的子類。我將存儲MySQL中子類實例所特有的所有變量，因爲我需要頻繁搜索和更新這些變量。但是我還需要讀取（而不是寫入）對大類擁有的變量的訪問。 –
例如，我有對象A，B和C.條目1,2,3,4和5是A，B和C的實例，其中1-> A，2-> A，3-> B， 4→B和5→C。存儲所有A實例共有的數據的最佳方式是什麼？ –