許多列與少數表 - 性能方面
是的，我知道數據規範化應該是我的首要任務（事實上）。
- 我有一個包含 65 列的表，用於儲存車輛數據，列：
used_vehicle、color、doors、等等，總共 65 個mileage。price- 現在，我可以把它分開並有一個
Vehicle表，VehicleInterior,VehicleExterior,VehicleTechnical,VehicleExtra（與主表都是一對一的Vehicle）。假設我將有大約 500 萬行（車輛）。
On
SELECTwith aWHERE子句：搜尋性能是否會更好（兩種情況都至少索引 onIDs）：
Vehicle有 65 列的表格或Vehicle與JOINS其他四個表（全部有 500 萬行）的表返回與Vehicle?相關的所有數據（根據數據庫引擎，考慮 PostgreSQL 和/或 MySQL）。
真的很欣賞您從以前的經驗中可能獲得的任何詳細見解嗎？
如果有的話，更新將很少，並且選擇主要針對搜尋結果列表的所有列（車輛詳細資訊頁面）和主要資訊（少數列），事實上，最好的解決方案可能是兩個表：一個包含主要資訊（很少列）和另一個包含其餘列的表。
假設我們正在討論所有表之間的 1:1 關係。
使用單個表而不是 1:1 關係中的多個表，總體儲存實際上*總是（基本上）便宜。*每行有 28 個字節的成本，通常還有幾個字節用於額外的填充。並且您需要將 PK 列與每個表一起儲存。並且在這些列中的每一個上都有一個單獨的（冗餘）索引……大小確實對性能很重要。
如果大多數行中的許多列都為 NULL，這甚至是正確的，因為NULL 儲存非常便宜：
在檢索所有列時，單個表比連接在一起的 5 個表要快得多。它也簡單得多。如果不是所有表中都存在所有行，則連接五個表可能會很棘手。使用
WHERE針對單個表的條件，很容易將其他表附加到LEFT JOIN. 如果您在多個表上都有謂詞，那就不是那麼簡單了……垂直分區 仍然可以提高某些查詢的性能。例如，如果 90% 的查詢從 65 個可用列中檢索到相同的 5 個列，那麼使用僅包含這 5 個列的表會更快。
- 查詢期間從磁碟檢索什麼？（我的答案）
OTOH，您也許可以使用允許僅索引掃描的“覆蓋”索引來滿足對幾個選定列的此類查詢。
垂直分區的另一個候選者：如果您只對幾列進行**大量更新，而其餘的幾乎不會改變。**在這種情況下拆分行可能會便宜得多，因為 Postgres 會為每次更新寫入一個新的行版本。離線儲存的大值（“TOASTed”）有例外。更多細節：
- 查詢期間從磁碟檢索什麼？（丹尼爾的回答）
- 更新另一個表中的所有列
這真的取決於完整的情況。如果有疑問，請使用單張桌子的簡單解決方案，特別是如果它很好地描繪了現實：在您的範例中，這些都是汽車的所有屬性並且一起有意義。