MySQL的数据类型

MYSQL中数据类型介绍
一、MySQL的数据类型
主要包括以下五大类:

整数类型:BIT、BOOL、TINY INT、SMALL INT、MEDIUM INT、 INT、 BIG INT

浮点数类型:FLOAT、DOUBLE、DECIMAL

字符串类型:CHAR、VARCHAR、TINY TEXT、TEXT、MEDIUM TEXT、LONGTEXT、TINY BLOB、BLOB、MEDIUM BLOB、LONG BLOB

日期类型:Date、DateTime、TimeStamp、Time、Year

其他数据类型:BINARY、VARBINARY、ENUM、SET、Geometry、Point、MultiPoint、LineString、MultiLineString、Polygon、GeometryCollection等

1、整型

MySQL数据类型 含义(有符号)
tinyint(m) 1个字节 范围(-128~127)
smallint(m) 2个字节 范围(-32768~32767)
mediumint(m) 3个字节 范围(-8388608~8388607)
int(m) 4个字节 范围(-2147483648~2147483647)
bigint(m) 8个字节 范围(+-9.22*10的18次方)
取值范围如果加了unsigned,则最大值翻倍,如tinyint unsigned的取值范围为(0~256)。

int(m)里的m是表示SELECT查询结果集中的显示宽度,并不影响实际的取值范围,没有影响到显示的宽度,不知道这个m有什么用。

2、浮点型(float和double)

MySQL数据类型 含义
float(m,d) 单精度浮点型 8位精度(4字节) m总个数,d小数位
double(m,d) 双精度浮点型 16位精度(8字节) m总个数,d小数位
设一个字段定义为float(6,3),如果插入一个数123.45678,实际数据库里存的是123.457,但总个数还以实际为准,即6位。整数部分最大是3位,如果插入数12.123456,存储的是12.1234,如果插入12.12,存储的是12.1200.

3、定点数

浮点型在数据库中存放的是近似值,而定点类型在数据库中存放的是精确值。

decimal(m,d) 参数m<65 是总个数,d<30且 d255),

所以varchar(4),存入3个字符将占用4个字节。

3.char类型的字符串检索速度要比varchar类型的快。
varchar和text:

1.varchar可指定n,text不能指定,内部存储varchar是存入的实际字符数+1个字节(n<=255)或2个字节(n>255),text是实际字符数+2个字

节。

2.text类型不能有默认值。

3.varchar可直接创建索引,text创建索引要指定前多少个字符。varchar查询速度快于text,在都创建索引的情况下,text的索引似乎不起作用。

5.二进制数据(_Blob)

1._BLOB和_text存储方式不同,_TEXT以文本方式存储,英文存储区分大小写,而_Blob是以二进制方式存储,不分大小写。

2._BLOB存储的数据只能整体读出。

3._TEXT可以指定字符集,_BLO不用指定字符集。

6.日期时间类型

MySQL数据类型 含义
date 日期 ‘2008-12-2′
time 时间 ’12:25:36’
datetime 日期时间 ‘2008-12-2 22:06:44’
timestamp 自动存储记录修改时间
若定义一个字段为timestamp,这个字段里的时间数据会随其他字段修改的时候自动刷新,所以这个数据类型的字段可以存放这条记录最后被修改的时间。

数据类型的属性

MySQL关键字 含义
NULL 数据列可包含NULL值
NOT NULL 数据列不允许包含NULL值
DEFAULT 默认值
PRIMARY KEY 主键
AUTO_INCREMENT 自动递增,适用于整数类型
UNSIGNED 无符号
CHARACTER SET name 指定一个字符集

二、MYSQL数据类型的长度和范围
各数据类型及字节长度一览表:

数据类型 字节长度 范围或用法
Bit 1 无符号[0,255],有符号[-128,127],天缘博客备注:BIT和BOOL布尔型都占用1字节
TinyInt 1 整数[0,255]
SmallInt 2 无符号[0,65535],有符号[-32768,32767]
MediumInt 3 无符号[0,2^24-1],有符号[-2^23,2^23-1]]
Int 4 无符号[0,2^32-1],有符号[-2^31,2^31-1]
BigInt 8 无符号[0,2^64-1],有符号[-2^63 ,2^63 -1]
Float(M,D) 4 单精度浮点数。天缘博客提醒这里的D是精度,如果D<=24则为默认的FLOAT,如果D>24则会自动被转换为DOUBLE型。
Double(M,D) 8 双精度浮点。
Decimal(M,D) M+1或M+2 未打包的浮点数,用法类似于FLOAT和DOUBLE,天缘博客提醒您如果在ASP中使用到Decimal数据类型,直接从数据库读出来的Decimal可能需要先转换成Float或Double类型后再进行运算。
Date 3 以YYYY-MM-DD的格式显示,比如:2009-07-19
Date Time 8 以YYYY-MM-DD HH:MM:SS的格式显示,比如:2009-07-19 11:22:30
TimeStamp 4 以YYYY-MM-DD的格式显示,比如:2009-07-19
Time 3 以HH:MM:SS的格式显示。比如:11:22:30
Year 1 以YYYY的格式显示。比如:2009
Char(M) M
定长字符串。
VarChar(M) M 变长字符串,要求M<=255
Binary(M) M 类似Char的二进制存储,特点是插入定长不足补0
VarBinary(M) M 类似VarChar的变长二进制存储,特点是定长不补0
Tiny Text Max:255 大小写不敏感
Text Max:64K 大小写不敏感
Medium Text Max:16M 大小写不敏感
Long Text Max:4G 大小写不敏感
TinyBlob Max:255 大小写敏感
Blob Max:64K 大小写敏感
MediumBlob Max:16M 大小写敏感
LongBlob Max:4G 大小写敏感
Enum 1或2 最大可达65535个不同的枚举值
Set 可达8 最大可达64个不同的值
Geometry
Point
LineString
Polygon
MultiPoint
MultiLineString
MultiPolygon
GeometryCollection
三、使用建议
1、在指定数据类型的时候一般是采用从小原则,比如能用TINY INT的最好就不用INT,能用FLOAT类型的就不用DOUBLE类型,这样会对MYSQL在运行效率上提高很大,尤其是大数据量测试条件下。

2、不需要把数据表设计的太过复杂,功能模块上区分或许对于后期的维护更为方便,慎重出现大杂烩数据表

3、数据表和字段的起名字也是一门学问

4、设计数据表结构之前请先想象一下是你的房间,或许结果会更加合理、高效

5、数据库的最后设计结果一定是效率和可扩展性的折中,偏向任何一方都是欠妥的

选择数据类型的基本原则
前提:使用适合存储引擎。

选择原则:根据选定的存储引擎,确定如何选择合适的数据类型。

下面的选择方法按存储引擎分类:

MyISAM 数据存储引擎和数据列:MyISAM数据表,最好使用固定长度(CHAR)的数据列代替可变长度(VARCHAR)的数据列。
MEMORY存储引擎和数据列:MEMORY数据表目前都使用固定长度的数据行存储,因此无论使用CHAR或VARCHAR列都没有关系。两者都是作为CHAR类型处理的。
InnoDB 存储引擎和数据列:建议使用 VARCHAR类型。

对于InnoDB数据表,内部的行存储格式没有区分固定长度和可变长度列(所有数据行都使用指向数据列值的头指针),因此在本质上,使用固定长度的CHAR列不一定比使用可变长度VARCHAR列简单。因而,主要的性能因素是数据行使用的存储总量。由于CHAR平均占用的空间多于VARCHAR,因 此使用VARCHAR来最小化需要处理的数据行的存储总量和磁盘I/O是比较好的。

下面说一下固定长度数据列与可变长度的数据列。

char与varchar
CHAR和VARCHAR类型类似,但它们保存和检索的方式不同。它们的最大长度和是否尾部空格被保留等方面也不同。在存储或检索过程中不进行大小写转换。

下面的表显示了将各种字符串值保存到CHAR(4)和VARCHAR(4)列后的结果,说明了CHAR和VARCHAR之间的差别:

值 CHAR(4) 存储需求 VARCHAR(4) 存储需求
” ‘ ‘ 4个字节 ” 1个字节
‘ab’ ‘ab ‘ 4个字节 ‘ab ‘ 3个字节
‘abcd’ ‘abcd’ 4个字节 ‘abcd’ 5个字节
‘abcdefgh’ ‘abcd’ 4个字节 ‘abcd’ 5个字节

请注意上表中最后一行的值只适用不使用严格模式时;如果MySQL运行在严格模式,超过列长度不的值不保存,并且会出现错误。

从CHAR(4)和VARCHAR(4)列检索的值并不总是相同,因为检索时从CHAR列删除了尾部的空格。通过下面的例子说明该差别:
mysql> CREATE TABLE vc (v VARCHAR(4), c CHAR(4));
Query OK, 0 rows affected (0.02 sec)

mysql> INSERT INTO vc VALUES (‘ab ‘, ‘ab ‘);
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)

mysql> SELECT CONCAT(v, ‘+’), CONCAT(c, ‘+’) FROM vc;
+—————-+—————-+
| CONCAT(v, ‘+’) | CONCAT(c, ‘+’) |
+—————-+—————-+
| ab + | ab+ |
+—————-+—————-+
1 row in set (0.00 sec)

text和blob

在使用text和blob字段类型时要注意以下几点,以便更好的发挥数据库的性能。

①BLOB和TEXT值也会引起自己的一些问题,特别是执行了大量的删除或更新操作的时候。删除这种值会在数据表中留下很大的”空洞”,以后填入这些”空洞”的记录可能长度不同,为了提高性能,建议定期使用 OPTIMIZE TABLE 功能对这类表进行碎片整理.

②使用合成的(synthetic)索引。合成的索引列在某些时候是有用的。一种办法是根据其它的列的内容建立一个散列值,并把这个值存储在单独的数据列中。接下来你就可以通过检索散列值找到数据行了。但是,我们要注意这种技术只能用于精确匹配的查询(散列值对于类似<或>=等范围搜索操作符 是没有用处的)。我们可以使用MD5()函数生成散列值,也可以使用SHA1()或CRC32(),或者使用自己的应用程序逻辑来计算散列值。请记住数值型散列值可以很高效率地存储。同样,如果散列算法生成的字符串带有尾部空格,就不要把它们存储在CHAR或VARCHAR列中,它们会受到尾部空格去除的影响。

合成的散列索引对于那些BLOB或TEXT数据列特别有用。用散列标识符值查找的速度比搜索BLOB列本身的速度快很多。

③在不必要的时候避免检索大型的BLOB或TEXT值。例如,SELECT *查询就不是很好的想法,除非你能够确定作为约束条件的WHERE子句只会找到所需要的数据行。否则,你可能毫无目的地在网络上传输大量的值。这也是 BLOB或TEXT标识符信息存储在合成的索引列中对我们有所帮助的例子。你可以搜索索引列,决定那些需要的数据行,然后从合格的数据行中检索BLOB或 TEXT值。

④把BLOB或TEXT列分离到单独的表中。在某些环境中,如果把这些数据列移动到第二张数据表中,可以让你把原数据表中 的数据列转换为固定长度的数据行格式,那么它就是有意义的。这会减少主表中的碎片,使你得到固定长度数据行的性能优势。它还使你在主数据表上运行 SELECT *查询的时候不会通过网络传输大量的BLOB或TEXT值。

浮点数与定点数
为了能够引起大家的重视,在介绍浮点数与定点数以前先让大家看一个例子:
mysql> CREATE TABLE test (c1 float(10,2),c2 decimal(10,2));
Query OK, 0 rows affected (0.29 sec)

mysql> insert into test values(131072.32,131072.32);
Query OK, 1 row affected (0.07 sec)

mysql> select * from test;
+———–+———–+
| c1 | c2 |
+———–+———–+
| 131072.31 | 131072.32 |
+———–+———–+
1 row in set (0.00 sec)

从上面的例子中我们看到c1列的值由131072.32变成了131072.31,这就是浮点数的不精确性造成的。

在mysql中float、double(或real)是浮点数,decimal(或numberic)是定点数。

浮点数相对于定点数的优点是在长度一定的情况下,浮点数能够表示更大的数据范围;它的缺点是会引起精度问题。在今后关于浮点数和定点数的应用中,大家要记住以下几点:

浮点数存在误差问题;
对货币等对精度敏感的数据,应该用定点数表示或存储;
编程中,如果用到浮点数,要特别注意误差问题,并尽量避免做浮点数比较;
要注意浮点数中一些特殊值的处理。

MYSQL 优化方案

1、选取最适用的字段属性

MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快。因此,在创建表的时候,为了获得更好的性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。

例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很好的完成任务了。同样的,如果可以的话,我们应该使用MEDIUMINT而不是BIGIN来定义整型字段。

另外一个提高效率的方法是在可能的情况下,应该尽量把字段设置为NOT NULL,这样在将来执行查询的时候,数据库不用去比较NULL值。

对于某些文本字段,例如“省份”或者“性别”,我们可以将它们定义为ENUM类型。因为在MySQL中,ENUM类型被当作数值型数据来处理,而数值型数据被处理起来的速度要比文本类型快得多。这样,我们又可以提高数据库的性能。

2、使用连接(JOIN)来代替子查询(Sub-Queries)
MySQL从4.1开始支持SQL的子查询。这个技术可以使用SELECT语句来创建一个单列的查询结果,然后把这个结果作为过滤条件用在另一个查询中。例如,我们要将客户基本信息表中没有任何订单的客户删除掉,就可以利用子查询先从销售信息表中将所有发出订单的客户ID取出来,然后将结果传递给主查询,如下所示:

DELETE FROM customerinfo
WHERE CustomerID NOT in (SELECT customerid FROM salesinfo)

使用子查询可以一次性的完成很多逻辑上需要多个步骤才能完成的SQL操作,同时也可以避免事务或者表锁死,并且写起来也很容易。但是,有些情况下,子查询可以被更有效率的连接(JOIN)..替代。例如,假设我们要将所有没有订单记录的用户取出来,可以用下面这个查询完成:

SELECT * FROM customerinfo
WHERE customerid NOT IN (SELECT customerid FROM salesinfo)

如果使用连接(JOIN)..来完成这个查询工作,速度将会快很多。尤其是当salesinfo表中对CustomerID建有索引的话,性能将会更好,查询如下:

SELECT * FROM customerinfo
LEFT JOIN salesinfo ON customerinfo.customerid =salesinfo.customerid
WHERE salesinfo.customerid IS NULL

连接(JOIN)..之所以更有效率一些,是因为MySQL不需要在内存中创建临时表来完成这个逻辑上的需要两个步骤的查询工作。

3、使用联合(UNION)来代替手动创建的临时表

MySQL从4.0的版本开始支持union查询,它可以把需要使用临时表的两条或更多的select查询合并的一个查询中。在客户端的查询会话结束的时候,临时表会被自动删除,从而保证数据库整齐、高效。使用union来创建查询的时候,我们只需要用UNION作为关键字把多个select语句连接起来就可以了,要注意的是所有select语句中的字段数目要想同。下面的例子就演示了一个使用UNION的查询。

SELECT name,phone FROM client UNION
SELECT name,birthdate FROM author UNION
SELECT name,supplier FROM product

4、事务

尽管我们可以使用子查询(Sub-Queries)、连接(JOIN)和联合(UNION)来创建各种各样的查询,但不是所有的数据库操作都可以只用一条或少数几条SQL语句就可以完成的。更多的时候是需要用到一系列的语句来完成某种工作。但是在这种情况下,当这个语句块中的某一条语句运行出错的时候,整个语句块的操作就会变得不确定起来。设想一下,要把某个数据同时插入两个相关联的表中,可能会出现这样的情况:第一个表中成功更新后,数据库突然出现意外状况,造成第二个表中的操作没有完成,这样,就会造成数据的不完整,甚至会破坏数据库中的数据。要避免这种情况,就应该使用事务,它的作用是:
要么语句块中每条语句都操作成功,要么都失败。换句话说,就是可以保持数据库中数据的一致性和完整性。事物以BEGIN关键字开始,COMMIT关键字结束。在这之间的一条SQL操作失败,那么,ROLLBACK命令就可以把数据库恢复到BEGIN开始之前的状态。

BEGIN;
INSERT INTO salesinfo SET customerid=14;
UPDATE inventory SET quantity =11 WHERE item=’book’;
COMMIT;

事务的另一个重要作用是当多个用户同时使用相同的数据源时,它可以利用锁定数据库的方法来为用户提供一种安全的访问方式,这样可以保证用户的操作不被其它的用户所干扰。

5、锁定表

尽管事务是维护数据库完整性的一个非常好的方法,但却因为它的独占性,有时会影响数据库的性能,尤其是在很大的应用系统中。由于在事务执行的过程中,数据库将会被锁定,因此其它的用户请求只能暂时等待直到该事务结束。如果一个数据库系统只有少数几个用户来使用,事务造成的影响不会成为一个太大的问题;但假设有成千上万的用户同时访问一个数据库系统,例如访问一个电子商务网站,就会产生比较严重的响应延迟。

其实,有些情况下我们可以通过锁定表的方法来获得更好的性能。下面的例子就用锁定表的方法来完成前面一个例子中事务的功能。

LOCK TABLE inventory WRITE SELECT quantity FROM inventory WHERE Item=’book’;

UPDATE inventory SET Quantity=11 WHERE Item=’book’;UNLOCKTABLES

这里,我们用一个select语句取出初始数据,通过一些计算,用update语句将新值更新到表中。包含有WRITE关键字的LOCKTABLE语句可以保证在UNLOCKTABLES命令被执行之前,不会有其它的访问来对inventory进行插入、更新或者删除的操作。

6、使用外键

锁定表的方法可以维护数据的完整性,但是它却不能保证数据的关联性。这个时候我们就可以使用外键。

例如,外键可以保证每一条销售记录都指向某一个存在的客户。在这里,外键可以把customerinfo表中的customerid映射到salesinfo表中customerid,任何一条没有合法customerid的记录都不会被更新或插入到salesinfo中。

CREATE TABLE customerinfo( customerid int primary key) engine = innodb;
CREATE TABLE salesinfo( salesid int not null,customerid int not null, primary key(customerid,salesid),foreign key(customerid) references customerinfo(customerid) on delete cascade)engine = innodb;

注意例子中的参数“on delete cascade”。该参数保证当customerinfo表中的一条客户记录被删除的时候,salesinfo表中所有与该客户相关的记录也会被自动删除。如果要在MySQL中使用外键,一定要记住在创建表的时候将表的类型定义为事务安全表InnoDB类型。该类型不是MySQL表的默认类型。定义的方法是在CREATE TABLE语句中加上engine=INNODB。如例中所示。

7、使用索引

索引是提高数据库性能的常用方法,它可以令数据库服务器以比没有索引快得多的速度检索特定的行,尤其是在查询语句当中包含有MAX(),MIN()和ORDERBY这些命令的时候,性能提高更为明显。

那该对哪些字段建立索引呢?

一般说来,索引应建立在那些将用于JOIN,WHERE判断和ORDERBY排序的字段上。尽量不要对数据库中某个含有大量重复的值的字段建立索引。对于一个ENUM类型的字段来说,出现大量重复值是很有可能的情况

例如customerinfo中的“province”..字段,在这样的字段上建立索引将不会有什么帮助;相反,还有可能降低数据库的性能。我们在创建表的时候可以同时创建合适的索引,也可以使用ALTERTABLE或CREATEINDEX在以后创建索引。此外,MySQL从版本3.23.23开始支持全文索引和搜索。全文索引在MySQL中是一个FULLTEXT类型索引,但仅能用于MyISAM类型的表。对于一个大的数据库,将数据装载到一个没有FULLTEXT索引的表中,然后再使用ALTERTABLE或CREATEINDEX创建索引,将是非常快的。但如果将数据装载到一个已经有FULLTEXT索引的表中,执行过程将会非常慢。

8、优化的查询语句

绝大多数情况下,使用索引可以提高查询的速度,但如果SQL语句使用不恰当的话,索引将无法发挥它应有的作用。

下面是应该注意的几个方面。

a、 首先,最好是在相同类型的字段间进行比较的操作

在MySQL3.23版之前,这甚至是一个必须的条件。例如不能将一个建有索引的INT字段和BIGINT字段进行比较;但是作为特殊的情况,在CHAR类型的字段和VARCHAR类型字段的字段大小相同的时候,可以将它们进行比较。

b、 其次,在建有索引的字段上尽量不要使用函数进行操作

例如,在一个DATE类型的字段上使用YEAE()函数时,将会使索引不能发挥应有的作用。所以,下面的两个查询虽然返回的结果一样,但后者要比前者快得多。

c、第三,在搜索字符型字段时,我们有时会使用LIKE关键字和通配符,这种做法虽然简单,但却也是以牺牲系统性能为代价的

例如下面的查询将会比较表中的每一条记录。

SELECT * FROM books WHERE name like “MySQL%”

但是如果换用下面的查询,返回的结果一样,但速度就要快上很多:

SELECT * FROM books WHERE name >= “MySQL” and name <”MySQM”
最后,应该注意避免在查询中让MySQL进行自动类型转换,因为转换过程也会使索引变得不起作用。

Mysql存储引擎InnoDB和MyISAM的区别

InnoDB:

(1)具有事务(commit)、回滚(rollback)和崩溃修复能力(crash recovery capabilities)的事务安全(transaction-safe (ACID compliant))型表。
(2)支持外键。
(3)InnoDB 中不保存表的具体行数,也就是说,执行select count(*) from table时,InnoDB要扫描一遍整个表来计算有多少行。注意的是,当count(*)语句包含 where条件时,两种表的操作是一样的。
(4)对于AUTO_INCREMENT类型的字段,InnoDB中必须包含只有该字段的索引。
(5)DELETE FROM table时,InnoDB不会重新建立表,而是一行一行的删除。

MyISAM:

(1)不支持事务操作。
(2)不支持外键。
(3)MyISAM保存表的具体行数,执行select count(*) from table时只要简单的读出保存好的行数即可。
(4)对于AUTO_INCREMENT类型的字段,在MyISAM表中,可以和其他字段一起建立联合索引。
(5)MyISAM存储引擎的读锁和写锁是互斥的,读写操作是串行的。那么,一个进程请求某个MyISAM表的读锁,同时另一个进程也请求同一表的写锁,MySQL如何处理呢?答案是写进程先获得锁。不仅如此,即使读请求先到锁等待队列,写请求后到,写锁也会插到读锁请求之前!这是因为MySQL认为写请求一般比读请求要重要。这也正是MyISAM表不太适合于有大量更新操作和查询操作应用的原因,因为,大量的更新操作会造成查询操作很难获得读锁,从而可能永远阻塞。这种情况有时可能会变得非常糟糕!

myisam是有读锁和写锁(2个锁都是表级别锁)。

        MySQL表级锁有两种模式:表共享读锁(Table Read Lock)和表独占写锁(Table Write Lock)。什么意思呢,就是说对MyISAM表进行读操作时,它不会阻塞其他用户对同一表的读请求,但会阻塞对同一表的写操作;而对MyISAM表的写操作,则会阻塞其他用户对同一表的读和写操作。