MySQL管理与优化(6):选择合适的数据类型

原创
2014/06/16 20:49
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选择合适的数据类型

CHAR与VARCHAR

  • 存储字符串,保存和检索方式不同,CHAR固定长度VARCHAR可变长度
  • 对比图:    
  • 严格模式下,若实际值超出字段定义长度,将会抛出错误。
  • 范例:
-- 建表
mysql> CREATE TABLE vc (v VARCHAR(4), c CHAR(4));
Query OK, 0 rows affected (0.29 sec)

-- 插入数据
mysql> INSERT INTO vc VALUES('ab  ', 'ab  ');
Query OK, 1 row affected (0.09 sec)

-- 查询
mysql> SELECT CONCAT(v, '+'), CONCAT(c, '+') FROM vc;
+----------------+----------------+
| CONCAT(v, '+') | CONCAT(c, '+') |
+----------------+----------------+
| ab  +          | ab+            |
+----------------+----------------+
1 row in set (0.06 sec)
  • CHAR比VARCHAR速度快得多,但浪费存储空间。随着MySQL对VARCHAR的性能提升,很多应用也经常用VARCHAR。
  • 不同存储引擎对CHAR,VARCHAR的使用原则有所不同:

       

TEXT与BLOB

  • BLOB可保存二进制数据,TEXT只能保存字符串数据
  • BLOB和TEXT会带来一些性能问题,特别是删除操作。删除会留下一些空洞,对以后插入数据到该空洞会有影响,可定期使用OPTIMIZE TABLE进行优化。如,
mysql> CREATE TABLE blob_test(
    -> id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    -> content TEXT,
    -> PRIMARY KEY (id))ENGINE=MyISAM;
Query OK, 0 rows affected (0.34 sec)

插入一些数据后,数据文件大小为:

mysql> SELECT count(1) FROM blob_test;
+----------+
| count(1) |
+----------+
|    12288 |
+----------+
存储文件大小此时大于7M:

我们删除一些数据后,文件大小并没有变:

mysql> DELETE FROM blob_test WHERE id > 5000;
Query OK, 7288 rows affected (0.16 sec)

当我们执行优化OPTIMIZE TABLE blob_test后,文件大小才缩小:

mysql> OPTIMIZE TABLE blob_test;
+---------------------+----------+----------+----------+
| Table               | Op       | Msg_type | Msg_text |
+---------------------+----------+----------+----------+
| mysqltest.blob_test | optimize | status   | OK       |
+---------------------+----------+----------+----------+
1 row in set (0.08 sec)

  • 可以使用合成的(Synthetic)索引来提高大文本字段(BLOB或TEXT)的查询性能。
  • 在不必要的时候避免检索大型的BLOG或TEXT值。
  • 可以把BLOG或TEXT列分离到单独的表中。这会加少主表的碎片。

浮点数与定点数

  • 对于浮点数,如果插入的值的精度超过定义的精度,则会四舍五入;如果SQLMode为Tranditional,若插入值的精度大于定义的精度,则会报错。
  • 定点数与浮点数不一样。定点数以字符串存储,精度更高。
  • 使用浮点数和定点数的几个原则

        1. 浮点数存在误差问题;

        2. 对货币等对精度敏感的数据,应采用定点数来表示或存储;

        3. 若程序中用到浮点数,要注意其误差问题,尽量避免浮点数比较;

        4. 注意浮点数中一些特殊值的处理。

日期类型选择

  • 对于日期类型的选择在前面的文章也详述过,这里作个简单的总结:

        

不吝指正。

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