无论是在小得可怜的免费数据库空间或是大型电子商务网站,合理的设计表结构、充分利用空间是十分必要的。这就要求我们对数据库系统的常用数据类型有充分的认识。下面我就将我的一点心得写出来跟大家分享。 一、数字类型。数字类型按照我的分类方法分为三类:
无论是在小得可怜的免费数据库空间或是大型电子商务网站,合理的设计表结构、充分利用空间是十分必要的。这就要求我们对数据库系统的常用数据类型有充分的认识。下面我就将我的一点心得写出来跟大家分享。
一、数字类型。数字类型按照我的分类方法分为三类:整数类、小数类和数字类。
我所谓的“数字类”,就是指DECIMAL和NUMERIC,它们是同一种类型。它严格的说不是一种数字类型,因为他们实际上是将数字以字符串形式保存的;他的值的每一位(包括小数点)占一个字节的存储空间,因此这种类型耗费空间比较大。但是它的一个突出的优点是小数的位数固定,在运算中不会“失真”,所以比较适合用于“价格”、“金额”这样对精度要求不高但准确度要求非常高的字段。
小数类,即浮点数类型,根据精度的不同,有FLOAT(单精度)和DOUBLE(双精度)两种。它们的优势是精确度,FLOAT可以表示绝对值非常小、小到约 1.17E-38 (0.000...0117, 小数点后面有37个零)的小数,而DOUBLE更是可以表示绝对值小到约 2.22E-308 (0.000...0222, 小数点后面有307个零)的小数。FLOAT类型和DOUBLE类型占用存储空间分别是4字节和8字节。如果需要用到小数的字段,精度要求不高的,当然用FLOAT了!可是说句实在话,我们“民用”的数据,哪有要求精度那么高的呢?这两种类型至今我没有用过——我还没有遇到适合于使用它们的事例。
用的最多的,最值得精打细算的,是整数类型。从只占一个字节存储空间的TINYINT到占8个字节的BIGINT,挑选一个“够用”并且占用存储空间最小的类型是设计数据库时应该考虑的。TINYINT、SMALLINT、MEDIUMINT、INT和BIGINT占用存储空间分别为1字节、2字节、3字节、4字节和8字节,就无符号的整数而言,这些类型能表示的最大整数分别为255、65535、16777215、4294967295和18446744073709551615。如果用来保存用户的年龄(举例来说,数据库中保存年龄是不可取的),用TINYINT就够了;九城的《纵横》里,各项技能值,用SMALLINT也够了;如果要用作一个肯定不会超过16000000行的表的AUTO_INCREMENT的IDENTIFY字段,当然用 MEDIUMINT 不用 INT ,试想,每行节约一个字节,16000000行可以节约10兆多呢!
二、日期时间类型。
日期和时间类型比较简单,无非是 DATE、TIME、DATETIME、TIMESTAMP和YEAR等几个类型。只对日期敏感,而对时间没有要求的字段,就用DATE而不用DATETIME是不用说的了;单独使用时间的情况也时有发生——使用TIME;但最多用到的还是用DATETIME。在日期时间类型上没有什么文章可做,这里就不再详述。
三、字符(串)类型。
不要以为字符类型就是 CHAR !CHAR和VARCHAR的区别在于CHAR是固定长度,只要你定义一个字段是CHAR(10),那么不论你存储的数据是否达到了10个字节,它都要占去10个字节的空间;而VARVHAR则是可变长度的,如果一个字段可能的值是不固定长度的,我们只知道它不可能超过10个字符,把它定义为 VARCHAR(10)是最合算的,VARCHAR 类型的实际长度是它的值的(实际长度+1)。为什么“+1”呢?这一个字节用于保存实际使用了多大的长度呀!从这个“+1”中也应该看到,如果一个字段,它的可能值最长是10个字符,而多数情况下也就是用到了10个字符时,用VARCHAR就不合算了:因为在多数情况下,实际占用空间是11个字节,比用CHAR(10)还多占用一个字节!
举个例子,就是一个存储股票名称和代码的表,股票名称绝大部分是四个字的,即8个字节;股票代码,上海的是六位数字,深圳的是四位数字。这些都是固定长度的,股票名称当然要用 CHAR(8) ;股票代码虽然是不固定长度,但如果使用VARVHAR(6),一个深圳的股票代码实际占用空间是5个字节,而一个上海的股票代码要占用7个字节!考虑到上海的股票数目比深圳的多,那么用VARCHAR(6)就不如CHAR(6)合算了。
虽然一个CHAR或VARVHAR的最大长度可以到255,我认为大于20的CHAR是几乎用不到的——很少有大于20个字节长度的固定长度的东东吧?不是固定长度的就用VARCHAR!大于100的VARCHAR也是几乎用不到的——比这更大的用TEXT就好了。TINYTEXT,最大长度为255,占用空间也是(实际长度+1);TEXT,最大长度65535,占用空间是(实际长度+2);MEDIUMTEXT,最大长度16777215,占用空间是(实际长度+3);LONGTEXT,最大长度4294967295,占用空间是(实际长度+4)。为什么“+1”?“+2”?“+3”?“+4”?你要是还不知道就该打PP了。这些可以用在论坛啊、新闻啊,什么的,用来保存文章的正文。根据实际情况的不同,选择从小到大的不同类型。
四、枚举和集合类型。
枚举(ENUM)类型,最多可以定义65535种不同的字符串从中做出选择,只能并且必须选择其中一种,占用存储空间是一个或两个字节,由枚举值的数目决定;集合(SET)类型,最多可以有64个成员,可以选择其中的零个到不限定的多个,占用存储空间是一个到八个字节,由集合可能的成员数目决定。
举个例子来说,在SQLServer中,你可以节约到用一个Bit类型来表示性别(男/女),但MySQL没有Bit,用TINTINT?不,可以用ENUM(帅哥,美眉)!只有两种选择,所以只需一个字节——跟TINYINT一样大,但却可以直接用字符串帅哥和美眉来存取。真是太方便啦!
好了,MySQL的数据类型介绍得差不多,我的建库策略也随着介绍数据类型介绍给大家一些。但这只是其中一部分,篇幅有限,不能再细说;其他的,就靠各人在对数据类型理解的基础上,多多实践、多多讨论。

Les procédures stockées sont des instructions SQL précompilées dans MySQL pour améliorer les performances et simplifier les opérations complexes. 1. Améliorer les performances: après la première compilation, les appels ultérieurs n'ont pas besoin d'être recompilés. 2. Améliorez la sécurité: restreignez l'accès à la table de données grâce au contrôle de l'autorisation. 3. Simplifier les opérations complexes: combinez plusieurs instructions SQL pour simplifier la logique de la couche d'application.

Le principe de travail du cache de requête MySQL consiste à stocker les résultats de la requête sélectionnée, et lorsque la même requête est à nouveau exécutée, les résultats mis en cache sont directement renvoyés. 1) Le cache de requête améliore les performances de lecture de la base de données et trouve des résultats mis en cache grâce aux valeurs de hachage. 2) Configuration simple, définissez query_cache_type et query_cache_size dans le fichier de configuration mysql. 3) Utilisez le mot-clé SQL_NO_CACH pour désactiver le cache de requêtes spécifiques. 4) Dans les environnements de mise à jour à haute fréquence, le cache de requête peut provoquer des goulots d'étranglement des performances et doit être optimisé pour une utilisation par la surveillance et l'ajustement des paramètres.

Les raisons pour lesquelles MySQL sont largement utilisées dans divers projets comprennent: 1. Haute performances et évolutivité, en prenant en charge plusieurs moteurs de stockage; 2. Facile à utiliser et à maintenir, configuration simple et outils riches; 3. Écosystème riche, attirant un grand nombre de supports d'outils communautaires et tiers; 4. Prise en charge multiplateforme, adaptée à plusieurs systèmes d'exploitation.

Les étapes de mise à niveau de la base de données MySQL incluent: 1. Sauvegarder la base de données, 2. Arrêtez le service MySQL actuel, 3. Installez la nouvelle version de MySQL, 4. Démarrez la nouvelle version du service MySQL, 5. Récupérez la base de données. Des problèmes de compatibilité sont nécessaires pendant le processus de mise à niveau, et des outils avancés tels que Perconatoolkit peuvent être utilisés pour les tests et l'optimisation.

Les politiques de sauvegarde MySQL incluent une sauvegarde logique, une sauvegarde physique, une sauvegarde incrémentielle, une sauvegarde basée sur la réplication et une sauvegarde cloud. 1. Logical Backup utilise MySQLDump pour exporter la structure et les données de la base de données, ce qui convient aux petites bases de données et aux migrations de versions. 2. Les sauvegardes physiques sont rapides et complètes en copie les fichiers de données, mais nécessitent la cohérence de la base de données. 3. La sauvegarde incrémentielle utilise la journalisation binaire pour enregistrer les modifications, ce qui convient aux grandes bases de données. 4. La sauvegarde basée sur la réplication réduit l'impact sur le système de production en sauvegarde du serveur. 5. Les sauvegardes cloud telles que Amazonrds fournissent des solutions d'automatisation, mais les coûts et le contrôle doivent être pris en compte. Lors de la sélection d'une politique, de la taille de la base de données, de la tolérance aux temps d'arrêt, du temps de récupération et des objectifs de points de récupération doit être pris en compte.

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L'optimisation de la conception du schéma de la base de données dans MySQL peut améliorer les performances par les étapes suivantes: 1. Optimisation d'index: Créer des index sur les colonnes de requête communes, équilibrant la surcharge de la requête et insertion des mises à jour. 2. Optimisation de la structure du tableau: Réduisez la redondance des données par normalisation ou anti-normalisation et améliorez l'efficacité d'accès. 3. Sélection du type de données: utilisez des types de données appropriés, tels que INT au lieu de Varchar, pour réduire l'espace de stockage. 4. Partionnement et sous-table: Pour les volumes de données importants, utilisez le partitionnement et la sous-table pour disperser les données pour améliorer l'efficacité de la requête et de la maintenance.

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