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데이터 베이스MySQL 튜토리얼别在细节上栽跟头--mysql字段类型详解_MySQL

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别在细节上栽跟头--mysql字段类型详解

 

mysql字段类型intvarchartext

也许你平时不在意,在设计数据库的时候,数字就设成int(10) 字符串就设成varchar(20)或者text

普通情况下是没有问题的,但是若不理解字段类型和长度的含义,总有一天你会在这里栽跟头,

这篇文章,我将主要就int(以及int的扩展类型,如bigint等),varchar,text三种字段类型,一一详解

首先来算笔账

1字节(Byte)=8比特(bit),

就是说1字节能存储的数据量是2^8即2进制位为8位

如果是整形不包括负数那么范围应该是

00000000~11111111(2进制数)

换成10进制数就应该是0~255,如果有负数的话就是-128~127

int

 

从 -2^31 (-2,147,483,648) 到 2^31 - 1 (2,147,483,647) 的整型数据(所有数字)。存储大小为 4 个字节。int 的 SQL-92 同义字为 integer。

 

bigint

 

从 -2^63 (-9223372036854775808) 到 2^63-1 (9223372036854775807) 的整型数据(所有数字)。存储大小为 8 个字节。

 

smallint

 

从 -2^15 (-32,768) 到 2^15 - 1 (32,767) 的整型数据。存储大小为 2 个字节。

 

tinyint

 

从 0 到 255 的整型数据。存储大小为 1 字节。

 

FLOAT [(M, D)] 

说明:小浮点数;单精度(精度小于D O U B L E) 允许的属性:Z E R O F I L L 

取值范围:最小非零值为±1.75494351E -38; 最大非零值为±3 . 4 0 2 8 2 3 4 6 6 E + 3 8 

缺省值:如果列可为NULL,则为NULL;如果列为NOT NULL,则为0 存储需求:4 字节

 

 DOUBLE[(M, D)] 

说明:大浮点数;双精度(比FLOAT更精确) 允许的属性:Z E R O F I L L 

取值范围:最小非零值为±2 . 2 2 5 07 3 8 5 8 5 07 2 0 14 E -308; 最大非零值为±1。7 9 7 6 9 3 13 -4 8 6 2 3 15 7 E + 3 0 8 

缺省值:如果列可为NULL,则为NULL;如果列为NOT NULL,则为0 存储需求:8 字

 

字符串类型

一个字符所需的存储空间是1bit

 VARCHAR(M) 

说明:0 到M 字节长的可变长字符串。M 应该为1到255 之间的一个整数,或者自MySQL3.23 后为0 到255 之间的一个整数。存储时后跟的空格被去掉。存储时,大于M 个字符的串剪断为M 个字符。 允许的属性:B I N A RY 允许的长度:0 到M 字节 

缺省值:如果列可为NULL,则为NULL;如果列为NOT NULL,则为“” 存储需求:值的长度,加上1字节用来记录长度 

比较:不区分大小写(如果具有B I N A RY 属性,则区分大小写)

TEXT 

说明:常规大小的TEXT 值 

允许的属性:除通用属性外无其他属性 

允许的长度:0 到6 5 5 3 5(0 到216-1)字节 

缺省值:如果列可为NULL,则为NULL;如果列为NOT NULL,则为“” 存储需求:值的长度加上用于记录长度的2 个字节 比较:不区分大小写

 

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MySQL에 저장된 절차는 무엇입니까?MySQL에 저장된 절차는 무엇입니까?May 01, 2025 am 12:27 AM

저장된 절차는 성능을 향상시키고 복잡한 작업을 단순화하기 위해 MySQL에서 사전 컴파일 된 SQL 문입니다. 1. 성능 향상 : 첫 번째 편집 후 후속 통화를 다시 컴파일 할 필요가 없습니다. 2. 보안 향상 : 권한 제어를 통해 데이터 테이블 액세스를 제한합니다. 3. 복잡한 작업 단순화 : 여러 SQL 문을 결합하여 응용 프로그램 계층 로직을 단순화합니다.

쿼리 캐싱은 MySQL에서 어떻게 작동합니까?쿼리 캐싱은 MySQL에서 어떻게 작동합니까?May 01, 2025 am 12:26 AM

MySQL 쿼리 캐시의 작동 원리는 선택 쿼리 결과를 저장하는 것이며 동일한 쿼리가 다시 실행되면 캐시 된 결과가 직접 반환됩니다. 1) 쿼리 캐시는 데이터베이스 읽기 성능을 향상시키고 해시 값을 통해 캐시 된 결과를 찾습니다. 2) MySQL 구성 파일에서 간단한 구성, query_cache_type 및 query_cache_size를 설정합니다. 3) SQL_NO_CACHE 키워드를 사용하여 특정 쿼리의 캐시를 비활성화하십시오. 4) 고주파 업데이트 환경에서 쿼리 캐시는 성능 병목 현상을 유발할 수 있으며 매개 변수의 모니터링 및 조정을 통해 사용하기 위해 최적화해야합니다.

다른 관계형 데이터베이스를 통해 MySQL을 사용하면 어떤 장점이 있습니까?다른 관계형 데이터베이스를 통해 MySQL을 사용하면 어떤 장점이 있습니까?May 01, 2025 am 12:18 AM

MySQL이 다양한 프로젝트에서 널리 사용되는 이유에는 다음이 포함됩니다. 1. 고성능 및 확장 성, 여러 스토리지 엔진을 지원합니다. 2. 사용 및 유지 관리, 간단한 구성 및 풍부한 도구; 3. 많은 지역 사회 및 타사 도구 지원을 유치하는 풍부한 생태계; 4. 여러 운영 체제에 적합한 크로스 플랫폼 지원.

MySQL에서 데이터베이스 업그레이드를 어떻게 처리합니까?MySQL에서 데이터베이스 업그레이드를 어떻게 처리합니까?Apr 30, 2025 am 12:28 AM

MySQL 데이터베이스를 업그레이드하는 단계에는 다음이 포함됩니다. 1. 데이터베이스 백업, 2. 현재 MySQL 서비스 중지, 3. 새 버전의 MySQL 설치, 4. 새 버전의 MySQL 서비스 시작, 5. 데이터베이스 복구. 업그레이드 프로세스 중에 호환성 문제가 필요하며 Perconatoolkit과 같은 고급 도구를 테스트 및 최적화에 사용할 수 있습니다.

MySQL에 사용할 수있는 다른 백업 전략은 무엇입니까?MySQL에 사용할 수있는 다른 백업 전략은 무엇입니까?Apr 30, 2025 am 12:28 AM

MySQL 백업 정책에는 논리 백업, 물리적 백업, 증분 백업, 복제 기반 백업 및 클라우드 백업이 포함됩니다. 1. 논리 백업은 MySQLDump를 사용하여 데이터베이스 구조 및 데이터를 내보내며 소규모 데이터베이스 및 버전 마이그레이션에 적합합니다. 2. 물리적 백업은 데이터 파일을 복사하여 빠르고 포괄적이지만 데이터베이스 일관성이 필요합니다. 3. 증분 백업은 이진 로깅을 사용하여 변경 사항을 기록합니다. 이는 큰 데이터베이스에 적합합니다. 4. 복제 기반 백업은 서버에서 백업하여 생산 시스템에 미치는 영향을 줄입니다. 5. AmazonRDS와 같은 클라우드 백업은 자동화 솔루션을 제공하지만 비용과 제어를 고려해야합니다. 정책을 선택할 때 데이터베이스 크기, 가동 중지 시간 허용 오차, 복구 시간 및 복구 지점 목표를 고려해야합니다.

MySQL 클러스터링이란 무엇입니까?MySQL 클러스터링이란 무엇입니까?Apr 30, 2025 am 12:28 AM

mysqlclusteringenhancesdatabaserobustness andscalabilitydaturedingdataacrossmultiplenodes.itusesthendbenginefordatareplicationandfaulttolerance, highavailability를 보장합니다

MySQL의 성능을 위해 데이터베이스 스키마 설계를 어떻게 최적화합니까?MySQL의 성능을 위해 데이터베이스 스키마 설계를 어떻게 최적화합니까?Apr 30, 2025 am 12:27 AM

MySQL에서 데이터베이스 스키마 설계 최적화는 다음 단계를 통해 성능을 향상시킬 수 있습니다. 1. 인덱스 최적화 : 공통 쿼리 열에서 인덱스 생성, 쿼리의 오버 헤드 균형 및 업데이트 삽입. 2. 표 구조 최적화 : 정규화 또는 정상화를 통한 데이터 중복성을 줄이고 액세스 효율을 향상시킵니다. 3. 데이터 유형 선택 : 스토리지 공간을 줄이기 위해 Varchar 대신 Int와 같은 적절한 데이터 유형을 사용하십시오. 4. 분할 및 하위 테이블 : 대량 데이터 볼륨의 경우 파티션 및 하위 테이블을 사용하여 데이터를 분산시켜 쿼리 및 유지 보수 효율성을 향상시킵니다.

MySQL 성능을 어떻게 최적화 할 수 있습니까?MySQL 성능을 어떻게 최적화 할 수 있습니까?Apr 30, 2025 am 12:26 AM

tooptimizemysqlperformance, followthesesteps : 1) 구현 properIndexingToSpeedUpqueries, 2) useExplaintoAnalyzeanDoptimizeQueryPerformance, 3) AdvertServerConfigUrationSettingstingslikeInnodb_buffer_pool_sizeandmax_connections, 4) uspartOflEtOflEtOflestoI

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