1. 列類型儲存需求
根據類別列出了MySQL支援的每個欄位類型的儲存需求。
MyISAM表中行的最大大小為65,534位元組。每個BLOB和TEXT列 帳戶只佔其中的5至9個位元組。
如果MyISAM表包括變長列類型,記錄格式也是可變長度。當建立表格時,在某些條件下,MySQL可以將一個資料列從變長類型改為固定長度的類型或反之亦然。
數值型別儲存需求
欄位類型 儲存需求
TINYINT 1個位元組
ME, INT, INTEGER 4個位元組
BIGINT 8個位元組
FLOAT(p) 如果0
FLOAT 4個字節
DOUBLE [PRECISION], item REAL 8個位元組
DECIMAL(M,D), NUMERIC(M,D) 變長;請參閱下列的討論
BIT(M) 約(M+7)/8個位元組和D起需求與特定版本有關:
使用二進位格式將9個十進位(基於10)數壓縮為4個位元組來表示DECIMAL列值。每個值的整數和分數部分的儲存分別確定。每個9位數的倍數需要4個位元組,而「剩餘的」位元需要4個位元組的一部分。下表給了超過位數的儲存需求:
剩餘的 位元組
位數 數目
0 0
3 2
4 2
5 3
6 3
7 4
8 4
9 4 3個位元組
DATETIME 8個位元組
TIMESTAMP 4個位元組
TIME 3個位元組
YEAR 1個位元組
字串類型的儲存需求
欄位類型
VARCHAR(M ) L+1個位元組,其中L
BINARY(M) M個位元組, ) L+1個位元組,其中L
TINYBLOB, TINYTEXT L+1個位元組,其中L ,其中L
MEDIUMBLOB, MEDIUMTEXT L+3個位元組,其中L
LONGBLOB, LONGTEXT
LONGBLOB ue1','value2',... ) 1或2個位元組,取決於枚舉值的個數(最多65,535個值)
SET('value1','value2',...) 1、2、3、4或8個位元組,取決於set成員的數目(最多64個成員)
VARCHAR、BLOB和TEXT類別是變長型。每個類型的儲存需求取決於列值的實際長度(用前面的表中的L表示),而不是該類型的最大可能的大小。例如,VARCHAR(10)欄位可以容納最大長度為10的字串。實際儲存需求是字串(L)的長度,加上一個記錄字串長度的位元組。對於字串'abcd',L是4,儲存需要5個位元組。
對於CHAR、VARCHAR和TEXT類型,前面的表格中的值L和M應解釋為字元數目,並且列定義中的這些類型的長度表示字元數目。例如,要想儲存一個TINYTEXT值需要L字元+ 1個位元組。
要想計算用來保存具體CHAR、VARCHAR或TEXT列值的位元組數,需要考慮該列所使用的字元集。在具體情況中,當使用Unicode時,必須記住所有Unicode字元使用相同的位元組數。
註解:VARCHAR列的有效最大長度為65,532字元。
NDBCLUSTER引擎只支援固定寬度的列。這說明MySQL簇中的表中的VARCHAR列的行為如同類型CHAR(不同的是每個記錄仍然有一個額外位元組空間)。例如,在Cluster表中,宣告為VARCHAR(100)的欄位中的每個記錄儲存時將佔用101個位元組,無論實際儲存的記錄中的字串的長度是多少。
BLOB和TEXT類別需要 1、2、3或4個位元組來記錄列值的長度,取決於該類別的最大可能的長度。
在NDB Cluster儲存引擎中,TEXT和BLOB列的實作是不同的,其中TEXT列中的每個記錄由兩個單獨部分組成。一個是固定大小(256位元組),並且實際上保存在原始表中。另一個包括超出256位元組的任何數據,保存在隱含的表中。第2個表中的記錄總是2,000位元組長。這說明如果size
ENUM物件的大小由不同的枚舉值的數目決定。枚舉用一個字節,可以有255個可能的值。當枚舉的值位於256和65,535之間時,用兩個位元組。
SET物件的大小由不同的set成員的數量決定。如果set大小是N,物件佔(N+7)/8個位元組,四捨五入到1、2、3、4或8個位元組。 SET最多可以有64個成員。
2. 選擇正確的資料類型
為了最佳化存儲,在任何情況下應使用最精確的類型。例如,如果列的值的範圍為從1到99999,若使用整數,則MEDIUMINT UNSIGNED是好的型別。在所有可以表示該列值的類型中,該類型使用的儲存最少。
用精確度為65位十進位數(基於10)對DECIMAL 列進行所有基本計算(+、-、、/)。
使用雙精度操作對DECIMAL值進行計算。如果準確度不是太重要或如果速度為最高優先級,DOUBLE類型就足夠了。為了達到高精度,可以轉換到保存在BIGINT的定點類型。這樣可以用64位元整數進行所有計算,根據需要將結果轉換回浮點數值。
3. 使用來自其他資料庫引擎的欄位類型
為了使用由其它賣方所寫的SQL執行程式碼,MySQL依照下表所示對欄位類型進行對應。透過這些映射,可以輕鬆地從其它資料庫引擎將表定義導入到MySQL中:
其它賣方類型 MySQL類型
BOOL, TINYINT
RCHAR(M) DEC DECIMAL FIXED DECIMAL FLOAT4 FLOAT FLOAT8 DOUBLE INT1 TINYINT INT2 SMALLINT INT3 MEDIUMINT INT4 INT INT8 BIGINT LONG VARBINARY MEDIUMBLOB LONG VARCHAR MEDIUMTEXT LONG MEDIUMTEXT MIDDLEINT MEDIUMINT NUMERIC DECIMAL 在建立表格時對列類型進行映射,然後將原始的類型定義丟棄。如果你使用其它賣方的類型來建立一個表,然後執行DESCRIBE tbl_name語句,MySQL使用等效的MySQL類型來報告表的結構。例如:mysql> CREATE TABLE t (a BOOL, b FLOAT8, c LONG, d NUMERIC);Query OK, 0 rows affected (0.08 sec); mysql> DESCRIBE t; +-------+---------------+------+-----+---------+-------+ | Field | Type | Null | Key | Default | Extra | +-------+---------------+------+-----+---------+-------+ | a | tinyint(1) | YES | | NULL | | | b | double | YES | | NULL | | | c | mediumtext | YES | | NULL | | | d | decimal(10,0) | YES | | NULL | | +-------+---------------+------+-----+---------+-------+ 4 rows in set (0.00 sec)

MySQL索引基数对查询性能有显著影响:1.高基数索引能更有效地缩小数据范围,提高查询效率;2.低基数索引可能导致全表扫描,降低查询性能;3.在联合索引中,应将高基数列放在前面以优化查询。

MySQL學習路徑包括基礎知識、核心概念、使用示例和優化技巧。 1)了解表、行、列、SQL查詢等基礎概念。 2)學習MySQL的定義、工作原理和優勢。 3)掌握基本CRUD操作和高級用法,如索引和存儲過程。 4)熟悉常見錯誤調試和性能優化建議,如合理使用索引和優化查詢。通過這些步驟,你將全面掌握MySQL的使用和優化。

MySQL在現實世界的應用包括基礎數據庫設計和復雜查詢優化。 1)基本用法:用於存儲和管理用戶數據,如插入、查詢、更新和刪除用戶信息。 2)高級用法:處理複雜業務邏輯,如電子商務平台的訂單和庫存管理。 3)性能優化:通過合理使用索引、分區表和查詢緩存來提升性能。

MySQL中的SQL命令可以分為DDL、DML、DQL、DCL等類別,用於創建、修改、刪除數據庫和表,插入、更新、刪除數據,以及執行複雜的查詢操作。 1.基本用法包括CREATETABLE創建表、INSERTINTO插入數據和SELECT查詢數據。 2.高級用法涉及JOIN進行表聯接、子查詢和GROUPBY進行數據聚合。 3.常見錯誤如語法錯誤、數據類型不匹配和權限問題可以通過語法檢查、數據類型轉換和權限管理來調試。 4.性能優化建議包括使用索引、避免全表掃描、優化JOIN操作和使用事務來保證數據一致性

InnoDB通過undolog實現原子性,通過鎖機制和MVCC實現一致性和隔離性,通過redolog實現持久性。 1)原子性:使用undolog記錄原始數據,確保事務可回滾。 2)一致性:通過行級鎖和MVCC確保數據一致。 3)隔離性:支持多種隔離級別,默認使用REPEATABLEREAD。 4)持久性:使用redolog記錄修改,確保數據持久保存。

MySQL在數據庫和編程中的地位非常重要,它是一個開源的關係型數據庫管理系統,廣泛應用於各種應用場景。 1)MySQL提供高效的數據存儲、組織和檢索功能,支持Web、移動和企業級系統。 2)它使用客戶端-服務器架構,支持多種存儲引擎和索引優化。 3)基本用法包括創建表和插入數據,高級用法涉及多表JOIN和復雜查詢。 4)常見問題如SQL語法錯誤和性能問題可以通過EXPLAIN命令和慢查詢日誌調試。 5)性能優化方法包括合理使用索引、優化查詢和使用緩存,最佳實踐包括使用事務和PreparedStatemen

MySQL適合小型和大型企業。 1)小型企業可使用MySQL進行基本數據管理,如存儲客戶信息。 2)大型企業可利用MySQL處理海量數據和復雜業務邏輯,優化查詢性能和事務處理。

InnoDB通過Next-KeyLocking機制有效防止幻讀。 1)Next-KeyLocking結合行鎖和間隙鎖,鎖定記錄及其間隙,防止新記錄插入。 2)在實際應用中,通過優化查詢和調整隔離級別,可以減少鎖競爭,提高並發性能。


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