這篇文章帶給大家的內容是關於MySQL中int、char以及varchar的效能對比,有一定的參考價值,有需要的朋友可以參考一下,希望對你有幫助。
網路上有許多似是而非的“謠言”,當然都不是惡意,絕大部分都是開發者不願意自己主動研究,反而輕信其他人的信口之言。
關於資料庫的謠言也有不少,像是「int效能比char高很多」。
我最近針對int、long、char、varchar進行了一次效能測試,發現它們其實並沒有太大的效能差距:
備註:c8=char(8), s8= varchar(8), i8=(bigint), c4=char(4), s4=varchar(4), i4=char(4)
#100w行無索引情況下查詢:
執行[c8查詢]20次, 平均耗時312.0ms
執行[s8查詢]20次, 平均耗時334.3ms
執行[i8查詢]20次, 平均耗時276.95ms
執行[c4查詢]20次, 平均耗時354.95ms
執行[s4查詢]20次, 平均耗時340.45ms
執行[i4查詢]20次, 平均耗時291.1ms
建立索引:
c8索引耗時2439ms
s8索引耗時2442ms
i8索引耗時1645ms
c4索引耗時2296ms
s4索引耗時1645ms
c4索引耗時2296ms
i4索引耗時1403ms
有索引情況下查詢:
執行[c8查詢]10000次, 平均耗時0.271ms
執行[s8查詢]10000次, 平均耗時0.2354ms
執行[i8查詢]10000次, 平均耗時0.2189ms
執行[c4查詢]10000次, 平均耗時0.303ms
執行[s4查詢] 10000次, 平均耗時0.3094ms 執行[i4查詢]10000次, 平均耗時0.25ms
結論:
無索引:全表掃描不會因為資料較小就變快,而是整體速度相同,int/bigint作為原生型別稍快12%。
有索引:char與varchar效能差不多,int速度稍快18%在資料儲存、讀寫方面,整數與等長字串相同,varchar額外多了一個位元組所以效能可能會些許影響(1/n)。
在資料運算、比較方面,整數得益於原生支持,因此會比字串稍快
。
若採用索引,所謂整數、字串的效能差距更是微乎其微。 ######在實際開發中,許多開發者經常使用char(1)、char(4)這樣的字串表示類型枚舉,這種做法在我看來屬於最佳方案,因為這種做法在儲存空間、運算效能、可讀性、可維護性、可擴充性方面,遠勝於int、enum這種資料型態。 ###以上是MySQL中int、char以及varchar的效能對比的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

InnoDB使用redologs和undologs確保數據一致性和可靠性。 1.redologs記錄數據頁修改,確保崩潰恢復和事務持久性。 2.undologs記錄數據原始值,支持事務回滾和MVCC。

EXPLAIN命令的關鍵指標包括type、key、rows和Extra。 1)type反映查詢的訪問類型,值越高效率越高,如const優於ALL。 2)key顯示使用的索引,NULL表示無索引。 3)rows預估掃描行數,影響查詢性能。 4)Extra提供額外信息,如Usingfilesort提示需要優化。

Usingtemporary在MySQL查詢中表示需要創建臨時表,常見於使用DISTINCT、GROUPBY或非索引列的ORDERBY。可以通過優化索引和重寫查詢避免其出現,提升查詢性能。具體來說,Usingtemporary出現在EXPLAIN輸出中時,意味著MySQL需要創建臨時表來處理查詢。這通常發生在以下情況:1)使用DISTINCT或GROUPBY時進行去重或分組;2)ORDERBY包含非索引列時進行排序;3)使用複雜的子查詢或聯接操作。優化方法包括:1)為ORDERBY和GROUPB

MySQL/InnoDB支持四種事務隔離級別:ReadUncommitted、ReadCommitted、RepeatableRead和Serializable。 1.ReadUncommitted允許讀取未提交數據,可能導致臟讀。 2.ReadCommitted避免臟讀,但可能發生不可重複讀。 3.RepeatableRead是默認級別,避免臟讀和不可重複讀,但可能發生幻讀。 4.Serializable避免所有並發問題,但降低並發性。選擇合適的隔離級別需平衡數據一致性和性能需求。

MySQL適合Web應用和內容管理系統,因其開源、高性能和易用性而受歡迎。 1)與PostgreSQL相比,MySQL在簡單查詢和高並發讀操作上表現更好。 2)相較Oracle,MySQL因開源和低成本更受中小企業青睞。 3)對比MicrosoftSQLServer,MySQL更適合跨平台應用。 4)與MongoDB不同,MySQL更適用於結構化數據和事務處理。

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。


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