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今天新开始的项目在做数据库设计,发现自己对MySql的varchar类型还不熟悉,故又上网收集资料整理如下。
1.varchar类型的变化
MySQL 数据库的varchar类型在4.1以下的版本中的最大长度限制为255,其数据范围可以是0~255或1~255(根据不同版本数据库来定)。在 MySQL5.0以上的版本中,varchar数据类型的长度支持到了65535,也就是说可以存放65532个字节的数据,起始位和结束位占去了3个字 节,也就是说,在4.1或以下版本中需要使用固定的TEXT或BLOB格式存放的数据可以使用可变长的varchar来存放,这样就能有效的减少数据库文 件的大小。
MySQL 数据库的varchar类型在4.1以下的版本中,nvarchar(存储的是Unicode数据类型的字符)不管是一个字符还是一个汉字,都存为2个字 节 ,一般用作中文或者其他语言输入,这样不容易乱码 ;varchar: 汉字是2个字节,其他字符存为1个字节 ,varchar适合输入英文和数字。
4.0版本以下,varchar(20),指的是20字节,如果存放UTF8汉字时,只能存6个(每个汉字3字节) ;5.0版本以上,varchar(20),指的是20字符,无论存放的是数字、字母还是UTF8汉字(每个汉字3字节),都可以存放20个,最大大小是 65532字节 ;varchar(20)在Mysql4中最大也不过是20个字节,但是Mysql5根据编码不同,存储大小也不同,具体有以下规则:
a) 存储限制
varchar 字段是将实际内容单独存储在聚簇索引之外,内容开头用1到2个字节表示实际长度(长度超过255时需要2个字节),因此最大长度不能超过65535。
b) 编码长度限制
字符类型若为gbk,每个字符最多占2个字节,最大长度不能超过32766;
字符类型若为utf8,每个字符最多占3个字节,最大长度不能超过21845。
若定义的时候超过上述限制,则varchar字段会被强行转为text类型,并产生warning。
c) 行长度限制
导致实际应用中varchar长度限制的是一个行定义的长度。 MySQL要求一个行的定义长度不能超过65535。若定义的表长度超过这个值,则提示
ERROR 1118 (42000): Row size too large. The maximum row size for the used table type, not counting BLOBs, is 65535. You have to change some columns to TEXT or BLOBs。
2.CHAR(M), VARCHAR(M)不同之处
CHAR(M)定义的列的长度为固定的,M取值可以为0~255之间,当保存CHAR值时,在它们的右边填充空格以达到指定的长度。当检 索到CHAR值时,尾部的空格被删除掉。在存储或检索过程中不进行大小写转换。CHAR存储定长数据很方便,CHAR字段上的索引效率级高,比如定义 char(10),那么不论你存储的数据是否达到了10个字节,都要占去10个字节的空间,不足的自动用空格填充。
VARCHAR(M)定义的列的长度为可变长字符串,M取值可以为0~65535之间,(VARCHAR的最大有效长度由最大行大小和使用 的字符集确定。整体最大长度是65,532字节)。VARCHAR值保存时只保存需要的字符数,另加一个字节来记录长度(如果列声明的长度超过255,则 使用两个字节)。VARCHAR值保存时不进行填充。当值保存和检索时尾部的空格仍保留,符合标准SQL。varchar存储变长数据,但存储效率没有 CHAR高。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。 从空间上考虑,用varchar合适;从效率上考虑,用char合适,关键是根据实际情况找到权衡点。
CHAR和VARCHAR最大的不同就是一个是固定长度,一个是可变长度。由于是可变长度,因此实际存储的时候是实际字符串再加上一个记录 字符串长度的字节(如果超过255则需要两个字节)。如果分配给CHAR或VARCHAR列的值超过列的最大长度,则对值进行裁剪以使其适合。如果被裁掉 的字符不是空格,则会产生一条警告。如果裁剪非空格字符,则会造成错误(而不是警告)并通过使用严格SQL模式禁用值的插入。
3. VARCHAR和TEXT、BlOB类型的区别
VARCHAR,BLOB和TEXT类型是变长类型,对于其存储需求取决于列值的实际长度(在前面的表格中用L表示),而不是取决于类型 的最大可能尺寸。例如,一个VARCHAR(10)列能保存最大长度为10个字符的一个字符串,实际的存储需要是字符串的长度 ,加上1个字节以记录字符串的长度。对于字符串'abcd',L是4而存储要求是5个字节。
BLOB和TEXT类型需要1,2,3或4个字节来记录列值的长度,这取决于类型的最大可能长度。VARCHAR需要定义大小,有65535字节的最大限制;TEXT则不需要。如果你把一个超过列类型最大长度的值赋给一个BLOB或TEXT列,值被截断以适合它。
一个BLOB是一个能保存可变数量的数据的二进制的大对象。4个BLOB类型TINYBLOB、BLOB、MEDIUMBLOB和LONGBLOB仅仅在他们能保存值的最大长度方面有所不同。
BLOB 可以储存图片,TEXT不行,TEXT只能储存纯文本文件。4个TEXT类型TINYTEXT、TEXT、MEDIUMTEXT和LONGTEXT对应于 4个BLOB类型,并且有同样的最大长度和存储需求。在BLOB和TEXT类型之间的唯一差别是对BLOB值的排序和比较以大小写敏感方式执行,而对 TEXT值是大小写不敏感的。换句话说,一个TEXT是一个大小写不敏感的BLOB。
4.总结char,varchar,text区别
长度的区别,char范围是0~255,varchar最长是64k,但是注意这里的64k是整个row的长度,要考虑到其它的 column,还有如果存在not null的时候也会占用一位,对不同的字符集,有效长度还不一样,比如utf8的,最多21845,还要除去别的column,但是varchar在一般 情况下存储都够用了。如果遇到了大文本,考虑使用text,最大能到4G。
效率来说基本是char>varchar>text,但是如果使用的是Innodb引擎的话,推荐使用varchar代替char
char和varchar可以有默认值,text不能指定默认值
数据库选择合适的数据类型存储还是很有必要的,对性能有一定影响。这里在零碎记录两笔,对于int类型的,如果不需要存取负值,最好加上unsigned;对于经常出现在where语句中的字段,考虑加索引,整形的尤其适合加索引。
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MySQL是一种开源的关系型数据库管理系统,主要用于快速、可靠地存储和检索数据。其工作原理包括客户端请求、查询解析、执行查询和返回结果。使用示例包括创建表、插入和查询数据,以及高级功能如JOIN操作。常见错误涉及SQL语法、数据类型和权限问题,优化建议包括使用索引、优化查询和分表分区。

MySQL是一个开源的关系型数据库管理系统,适用于数据存储、管理、查询和安全。1.它支持多种操作系统,广泛应用于Web应用等领域。2.通过客户端-服务器架构和不同存储引擎,MySQL高效处理数据。3.基本用法包括创建数据库和表,插入、查询和更新数据。4.高级用法涉及复杂查询和存储过程。5.常见错误可通过EXPLAIN语句调试。6.性能优化包括合理使用索引和优化查询语句。

选择MySQL的原因是其性能、可靠性、易用性和社区支持。1.MySQL提供高效的数据存储和检索功能,支持多种数据类型和高级查询操作。2.采用客户端-服务器架构和多种存储引擎,支持事务和查询优化。3.易于使用,支持多种操作系统和编程语言。4.拥有强大的社区支持,提供丰富的资源和解决方案。

InnoDB的锁机制包括共享锁、排他锁、意向锁、记录锁、间隙锁和下一个键锁。1.共享锁允许事务读取数据而不阻止其他事务读取。2.排他锁阻止其他事务读取和修改数据。3.意向锁优化锁效率。4.记录锁锁定索引记录。5.间隙锁锁定索引记录间隙。6.下一个键锁是记录锁和间隙锁的组合,确保数据一致性。

MySQL查询性能不佳的原因主要包括没有使用索引、查询优化器选择错误的执行计划、表设计不合理、数据量过大和锁竞争。 1.没有索引导致查询缓慢,添加索引后可显着提升性能。 2.使用EXPLAIN命令可以分析查询计划,找出优化器错误。 3.重构表结构和优化JOIN条件可改善表设计问题。 4.数据量大时,采用分区和分表策略。 5.高并发环境下,优化事务和锁策略可减少锁竞争。

在数据库优化中,应根据查询需求选择索引策略:1.当查询涉及多个列且条件顺序固定时,使用复合索引;2.当查询涉及多个列但条件顺序不固定时,使用多个单列索引。复合索引适用于优化多列查询,单列索引则适合单列查询。

要优化MySQL慢查询,需使用slowquerylog和performance_schema:1.启用slowquerylog并设置阈值,记录慢查询;2.利用performance_schema分析查询执行细节,找出性能瓶颈并优化。

MySQL和SQL是开发者必备技能。1.MySQL是开源的关系型数据库管理系统,SQL是用于管理和操作数据库的标准语言。2.MySQL通过高效的数据存储和检索功能支持多种存储引擎,SQL通过简单语句完成复杂数据操作。3.使用示例包括基本查询和高级查询,如按条件过滤和排序。4.常见错误包括语法错误和性能问题,可通过检查SQL语句和使用EXPLAIN命令优化。5.性能优化技巧包括使用索引、避免全表扫描、优化JOIN操作和提升代码可读性。


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