MySQL数据类型优化—整数类型优化选择_MySQL
在设计数据库的时候,整数类型的使用时不可避免的如ID,类型等。
在选择整数的同时主要是考虑是数据范围,如是否带符号,最大存储值。
一、有误符号
在无符号unsigned类型比有符号的整数多一倍。
如
tinyint 范围 -128~127
tinyint unsigned 范围 0~255
这里的tinyint unsigned比tinyint 最大数多一倍,其它的同理。
如
果我们的范围 1-200,如果使用带符号的整数 tinyint是不能满足的,使用只有选择更宽的字段但使用tinyint unsigned就可以满足。
二、整数范围
tinyint ~百
smallint ~万
mediumint ~千万
int ~10亿
bigint ~ 10亿x10亿
数据详情范围
tinyint 8 bits 0 ~ 255 -128 ~ 127smallint 16 bits 0 ~ 65535 -32768 ~ 32767
mediumint 24 bits 0 ~ 16777216 -8388608 ~ 8388607
int 32 bits 0 ~ 4294967295 -2147483648 ~ 2147483647
bigint 64 bits 0 ~ 18446744073709551615 -9223372036854775808 ~ 9223372036854775807
三、如何选择
这里的数据主要是大楷的数据范围比如100左右用tinyint ,有时我们需要通过计算,比如我们发布的一片新闻
统计它的访问量,如:1000(日访问量)*365(天)*10(年)=36500000(千万) 这是数据是大于mediumint,而在int范围类
但如果我们考虑一下,一篇新闻能到日访问量到1000而且持续10年,如果能那就选择int,如果可能性不大mediumint可能是最好的选择。
有时我们都图略的这些范围的分析,反正只要是整数,要么int或者bigint。在不是很影响性能的情况下,节约设计分析。
当时还有一个设计误区其实用 int(x)来作为整数范围,原来发布过相应的博客数据库-整数类型宽度—int(3)与int(11)区别 来论证过!
原文地址: http://blog.yi18.net/articles/2014/04/06/1396777140197.html
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MySQL在Web应用中的主要作用是存储和管理数据。1.MySQL高效处理用户信息、产品目录和交易记录等数据。2.通过SQL查询,开发者能从数据库提取信息生成动态内容。3.MySQL基于客户端-服务器模型工作,确保查询速度可接受。

InnoDB使用redologs和undologs确保数据一致性和可靠性。1.redologs记录数据页修改,确保崩溃恢复和事务持久性。2.undologs记录数据原始值,支持事务回滚和MVCC。

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在数据库和编程中的地位非常重要,它是一个开源的关系型数据库管理系统,广泛应用于各种应用场景。1)MySQL提供高效的数据存储、组织和检索功能,支持Web、移动和企业级系统。2)它使用客户端-服务器架构,支持多种存储引擎和索引优化。3)基本用法包括创建表和插入数据,高级用法涉及多表JOIN和复杂查询。4)常见问题如SQL语法错误和性能问题可以通过EXPLAIN命令和慢查询日志调试。5)性能优化方法包括合理使用索引、优化查询和使用缓存,最佳实践包括使用事务和PreparedStatemen

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。

MySQL与其他编程语言相比,主要用于存储和管理数据,而其他语言如Python、Java、C 则用于逻辑处理和应用开发。 MySQL以其高性能、可扩展性和跨平台支持着称,适合数据管理需求,而其他语言在各自领域如数据分析、企业应用和系统编程中各有优势。

MySQL适合小型和大型企业。1)小型企业可使用MySQL进行基本数据管理,如存储客户信息。2)大型企业可利用MySQL处理海量数据和复杂业务逻辑,优化查询性能和事务处理。

MySQL索引基数对查询性能有显着影响: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。
