mysql数据类型中blob和binary的区别

MySQL 数据类型细分下来，大概有以下几类：

数值，典型代表为 tinyint,int,bigint

浮点/定点，典型代表为 float,double,decimal 以及相关的同义词

字符串，典型代表为 char,varchar

时间日期，典型代表为 date,datetime,time,timestamp

二进制，典型代表为 binary,varbinary

位类型

枚举类型

集合类型

大对象，比如 text,blob

json 文档类型

一、数值类型（不是数据类型，别看错了）如果用来存放整数，根据范围的不同，选择不同的类型。

以上是几个整数选型的例子。整数的应用范围最广泛，可以用来存储数字，也可以用来存储时间戳，还可以用来存储其他类型转换为数字后的编码，如 IPv4 等。示例 1用 int32 来存放 IPv4 地址，比单纯用字符串节省空间。表 x1，字段 ipaddr，利用函数 inet_aton，检索的话用函数 inet_ntoa。

查看磁盘空间占用，t3 占用最大，t1 占用最小。所以说如果整数存储范围有固定上限，并且未来也没有必要扩容的话，建议选择最小的类型，当然了对其他类型也适用。root@ytt-pc:/var/lib/mysql/3305/ytt# ls -sihl总用量 30G3541825 861M -rw-r----- 1 mysql mysql 860M 12月 10 11:36 t1ibd3541820 989M -rw-r----- 1 mysql mysql 988M 12月 10 11:38 t2ibd3541823 12G -rw-r----- 1 mysql mysql 12G 12月 10 11:39 t3ibd

二、浮点数 / 定点数先说 浮点数，float 和 double 都代表浮点数，区别简单记就是 float 默认占 4 Byte。float(p) 中的 p 代表整数位最小精度。如果 p > 24 则直接转换为 double，占 8 Byte。p 最大值为 53，但最大值存在计算不精确的问题。再说 定点数，包括 decimal 以及同义词 numeric，定点数的整数位和小数位分别存储，有效精度最大不能超过 65。所以区别于 float 的在于精确存储，必须需要精确存储或者精确计算的最好定义为 decimal 即可。示例 3创建一张表 y1，分别给字段 f1,f2,f3 不同的类型。mysql-(ytt/3305)->create table y1(f1 float,f2 double,f3 decimal(10,2));Query OK, 0 rows affected (003 sec)

三、字符类型字符类型和整形一样，用途也很广。用来存储字符、字符串、MySQL 所有未知的类型。可以简单说是万能类型！

char(10) 代表最大支持 10 个字符存储，varhar(10) 虽然和 char(10) 可存储的字符数一样多，不同的是 varchar 类型存储的是实际大小，char 存储的理论固定大小。具体的字节数和字符集相关。示例 4例如下面表 t4 ，两个字段 c1,c2，分别为 char 和 varchar。mysql-(ytt/3305)->create table t4 (c1 char(20),c2 varchar(20));Query OK, 0 rows affected (002 sec)

所以在 char 和 varchar 选型上，要注意看是否合适的取值范围。比如固定长度的值，肯定要选择 char；不确定的值，则选择 varchar。

四、日期类型日期类型包含了 date,time,datetime,timestamp，以及 year。year 占 1 Byte，date 占 3 Byte。　

time,timestamp,datetime 在不包含小数位时分别占用 3 Byte,4 Byte,8 Byte；小数位部分另外计算磁盘占用，见下面表格。

注意：timestamp 代表的时间戳是一个 int32 存储的整数，取值范围为 '1970-01-01 00:00:01000000' 到 '2038-01-19 03:14:07999999'；datetime 取值范围为 '1000-01-01 00:00:00000000' 到 '9999-12-31 23:59:59999999'。

综上所述，日期这块类型的选择遵循以下原则：

1 如果时间有可能超过时间戳范围，优先选择 datetime。2 如果需要单独获取年份值，比如按照年来分区，按照年来检索等，最好在表中添加一个 year 类型来参与。3 如果需要单独获取日期或者时间，最好是单独存放，而不是简单的用 datetime 或者 timestamp。后面检索时，再加函数过滤，以免后期增加 SQL 编写带来额外消耗。

4 如果有保存毫秒类似的需求，最好是用时间类型自己的特性，不要直接用字符类型来代替。MySQL 内部的类型转换对资源额外的消耗也是需要考虑的。

示例 5

建立表 t5，对这些可能需要的字段全部分离开，这样以后写 SQL 语句的时候就很容易了。

当然了，这种情形占用额外的磁盘空间。如果想在易用性与空间占用量大这两点来折中，可以用 MySQL 的虚拟列来实时计算。比如假设 c5 字段不存在，想要得到 c5 的结果。mysql-(ytt/3305)->alter table t5 drop c5, add c5 year generated always as (year(c1)) virtual;Query OK, 1 row affected (246 sec)Records: 1  Duplicates: 0  Warnings: 0

五、二进制类型

binary 和 varbinary 对应了 char 和 varchar 的二进制存储，相关的特性都一样。不同的有以下几点：

binary(10)/varbinary(10) 代表的不是字符个数，而是字节数。

行结束符不一样。char 的行结束符是 \0，binary 的行结束符是 0x00。

由于是二进制存储，所以字符编码以及排序规则这类就直接无效了。

示例 6

来看这个 binary 存取的简单示例，还是之前的变量 @a。

切记！这里要提前计算好 @a 占用的字节数，以防存储溢出。

六、位类型

bit 为 MySQL 里存储比特位的类型，最大支持 64 比特位， 直接以二进制方式存储，一般用来存储状态类的信息。比如，性别，真假等。具有以下特性：

1 对于 bit(8) 如果单纯存放 1 位，左边以 0 填充 00000001。2 查询时可以直接十进制来过滤数据。3 如果此字段加上索引，MySQL 不会自己做类型转换，只能用二进制来过滤。

示例 7

创建表 c1, 字段性别定义一个比特位。mysql-(ytt/3305)->create table c1(gender bit(1));Query OK, 0 rows affected (002 sec)

mysql-(ytt/3305)->select cast(gender as unsigned)  'f1' from c1;+------+| f1   |+------+|    0 ||    1 |+------+2 rows in set (000 sec)

过滤数据也一样，二进制或者直接十进制都行。mysql-(ytt/3305)->select conv(gender,16,10) as gender \   -> from c1 where gender = b'1'; +--------+| gender |+--------+| 1      |+--------+1 row in set (000 sec)    mysql-(ytt/3305)->select conv(gender,16,10) as gender \    -> from c1 where gender = '1';+--------+| gender |+--------+| 1      |+--------+1 row in set (000 sec)

其实这样的场景，也可以定义为 char(0)，这也是类似于 bit 非常优化的一种用法。

mysql-(ytt/3305)->create table c2(gender char(0));Query OK, 0 rows affected (003 sec)

那现在我给表 c1 简单的造点测试数据。

mysql-(ytt/3305)->select count() from c1;+----------+| count() |+----------+| 33554432 |+----------+1 row in set (137 sec)

把 c1 的数据全部插入 c2。

mysql-(ytt/3305)->insert into c2 select if(gender = 0,'',null) from c1;Query OK, 33554432 rows affected (2 min 1880 sec)Records: 33554432  Duplicates: 0  Warnings: 0

两张表的磁盘占用差不多。root@ytt-pc:/var/lib/mysql/3305/ytt# ls -sihl总用量 19G4085684 933M -rw-r----- 1 mysql mysql 932M 12月 11 10:16 c1ibd4082686 917M -rw-r----- 1 mysql mysql 916M 12月 11 10:22 c2ibd

检索方式稍微有些不同，不过效率也差不多。所以说，字符类型不愧为万能类型。

七、枚举类型

枚举类型，也即 enum。适合提前规划好了所有已经知道的值，且未来最好不要加新值的情形。枚举类型有以下特性：

1 最大占用 2 Byte。2 最大支持 65535 个不同元素。3 MySQL 后台存储以下标的方式，也就是 tinyint 或者 smallint 的方式，下标从 1 开始。4 排序时按照下标排序，而不是按照里面元素的数据类型。所以这点要格外注意。

示例 8

创建表 t7。mysql-(ytt/3305)->create table t7(c1 enum('mysql','oracle','dble','postgresql','mongodb','redis','db2','sql server'));Query OK, 0 rows affected (003 sec)

八、集合类型

集合类型 SET 和枚举类似，也是得提前知道有多少个元素。SET 有以下特点：

1 最大占用 8 Byte，int64。2 内部以二进制位的方式存储，对应的下标如果以十进制来看，就分别为 1,2,4,8，，pow(2,63)。3 最大支持 64 个不同的元素，重复元素的插入，取出来直接去重。4 元素之间可以组合插入，比如下标为 1 和 2 的可以一起插入，直接插入 3 即可。

示例 9

定义表 c7 字段 c1 为 set 类型，包含了 8 个值，也就是下表最大为 pow(2,7)。

mysql-(ytt/3305)->create table c7(c1 set('mysql','oracle','dble','postgresql','mongodb','redis','db2','sql server'));Query OK, 0 rows affected (002 sec)

插入 1 到 128 的所有组合。

mysql-(ytt/3305)->INSERT INTO c7WITH RECURSIVE ytt_number (cnt) AS (        SELECT 1 AS cnt        UNION ALL        SELECT cnt + 1        FROM ytt_number        WHERE cnt < pow(2, 7)    )SELECT FROM ytt_number;Query OK, 128 rows affected (001 sec)Records: 128  Duplicates: 0  Warnings: 0

九、数据类型在存储函数中的用法

函数里除了显式声明的变量外，默认 session 变量的数据类型很弱，随着给定值的不同随意转换。

示例 10

定义一个函数，返回两个给定参数的乘积。定义里有两个变量，一个是 v_tmp 显式定义为 int64，另外一个 @vresult 随着给定值的类型随意变换类型。

简单调用下。

mysql-(ytt/3305)->select ytt_sample_data_type(1111,222) 'result';+--------------------------+| result                   |+--------------------------+| The result is: '246642' |+--------------------------+1 row in set (000 sec)

总结

本篇把 MySQL 基本的数据类型做了简单的介绍，并且用了一些容易理解的示例来梳理这些类型。我们在实际场景中，建议选择适合最合适的类型，不建议所有数据类型简单的最大化原则。比如能用 varchar(100)，不用 varchar(1000)。

数据类型

bigint

binary

bit

char

datetime

decimal

float

image

int

money

nchar

ntext

numeric

nvarchar

real

smalldatetime

smallint

smallmoney

sql_variant

sysname

text

timestamp

tinyint

uniqueidentifier

varbinary

varchar

ASP数据库类型DBFDBCMDBExcelSQLServer

数据库是在计算机存储设备上按一定方式，合理组织并存储的相互有关联的数据的集合，是计算机技术和信息检索技术相结合的产物，是电子信息资源的主体，是信息检索系统的核心部分之一。按所提供的信息内容，数据库主要可分为参考数据库和源数据库。

1．参考数据库

主要存储一系列描述性信息内容，指引用户到另一信息源以获得完整的原始信息的一类数据库，主要包括书目数据库和指南数据库。

（1）书目数据库 存储描述如目录、题录、文摘等书目线索的数据库，又称二次文献信息数据库。如各种图书馆目录数据库、题录数据库和文摘数据库等属于此类，它的作用是为用户指出了获取原始信息的线索。

图书馆目录数据库，又称机读目录，其数据内容详细，除描述标题、作者、出版项等书目信息外，还提供用户索取原始信息的馆藏信息。题录、文摘数据库描述的数据内容与印刷型的题录、文摘相似，它提供了论文信息或专利信息等确定的信息来源，供用户检索。

（2）指南数据库 存储描述关于机构、人物、产品、活动等对象的数据库。与其它数据库相比，指南数据库为用户提供的不仅仅是有关信息，还包括各种类型的实体，多采用名称进行检索。如存储生产与经营活动信息的机构名录数据库、存储人物信息的人物传记数据库、存储产品或商品信息的产品指南数据库、存储基金信息的基金数据库等属于此类，它的作用指引用户从其它有关信息源获取更详细的信息。

2．源数据库

主要存储全文、数值、结构式等信息，能直接提供原始信息或具体数据，用户不必再转查其它信息源的数据库。它主要包括全文数据库和数值数据库。

（1）全文数据库 存储原始信息全文或主要部分的一种源数据库。如期刊全文数据库、专利全文数据库、百科全书全文数据库，用户使用某一词汇或短语，便可直接检索出含有该词汇或短语的原始信息的全文。

（2）数值数据库 存储以数值表示信息为主的一种源数据库，和它类似的有文本-数值数据库。与书目数据库比较，数值数据库是对信息进行深加工的产物，可以直接提供所需的数据信息。如各种统计数据库、科学技术数据库等。数值数据库除了一般的检索功能外，还具有准确数据运算功能、数据分析功能、图形处理功能及对检索输出的数据进行排序和重新组织等方面的功能。

4．2．2 数据库结构

1．书目数据库的结构

书目数据库是以文档形式组织一系列数据，这些数据被称为记录，一个记录又包含若干字段。

（1）记录与字段 记录是作为一个单位来处理有关数据的集合，是组成文档的基本数据单位。记录中所包含的若干字段，则是组成记录的基本数据单位。在书目数据库中，一个记录相当于一条题录或文摘，因此，一个记录通常由标题字段、作者字段、来源字段、文摘字段、主题词字段、分类号字段、语种字段等组成。在有些字段中，又包含多个子字段，子字段是字段的下级数据单位。如，主题词字段含有多个主题词。按照字段所代表记录的性质不同，字段通常分为基本字段和辅助字段两类。常见的字段名称及代码见表4-1。

表4-1 字段名称及代码

基本字段

辅助字段

字段名称

字段代码

字段名称

字段代码

标 题

TI

记录号

DN

文 摘

AB

作 者

AU

叙 词

DE

作者单位

CS

标识词

ID

期刊名称

JN

出版年

PY

出版国

CO

语 种

LA

（2）文档 按一定结构组织的相关记录的集合。文档是书目数据库数据组织的基本形式，文档的组织方式与检索系统的硬件和软件功能密切相关。在书目数据库中，文档结构主要分为顺排文档和倒排文档。

1）顺排文档 记录按顺序存放，记录之间的逻辑顺序与物理顺序是一致的，相当于印刷型工具中文摘的排列顺序，是一种线形文档。顺排文档是构成数据库的主体部分，但其主题词等特征的标识呈无序状态，直接检索时，必须以完整的记录作为检索单元，从头至尾查询，检索时间长，实用性较差。

2）倒排文档 将顺排文档中各个记录中含有主题性质的字段（如主题词字段、标题字段、叙词字段等）和非主题性质字段（如作者字段、机构字段、来源字段等）分别提取出来，按某种顺序重新组织得到的一种文档。具有主题性质的倒排档，称基本索引档，非主题性质的倒排档，称辅助索引档。

综上所述，顺排档和倒排档的主要区别是：顺排档以完整的记录为处理和检索单元，是主文档，倒排档以记录中的字段为处理和检索单元，是索引文档。计算机进行检索时，先进入倒排档查找有关信息的存取号，然后再进入顺排档按存取号查找记录。

2全文数据库的结构

一般的全文数据库结构与书目数据库相似,全文数据库的一个记录就是一个全文文本，记录分成若干字段。其主文档是以顺排形式组织的文本文档,倒排档是对应于记录可检字段的索引文档。

3数值数据库的结构

数值数据库的结构要综合考虑数据库的内容及检索目的，即，在内容上，数值数据库的主要内容是数值信息，但不排除含有必要的说明性的文本信息，在检索上，便于单项检索和综合检索，还能对数值进行准确数据运算、数据分析、图形处理及对检索输出的数据进行排序和重新组织。数值数据库的数据结构可以是单元式，也可以是表册形式。前者是对原始数据的模拟，后者则是对统计表格的机读模拟。数值数据库通常有多种文档，如顺排挡、倒排挡、索引文档等。顺排挡是由数值数据组成，为主文档，另有相应的索引文档，为便于存取，索引文档采用基本直接存取结构的组织形式。倒排挡也有相应的索引文档，索引文档采取分级组织形式。数值数据库的文档结构，使所有文档都可以用于检索，所有数据都可用来运算，构成了数值数据库的特点。

4．指南数据库的结构

指南数据库的结构兼有书目数据库、全文数据库和数值数据库的特点，有顺排档、倒排档、索引文档和数据字典。一般而言，对涉及主题领域较多，内容综合性较强的大型指南数据库，顺排挡（主文档）可采用多子文档的结构，对单一主题领域和内容较专的，则采用单一主文档和不定长、多字段的记录格式为宜。

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