高性能mysql - Schema与数据类型优化

MySQL支持的数据类型非常多,选择正确的数据类型对于获得高性能至关重要。
选择数据类型的几个原则
1、更小的通常更好
2、简单就好,如使用date,time,datetime来存储时间而不是字符串

3、尽量避免NULL, 某个字段如果计划建索引,就应该尽量把这个字段设计成NOT NULL

DATETIME 与 TIMESTAMP
TIMESTAMP 更小, 但是允许的时间范围小。

整数类型
TINYINT 8位存储空间,SMALLINT 16位存储空间, MEDIUMINT 24位存储空间,
INT 32位存储空间, BIGINT 64位存储空间

UNSIGNED 属性,表示不允许负值,无符号的数据类型,可以使正数的上限提高1倍。

INT(1)和INT(20)只是在一些MySQL命令行客户端的显示有些不同,对于存储和计算来说,INT(1)和INT(20)是一样的。

VARCHAR节省存储空间,但是当UPDATE时,需要做额外的工作。

CHAR适合存储很短的字符串,或者所有值都接近同一个长度,比如MD5值
对应经常变更的数据,CHAR也比VARCHAR更好,因为定长的CHAR不容易产生碎片。
CHAR(1)和VARCHAR来存储只有Y和N的值,CHAR(1)只需要1个字节,VARCHAR(1)需要两个字节。

INT(1)和INT(20)只是在一些MySQL命令行客户端的显示有些不同,对于存储和计算来说,INT(1)和INT(20)是一样的。

时间: 2024-12-05 08:28:46

高性能mysql - Schema与数据类型优化的相关文章

高性能Mysql——Schema与数据类型优化

良好的逻辑设计和物理设计师高性能的基石 一.选择优化的数据类型 更小的通常更好 占用更小的磁盘.内存.CPU缓存和处理时需要的CPU周期 简单就好 操作需要更少的CPU周期,例如:整型比字符型操作代价更低,以为字符集和校对规则使字符比整型更复杂.应该使用Mysql内建的类型而不是字符串来存储日期和时间,另外一个是应该用整型存储IP地址. 尽量避免NULL 通常情况最好指定列为not null,除非真的需要存储null值.如果查询包含null的列,对Mysql的来说更难优化,null的列是的索引.

MySQL Schema与数据类型优化

Schema与数据类型优化 选择优化的数据类型 1.更小的通常更好 更小的数据类型通常更快,因为它们占用更少的磁盘,内存和CPU缓存 2.简单就好 简单数据类型的操作通常需要更少的CPU周期.例如:整型比字符操作代价更低,因为字符集和校对规则使字符比较比整型比较更复杂 3.尽量避免NULL 通常情况下最好制定列为NOT NULL,除非真的需要存储NULL值. 如果查询中包含可为NULL的列,对MySQL来说更难优化,因为可为NULL的列使得索引.索引统计和值比较都更复杂.可为NULL的列会使用更

高性能MySQL(四)—Schema与数据类型优化(1)

Schema与数据类型优化 选择优化的数据类型 下面是一些简单的原则: 更小的通常更好 一般情况下,应该尽量使用可以正确存储的最小数据类型.如:只需要存储0-200, tinyint unsigned就比较好.小的数据类型占的磁盘.内存和CPU缓存都较少,并且处理时需要的CPU周期数也更少. 简单就好 简单数据类型额操作通常需要更少的CPU周期.如:应该使用MySQL的內建类型来存储时间和日期而不是字符串.如:应该用整型存储IP地址. 尽量避免null 通常情况下最好指定列为NOT NULL,除

【MySQL】《高性能MySQL》学习笔记,第四章,Schema与数据类型优化

[MySQL]<高性能MySQL>学习笔记,第四章,Schema与数据类型优化 良好的逻辑设计和物理设计是高性能的基石,应该根据系统将要执行的查询语句来设计schema. 反范式的设计可以加快某些类型的查询,单同时可能使另一类型的查询变慢,比如添加计数表和汇总表是一种很好的优化查询的方式,但这些表的维护成本可能会很高. 1.选择优化的数据类型 更小的通常更好. ? 应该尽量使用可以正确存储数据的最小类型,更小的数据类型通常更快,因为他们占用更少的磁盘,内存和CPU缓存,并且处理时需要的CPU周

mysql笔记01 Schema与数据类型优化

Schema与数据类型优化 1. 选择优化的数据类型 1). 更小的通常更好:更小的数据类型通常更快,因为他们占用更少的磁盘.内存和CPU缓存,并且处理需要的CPU周期也更少. 2). 简单就好:简单的数据类型的操作通常需要更少的CPU周期.例如:整型比字符串操作的代价更低,因为字符集和校对规则(排序规则)是字符串比较比整型比较更复杂.这里有两个例子: 一个是应该使用MySQL内建的类型而不是字符串来存储日期和时间,另外一个是应该使用整型存储IP地址. 3). 避免使用null:通常情况下最好指

mysql的schema与数据类型优化分析

Schema与数据类型优化: 1.选择优化的数据类型 更小的通常更好:一般情况下,尽量使用可以正确存储数据的最小数据类型 如:只需存0-200,tinyint unsigned更好. 简单就好:如:整型比字符串操作代价更低,应该使用mysql内建类型而不是字符串来存储日期和时间. 尽量避免NULL:通常情况下最好指定列为NOT NULL,除非真的要存储NULL值.如:查询中包含可为NULL的列对mysql来说更难优化. 2. 选择类型范围 如DATETIME和TIMESTAMP列都可以存储相同类

Schema与数据类型优化

Schema与数据类型优化 1.选择优化的数据类型 应该尽量使用可以存储数据的更小的数据类型.更小的数据类型通常更快,占用更少的磁盘.内存.缓存. 2.简单最好 整型比字符型要好,两个例子,应该使用Mysql内建的类型来存储日期而不是字符串:使用整形存储Ip地址.因为字符的校对.排序规则要复杂. 3.尽量避免使用Null. 因为可为Null的列使得索引和索引统计和值的比较变得复杂. 4.整数类型 整数类型分为:tinyint.smallint.mediumint.int.bigint.Mysql

《高性能MySQL》- 04 Schema与数据类型优化

选择优化的数据类型 下面几个简单的原则有助于做出更好的选择: 更小的通常更好.一般情况下,尽可能使用可以正确存储数据的最小数据类型.它们通常更快,站更少的磁盘,内存和cpu缓存.但需要确保没有低估存储的值的范围 简单就好.简单数据类型通常也是需要更少的cpu周期.例如,整型比字符操作代价更低.有两个需要先记着,一个是使用MySQL的内建类型,而不是字符串来创建时间,第二个是用整型存储IP地址.之后会讨论 尽量避免NULL.通常情况下最好指定为NOT NULL,除非需要用到NULL.如果查询中包含

《高性能MySQL》读书笔记--Schema与数据类型优化

1.慢查询 当一个资源变得效率低下的时候,应该了解一下为什么会这样.有如下可能原因:1.资源被过度使用,余量已经不足以正常工作.2.资源没有被正确配置3.资源已经损坏或者失灵因为慢查询,太多查询的实践过长而导致堆积在逻辑上.慢查询到底是原因还是结果?在深入调查前是无法知晓的.记住,在正常的时候这个查询也是正常运行的.一个查询需要filesort和创建临时表并不一定意味着就是有问题的.尽管消除filesort和临时表通常来说是"最佳实践". 2.MySQL数据类型 更小的通常更好:一般情