原来MySQL 数据类型也可以优化

不超过范围的情况下，数据类型越小越好

应该尽量使用可以正确存储数据的最小数据类型，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，并且处理时需要的CPU周期更少。

但是要确保选择的存储类型范围足够用，如果无法确认哪个数据类型，就选择你认为不会超过范围的最小类型。

看一个案例，下面是两张字段相同，字段类型相同，只是 id 字段 emp1 是 smallint 类型， emp2 的 id 是 bigint 类型，分别向两个表插入 5000 条记录，观察一下表容量大小。

CREATE TABLE `mytest`.`emp1`  (  `id` smallint(5) NULL,  `name` varchar(255) NULL);
CREATE TABLE `mytest`.`emp2`  (  `id` bigint(5) NULL,  `name` varchar(255) NULL);

两个表的初始大小是一致的，都是 96K ：

PS：可以用如下命令查看数据文件的存放位置：

> Mysql> show variables like '%datadir%';
+---------------+-----------------+
| Variable_name | Value           |
+---------------+-----------------+
| datadir       | /var/lib/mysql/ |
+---------------+-----------------+
1 row in set (0.01 sec)

为了方便，写个 shell 脚本分别向两个表插入 5000 条记录：

#!/bin/bash
i=1
while [ $i -le 5000 ]
do
    mysql -uroot -p123456 mytest -e "insert into emp2 (id,name) values ($i,'n$i');"
    i=$(($i+1))
done

注意表名，emp1 和 emp2 分别执行一遍。

执行完毕，确认两个表都是 5000 条记录：

mysql> select count(*) from emp1;
+----------+
| count(*) |
+----------+
|    5000 |
+----------+
1 row in set (0.03 sec)

mysql> select count(*) from emp2;
+----------+
| count(*) |
+----------+
|    5000 |
+----------+
1 row in set (0.01 sec)

来，见证一下奇迹先：

[root@node1 mytest]# ll -h | grep emp1.ibd && ll -h | grep emp2.ibd
-rw-r-----. 1 mysql mysql 272K 8月   9 09:33 emp1.ibd
-rw-r-----. 1 mysql mysql 304K 8月   9 09:37 emp2.ibd

可以发现，两个表占用的空间竟然不一样，表 emp1 id字段类型 smallint(5) 插入 5000 条记录后占用空间为 272K ，而 emp2 id字段类型 bigint(5) 插入同样的数据后占用空间大小为 304K 。

这就是所谓 不超过范围的情况下，数据类型越小越好 。

简单就好

简单数据类型的操作通常需要更少的CPU周期

• 1、整型比字符操作代价更低，因为字符集和校对规则是字符比较比整型比较更复杂；
• 2、使用 MySQL 自建类型而不是字符串来存储日期和时间；
• 3、用整型存储IP地址。

我们拿日期数据类型来举个例子，同样建两张表：

CREATE TABLE `tab1` (
  `id` smallint(5) NULL,
  `name` varchar(255) NULL,
  `ctime` date NULL
);

CREATE TABLE `tab2` (
  `id` smallint(5) NULL,
  `name` varchar(255) NULL,
  `ctime` datetime NULL
);

tab1 的 ctime 字段类型为 date ，tab2 的 ctime 字段类型为 datetime ，同样，执行 shell 脚本，插入 20000 条记录：

#!/bin/bash
i=1
while [ $i -le 20000 ]
do
    mysql -uroot -p123456 test -e "insert into tab1 (id,name,ctime) values ($i,'n$i',now());"
    i=$(($i+1))
done

改下脚本，再向表 tab2 插入 20000 条记录。

数据准备完毕后，我们来分别查询一下这两个表：

look，看到了，查询两个表的 SQL 语句执行速度不一样（样本量可能还有点小）！

尽量避免 null

如果查询中包含可为 NULL 的列，对 MySQL 来说很难优化，因为可为 null 的列使得 索引 、 索引统计 和 值比较 都更加复杂。

通常情况下 null 的列改为 not null 带来的性能提升比较小，所有没有必要将所有的表的 schema 进行修改，但是应该尽量避免设计成可为 null 的列。

一切以实际情况为准 。

一些细则

整数类型

可以使用的几种整数类型：

• TINYINT 8 bit，
• SMALLINT 16 bit，
• MEDIUMINT 24 bit，
• INT 32 bit，
• BIGINT 64 bit

尽量使用满足需求的最小数据类型。前文有述。

字符和字符串类型

varchar ：根据实际内容长度保存数据。

使用最小的符合需求的长度：

varchar(n) ：n小于等于255使用额外一个字节保存长度，n>255使用额外两个字节保存长度。

varchar(5) 与 varchar(255) 保存同样的内容，硬盘存储空间相同，但内存空间占用不同，是指定的大小 。

varchar在 MySQL 5.6 之前变更长度，或者从255一下变更到255以上时，都会导致 锁表 。

varchar应用场景：

存储长度波动较大的数据，如：文章，有的会很短有的会很长；

字符串很少更新的场景，每次更新后都会重算并使用额外存储空间保存长度；

适合保存多字节字符，如：汉字，特殊字符等。

char：固定长度的字符串

最大长度：255；

会自动删除末尾的空格；

检索效率、写效率 会比varchar高，以空间换时间。

char 使用场景：

存储长度波动不大的数据，如：md5摘要；

存储短字符串、经常更新的字符串。

BLOB 和 TEXT 类型

MySQL 把每个 BLOB 和 TEXT值当作一个独立的对象处理。

两者都是为了存储很大数据而设计的字符串类型，分别采用二进制和字符方式存储。

日期时间

datetime

• 占用8个字节；
• 与时区无关，数据库底层时区配置，对 datetime 无效；
• 可保存到毫秒；
• 可保存时间范围大；
• 不要使用字符串存储日期类型，占用空间大，损失日期类型函数的便捷性。

timestamp

• 占用4个字节；
• 时间范围：1970-01-01到2038-01-19；
• 精确到秒；
• 采用整形存储；
• 依赖数据库设置的时区；
• 自动更新timestamp列的值。

date

• 占用的字节数比使用字符串、datetime、int存储要少，使用date类型只需要3个字节；
• 使用date类型还可以利用日期时间函数进行日期之间的计算；
• date类型用于保存1000-01-01到9999-12-31之间的日期。

使用枚举代替字符串类型

有时可以使用 枚举 类型代替常用的字符串类型，MySQL 存储枚举类型会非常紧凑，会根据列表值的数据压缩到一个或两个字节中，MySQL 在内部会将每个值在列表中的位置保存为整数，并且在表的 .frm 文件中保存“数字-字符串”映射关系的查找表。

特殊类型数据

曾经我使用 varchar(15) 来存储 ip 地址，然而，ip 地址的本质是 32 位无符号整数不是字符串，可以使用 INET_ATON 和 INET_NTOA 函数在这两种表示方法之间转换。

比如：

mysql> select inet_aton('192.168.134.119');
+------------------------------+
| inet_aton('192.168.134.119') |
+------------------------------+
|                   3232269943 |
+------------------------------+
1 row in set (0.03 sec)

mysql> select inet_ntoa('3232269943');
+-------------------------+
| inet_ntoa('3232269943') |
+-------------------------+
| 192.168.134.119         |
+-------------------------+
1 row in set (0.03 sec)

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