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MySQL数据库的数据类型和索引

数据库有没有建过索引?
没有。
居然没有建过索引,查询难道不用索引么!!!

数据库的数据库索引对程序员来说是透明的,意味着数据库建立索引之前和之后,你的SQL语句都可以正常运行,索引的运用只是数据库引擎工作时候的优化手段。但是,这不是意味着数据库索引仅仅是数据库设计和运维者的事情,对于一个程序员如果对数据库已有的索引有所了解,还是可以大大优化程序员数据库的查询和修改语句执行效率的,以免你的低效查询语句称为拖累整个系统性能的Black Sheep。本文对MySQL数据类型和索引建立、优化进行整理,现在数据库引擎默认都是InnoDB的,而且目前MySQL/MariaDB应用于生产环境时候,应该都是用的这个引擎吧。

1. MySQL的数据类型

1.1 数字类型和时间类型

数字类型算是最简单的了,主要差异在于各个类型的取值范围大小限制,和对存储空间字节数的需求。数字类型当然是在满足情况的条件下越短越好,一方面MySQL每行有65535字节长度的限制,同时更宽的数据类型意味着对CPU、内存、磁盘I/O带来压力。

  • MySQL支持的定点数字类型和占用字节数分别是
类型 长度
TINYINT 1
SMALLINT 2
MEDIUMINT 3
INTEGER 4
BIGINT 5

在数据库设计的时候,常常看到这些整形有个前缀长度,其实这对其类型本身的存储长度和精度没有影响,只会关系到某些交互式工具显示出来的字符个数。

  • MySQL支持的浮点(实数)类型和占用字节数为
类型 长度
FLOAT 4
FLOAT(p) [0,24] 4
FLOAT(p) [25,53] 8
DOUBLE,REAL 8

计算机的浮点运算都是不精确的,如果要实现精确浮点运算,就需要使用DECIMAL类型。

  • 时间类型
    常被使用的是DATE、DATETIME和TIMESTAMP类型,其表示的范围为:

    DATE:’1000-01-01’ to ‘9999-12-31’
    DATETIME:’1000-01-01 00:00:00’ to ‘9999-12-31 23:59:59’
    TIMESTAMP:’1970-01-01 00:00:01’ UTC to ‘2038-01-19 03:14:07’ UTC

TIMESTAMP存储的范围比DATETIME要小,但是空间利用率也最高。MySQL支持的时间精度最高为1s,如果更精确的存储,就必须自己定义存储格式了。

1.2 字符串类型

MySQL中的字符串类型比较多也比较的复杂,各个字符串类型的差别不仅仅在存储时候的空间占用,对存取时候字段某位的strip和padding还有差异。对于类型CHAR/VARCHAR/TEXT是跟本地字符集相关的,这会影响到实际占用空间的字节数、字符比较等。

  • CHAR(M)/VARCHAR(M)
    长度限制参数M表示的是本地字符集的字符个数而不是bytes数目,比如对于UTF8编码,每个本地字符其实际占用的byte长度可能是3或4倍的本地字符长度。比如VARCHAR(255),如果每个本地字符占用两个字节,那么其需要的存储空间最大为255×2+2。
    CHAR的M被限制在最大255,而VARCHAR的M理论上受限于Row Size的长度(65,535bytes),且实际存储时候会附加1~2字节的前缀表示数据实际长度。如果strict SQL模式没有被打开,那么当插入数据超过声明长度限制的时候,数据将会被截断并产生警告信息,在strict SQL模式下将会出错。
    CHAR类型在存储的时候,会在右端padding SPACE到指定的M长度,当取该字段的时候,所有末尾的SPACE都将会被strip掉然后返回;VARCHAR不会对进行SPACE进行padding以及strip操作,存储什么样的数据就会返回什么样的数据。
    对于CHAR/VARCHAR/TEXT类型,在进行字符串比较的时候,(SQL语句参数中的字符串)结尾的空格都是不参与比较的,但是对于LIKE语句,检索的时候结尾的空格是考虑在内的。
  • BINARY(M)/VARBINARY(M)
    BINARY/VARBINARY在操作的时候,参考的是byte streaming而不是charaset streaming,所以其长度限制参数M表示的是byte数目,在比较的时候也是直接的数字大小比较(而非本地字符集方式比较)。
    BINARY在插入的时候,会使用0x00(而非SPACE)padding到长度M,取值的时候不会进行strip尾部空字符的操作(意味着取出来的长度一定是M);VARBINARY则是保证原样存取的。
  • BLOB/TEXT
    分别有TINY/MEDIUM/LONG类型的衍生长度,BLOB是bytes streaming类型的,而TEXT是基于character streaming本地字符集类型的,两者在存取的时候都不会进行padding和strip操作。
    BLOB/TEXT的关系和之前的VARBINARY/VARCHAR是比较相似的,除了:BLOB/TEXT不能够有DEFAULT值;BLOB/TEXT在创建索引的时候必须要有prefix length,而前者是可选的;给予TEXT索引需要有前缀长度,而且建立索引会自动padding SPACE到索引长度,所以如果插入的字符前面一样,只是尾部空字符长度不同,也是会产生相同的索引值。
  • 字符串各个类型占用的空间长度
类型 长度
CHAR(M) Mxw bytes
BINARY(M) M bytes
VARCHAR(M), VARBINARY(M) L+1/L+2 bytes
TINYBLOB, TINYTEXT L+1 bytes
LOB, TEXT L+2 bytes
MEDIUMBLOB, MEDIUMTEXT L+3 bytes
LONGBLOB, LONGTEXT L+4 bytes

根据官方手册,CHAR/BINARY及其衍生的类型的数据是存储在表的行内部(inline)的,而对于BLOB和TEXT类型,每一个字段只占用该行9-12(1~4+8)个字节(用于数据的地址和长度),实际的数据是存储在Row Buffer之外位置的。所以对于经常访问的字符串类型,而长度又不是特别的大,还是建议用VARCHAR(M)的数据类型,性能会比TEXT快不少。

2. MySQL数据库索引

数据库索引可以用来快速找到需要的行,否则的话MySQL就需要一行一行的遍历,查询效率自然相当的低。
MySQL支持的索引包括PRIMARY KEY、UNIQUE、INDEX、FULLTEXT类型的索引。前面说过,FULLTEXT类型的全文索引在中文下基本是报废的,在此就不予讨论了。
特别注意的是,对于索引列只能使用单纯的列名,而不能是表达式或者函数的一部分,比如age+2、TO_DAYS(date_col),引擎在检索的时候才能使用索引。

2.1 索引的类型

  • PRIMARY KEY
    在InnoDB内部,表数据是优化主键快速查询而排列分布的,其查找速度是最快的(相当于聚簇索引:该索引中键值的逻辑顺序决定了表中相应行的物理顺序)。即使表中没有适合做主键的列,也推荐采用一个自动增长的整数主键(代理键),那么这个表在增加数据的时候是顺序存放的,而且后续在别的表参考该外键查询的时候也会得到优化。本身在设计表的时候,也建议常用的数据额不常用的数据分表存放以增加效率。
  • INDEX
    普通索引,对数据没有约束要求,多行记录可以包含相同值。无论对于字符串索引,还是多列组合索引,都以及在查询语句中,都有个最左前缀的原则:

    (1) 对于字符串类型,可以指定索引前缀长度(且对于BLOB/TEXT前缀长度参数是必须的),在InnoDB表中其前缀长度最长是767 bytes,且参数M是用bytes计量的。所以太长的字符串,建立BTree索引浪费比较大,这时候用手动模拟HASH索引是个方法,不过这种方式对字符串无法灵活的使用前缀方式查询(例如LIKE这类的操作)。
    (2) 在建立多列索引的时候,必须按照从左到右的顺序使用全部或部分的索引列,才能充分的使用组合索引,比如:(col1, col2, col3)使用(col1)、(col1, col2)、(col1, col2, col3)有效。在查询语句中会一直向右匹配直到遇到范围查询(>,<,BETWEEN,LIKE)就停止匹配,其后的索引列将不会使用索引来优化查找了。
    (3) 索引不是建立的越多、越长越好,因为索引除了占用空间之外,对后续数据库的增加、删除、修改都有额外的操作来更新索引,所以对索引列和字符串前缀长度,都参考选择性(Selectivity)这个指标来确定:选择性定义为不重复的索引值和数据总记录条数的比值,其选择性越高,那么索引的查询效率也越高,对于性别这种参数,建立索引根本没有意义。

  • UNIQUE
    UNIQUE索引要求索引是唯一的。对于单列索引,要求该列所有数据都不相同,但允许有NULL值;对于多列的组合索引,要求这些列的组合是唯一的。UNIQUE索引其本身既可以作为索引,实际中也可以用以产生数据约束,防止增加或者修改后产生相同数据。

2.2 B+Tree和HASH

  • B+Tree
    该类型的索引中,列记录都是按照顺序排列的,可以优化用于比较或者范围查找操作(=, >, >=, <, <=, BETWEEN, IN),以及用于(GROUP BY, ORDER BY)操作,而且对于字符串类型的索引,最左前缀字符串也可以充分利用索引,比如LIKE ‘Patrick%’会解释成 ‘Patrick’ <= key_col < ‘Patricl’。
  • HASH
    速度更快,不过只能用于 =、<=>、IN操作符;优化器不能用于ORDER BY操作;任何查找操作必须是索引的完整列。

本文完!

参考文献:

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