MySQL中的数据类型和schema优化是什么

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丸趣 TV 小编给大家分享一下 MySQL 中的数据类型和 schema 优化是什么,希望大家阅读完这篇文章后大所收获,下面让我们一起去探讨吧!

1. 选择优化的数据类型

MySQL 支持的数据类型有很多,而如何选择出正确的数据类型,对于性能是至关重要的。以下几个原则能够帮助确定数据类型:

更小的通常更好

应尽可能使用可以正确存储数据的最小数据类型,够用就好。这样将占用更少的磁盘、内存和缓存,而在处理时也会耗时更少。

简单就好

当两种数据类型都能胜任一个字段的存储工作时,选择简单的那一方,往往是最好的选择。例如整型和字符串,由于整型的操作代价要小于字符,所以当在两者之间选择时,选择整型通常能够获得更好的性能。

尽量避免 NULL

当列可为 NULL 时,对于 MySQL 来说,在索引和值比较等方面需要做更多的工作,虽然对性能的影响不是很大,但也应尽量避免设计为可为 NULL。

除了以上原则,在选择数据类型时,需遵循的步骤:首先确定合适的大类型,例如数据、字符串、时间等;然后再选择具体的类型。下面将讨论大类型下的一些具体类型,首先是数字,有两种类型:整数和实数。

1.1 整数类型

整数类型和所占用的空间如下:

整数类型空间大小(bit)TINYINT8SMALLINT16MEDIUMINT24INT32BIGINT64

整数类型所能存储的范围和空间大小有关:-2^(N-1) 至 2^(N-1)-1,其中 N 为空间大小的位数。

整数类型具有 UNSIGNED 的可选属性,当声明时,表示不允许负数,则存储范围变为:0 至 2^(N)-1,扩大了一倍。

在 MySQL 中,还可以为整数类型指定宽度,例如 INT(1),但这样的意义并不大,并不会限制值的合法范围,仍能存储 -2^31 至 2^31- 1 的值,所影响的是与 MySQL 的交互工具显示字符的个数。

1.2 实数类型

实数类型的对比如下:

实数类型空间大小(Byte)取值范围计算精度 FLOAT4 负数:-3.4E+38~-1.17E-38;非负数:0、1.17E-38~3.4E+38 近似计算 DOUBLE8 负数:-1.79E+308~-2.22E-308;非负数:0、2.22E-308~1.79E+308 近似计算 DECIMAL 与精度有关同 DOUBLE 精确计算

从上面可以看出,FLOAT 和 DOUBLE 都有固定的空间大小,但同时由于是使用标准的浮点运算,所以只能近似计算。而 DECIMAL 则可以实现精确计算,与此同时占用的空间会相较更大,所耗费的计算开销也更多。

DECIMAL 所占空间大小与指定的精度有关,例如 DECIMAL(M,D):

M 为整个数字的最大长度,取值范围为 [1, 65],默认值为 10;D 为小数点后的长度,取值范围为 [0, 30],且 D = M,默认值为 0。

MySQL 在存储 DECIMAL 类型时会作为二进制字符串存储,每 4 个字节存 9 个数字,当不足 9 位时,数字的占用空间如下:

数字个数占用空间(Byte)1、213、425、637、84

小数点前后将分别存储,同时小数点也要占 1 个字节。下面举两个计算的例子:

DECIMAL(18, 9):整数部分长度为 9,占用 4 个字节。小数部分长度为 9,占用 4 个字节。同时加上小数点 1 个字节,则总共占用 9 个字节。DECIMAL(20, 9):整数部分长度为 14,占用 7(4+3)个字节。小数部分长度为 9,占用 4 个字节。同时加上小数点 1 个字节,则总共占用 12 个字节。

可以看出 DECIMAL 的空间占用还是很大的,因此只有当需要对小数进行精确计算时,才需要使用 DECIMAL。除此之外,我们还可以使用 BIGINT 代替 DECIMAL,例如需要保证小数点后 5 位的计算,可以将值乘上 10 的 5 次方后作为 BIGINT 存储,这样能同时避免浮点存储计算不精确和 DECIMAL 精确计算代价高的问题。

1.3 字符串类型

最常用的字符串类型当属 VARCHAR 和 CHAR。VARCHAR 作为可变长字符串,会使用 1 或 2 个额外字节记录字符串的长度,当最大长度未超过 255 时,只需 1 个字节记录长度,超过 255,则需 2 个字节。VARCHAR 的适用场景:

最大长度比平均长度大很多;列的更新少,避免碎片;使用复杂的字符集,如 UTF-8,每个字符能使用不同的字节存储。

CHAR 则为定长字符串,根据定义的字符串长度分配足够的空间,适用场景:

长度短;长度相近,例如 MD5;经常更新。

除了 VARCHAR 和 CHAR,针对存储大字符串,可以使用 BLOB 和 TEXT 类型。BLOB 和 TEXT 的区别在于,BLOB 是以二进制方式存储,而 TEXT 是以字符方式存储。这也导致,BLOB 类型的数据没有字符集的概念,无法按字符排序,而 TEXT 类型则有字符集的概念,可以按字符排序。两者的使用场景,也由存储格式决定了,当存储二进制数据时,例如图片,应使用 BLOB,而存储文本时,例如文章,则应使用 TEXT 类型。

1.4 日期和时间类型

MySQL 中所能存储的最小时间粒度为秒,常用的日期类型有 DATETIME 和 TIMESTAMP。

类型存储内容空间大小(Byte)时区概念 DATETIME 格式为 YYYYMMDDHHMMSS 的整数 8 无 TIMESTAMP 从 1970 年 1 月 1 日零点以来的秒数 4 有

TIMESTAMP 显示的值将依赖于时区,意味在不同时区查询到的值将不一样。除了以上列出的不同,TIMESTAMP 还具有一个特殊属性,在插入和更新时,如果没有指定第一个 TIMESTAMP 列的值,将会设置这个列的值为当前时间。

我们在开发过程中,应尽量使用 TIMESTAMP,主要是因为其空间大小仅需 DATETIME 的一半,空间效率更高。

如果我们想存储的日期和时间精确到秒之后,怎么办?由于 MySQL 并未提供,所以我们可以使用 BIGINT 存储微妙级别的时间戳,或者使用 DOUBLE 存储秒之后的小数部分。

1.5 选择标识符

通常来说整数是标识符的最好选择,主要是因为其简单,计算快,且可使用 AUTO_INCREMENT。

2. 范式和反范式

简单来说,范式就是一张数据表的表结构所符合的某种设计标准的级别。第一范式,属性不可分割,现在的 RDBMS 系统建成的表都是符合第一范式的。而第二范式,则是消除非主属性对码(可以理解为主键)的部分依赖。第三范式消除非主属性对码的传递依赖。具体的介绍,可以读读知乎上的这个回答(https://www.zhihu.com/question/24696366/answer/29189700)

严格范式化的数据库中,每个事实数据会出现且只出现一次,不会出现数据冗余,这样所能带能带来的好处有:

更新操作更快;修改更少的数据;表更小,更好地放内存中,执行操作更快;更少需要 DISTINCT 或 GROUP BY。

但也由于数据分散存在各张表中,查询时需要对表进行关联。而反范式的优点则是不用进行关联,将数据冗余存储。

在实际应用中,不会出现完全的范式化或完全的反范式化,时常需要混用范式和反范式,使用部分范式化的 schema,往往是最好的选择。关于数据库设计,在网上看到这样一段话,大家可以感受下。

数据库设计应该分为三个境界:

第一境界:刚入门数据库设计,范式的重要性还未深刻理解。这时候出现的反范式设计,一般会出问题。

第二境界:随着遇到问题解决问题,渐渐了解到范式的真正好处,从而能快速设计出低冗余、高效率的数据库。

第三境界:再经过 N 年的锻炼,是一定会发觉范式的局限性的。此时再去打破范式,设计更合理的反范式部分。

范式就像武侠里面的招数,初学者妄想不按招数来,只能死的很难堪。毕竟招数都是高手总结归纳的精华。而随着武功提高,招数熟练之后,必然是发现招数的局限性,要么忘掉招数,要么自创招数。

只要努力,加上多熬几年,总能达到第二个境界,总会觉得范式是经典。此时能不过分依赖范式,快速突破范式局限性的人,自然是高手。

4. 缓存表和汇总表

除了上述说到的反范式,在表中存储冗余数据,我们还可以创建一张完全独立的汇总表或缓存表,来满足检索的需要。

缓存表,指的是存储可以从 schema 其他表中获取数据的表,也就是逻辑上冗余的数据。而汇总表,则指的是存储使用 GROUP BY 等语句聚合数据,计算出的不冗余的数据。

缓存表,可用于优化搜索和检索查询语句,这里可以使用的技巧有对缓存表使用不同的存储引擎,例如主表使用 InnoDB,而缓存表则可使用 MyISAM,获得更小的索引占用空间。甚至可以将缓存表放到专门的搜索系统中,例如 Lucene。

汇总表,则是为了避免实时计算统计值所带来的高昂代价,代价来自两方面,一是需要扫描表中的大部分数据,二是建立特定的索引,会对 UPDATE 操作有影响。例如,查询微信过去 24 小时的朋友圈数量,则可固定每 1 小时扫描全表,统计后写一条记录到汇总表,当查询时,只需查询汇总表上最新的 24 条记录,而不必每次查询时都去扫描全表进行统计。

在使用缓存表和汇总表时,必须决定是实时维护数据还是定期重建,这取决于我们的需求。定期重建相比实时维护,能节省更多的资源,表的碎片更少。而在重建时,我们仍需保证数据在操作时可用,需要通过“影子表”来实现。在真实表后创建一张影子表,当填充好数据后,通过原子的重命名操作来切换影子表和原表。

5. 加快 ALTER TABLE 操作的速度

当 MySQL 在执行 ALTER TABLE 操作时,往往是新建一张表,然后把数据从旧表查出并插入到新表中,再删除旧表,如果表很大,这样需要花费很长时间,且会导致 MySQL 的服务中断。为了避免服务中断,通常可以使用两种技巧:

在一台不提供服务的机器上执行 ALTER TABLE 操作,然后再与提供服务的主库进行切换;“影子拷贝”,建立一张与原表无关的新表,在数据迁移完成后,通过重命名操作进行切换。

但也不是所有的 ALTER TABLE 操作会引起表重建,例如在修改字段的默认值时,使用 MODIFY COLUMN 会进行表重建,而使用 ALTER COLUMN 则不会进行表重建,操作速度很快。这是因为 ALTER COLUMN 在修改默认值时,会直接修改了存在表的.frm 文件(存储字段的默认值),而并未重建表。

看完了这篇文章,相信你对 MySQL 中的数据类型和 schema 优化是什么有了一定的了解,想了解更多相关知识,欢迎关注丸趣 TV 行业资讯频道,感谢各位的阅读!

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