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MySQL数据类型选择性能比对

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Leshami
发布2018-12-17 09:51:11
6560
发布2018-12-17 09:51:11
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文章被收录于专栏:乐沙弥的世界

版权声明:本文为博主原创文章,欢迎扩散,扩散请务必注明出处。 https://blog.csdn.net/robinson_0612/article/details/84365551

在关系型数据库建表期间,我们需要考虑很多很多的事项。诸如表存储什么数据,列上使用的数据类型,选择什么样的存储引擎等等。本文主要介绍针对表上列使用三种不同的数据类型来进行对比,以观察选择不同数据类型时,对于性能造成的影响。

一、建表时需要考虑的事项

作用:    存储什么数据? 结构:    包含什么列,需要约束吗? 存储:    每一列使用什么数据类型?需要索引吗? 引擎:    使用什么存储引擎呢? 数据筛选:    哪些列被频繁用作过滤条件?增删改查频率?

一、构造测试环境

代码语言:javascript
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CREATE TABLE `tb_char` (
  `uid` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `mobile` char(11) DEFAULT NULL,
  `passwd` varchar(50) DEFAULT NULL,
  `name` varchar(50) DEFAULT NULL,
  `sex` tinyint DEFAULT NULL,
  `birthday` datetime DEFAULT NULL,
  `updated_time` datetime DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`uid`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

使用三个表相同mobile列使用三种不同数据类型,分别为:
Char(11)
Varchar(11)
Bigint(11)

对应表名分别为:
tb_char
tb_varchar
tb_bigint
三张表总记录数100W,

测试环境:
(root@localhost) [tempdb]> show variables like 'version';
+---------------+------------+
| Variable_name | Value |
+---------------+------------+
| version | 5.7.23-log |
+---------------+------------+
select 'Leshami' author,'http://blog.csdn.net/leshami' Blog;
+---------+------------------------------+
| author | Blog |
+---------+------------------------------+
| Leshami | http://blog.csdn.net/leshami |
+---------+------------------------------+

二、基于无索引情形比对

表上统计信息,mysql统计信息不是很准确,如下图,基于bigint数据类型占用的磁盘你空间与char类型占用磁盘空间等同。varchar变长要大一些。因为varchar需要单独的字节来存放字符终止信息。

代码语言:javascript
复制
-- 下面执行以下三条SQL语句比对性能
SELECT *
FROM tb_char
WHERE mobile = '17998335908';

SELECT *
FROM tb_varchar
WHERE mobile = '17998335908';

SELECT *
FROM tb_bigint
WHERE mobile = 17998335908;

每条SQL总计执行10次,观察每条好用的平均时间,bigint性能最佳。

二、基于索引情形比对

下面为过滤条件列mobile添加索引列,观察性能表现

代码语言:javascript
复制
CREATE INDEX uk_mobile  ON tb_char(mobile);
CREATE INDEX uk_mobile  ON tb_varchar(mobile);
CREATE INDEX uk_mobile  ON tb_bigint(mobile);

如下图所示,索引占用磁盘开销是bigint数据类型最小,基于索引查询的时间,三者相当

三、基于索引列分组聚合情形比对

为了更好比对性能,下面基于索引列进行分组以及聚合运算,可以看出依旧是bigint数据类型性能最佳

四、最终比对结果及结论

最终完整结果图:

结论: 1)满足需求的前提使用更小长度的数据类型(更少磁盘占用,I/O,CPU,memory开销) 2)整型优先原则,使用简单数据类型 3)避免使用NULL字段,NULL字段很难查询优化、的索引需要额外空间、复合索引无效 4)少用text/blob,varchar的性能会比text高很多

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自作者个人站点/博客。
原始发表:2018年11月23日,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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  • 一、建表时需要考虑的事项
  • 一、构造测试环境
  • 二、基于无索引情形比对
  • 二、基于索引情形比对
  • 三、基于索引列分组聚合情形比对
  • 四、最终比对结果及结论
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