MySQL数据类型选择性能比对详解

星哥玩云

发布于 2022-08-17 17:05:43

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发布于 2022-08-17 17:05:43

文章被收录于专栏：开源部署

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

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。

-- 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

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

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char

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