从这篇文章开始,将对InnoDB的行格式和页结构进行介绍,这里主要介绍一下InnoDB的行格式,但是在故事的开始,都来提一下吧
上篇文章介绍了InnoDB的compact列类型,存储数据分为真实数据,和额外信息,而额外信息分为变长字段长度列表,null值列表,记录头信息,而变长字段长度列表是要记录varchar,text等长文本,char这种则不存储,当数据为null也不存储,ascii的字节长度为1,乘以varchar(m)的最长字符创长度,1*M若小于255,则用一个字节存储字段长度,若大于255,当真实数据长度小于127,则一个字节存储,大于则两个字节存储最长字段长度。
引用我们客户的原话: *创建如下表,提示我:* *如果我将下面表中的varchar(200),修改成text(或blob):报错变为另一个:* *我们查阅了很多的资料,不确定The maximum
原因很简单,因为我使用了字段[system],上线报错了.又有人问为啥测试的时候没暴露出来呢?原因也很简单,测试环境使用的是MySQL5,生产环境使用的是MySQL8.而 system 字段在MySQL5不是保留字,在MySQL8 是,一个简单的错误告诉我们,生产和测试使用的组建信息版本一定要一致,不然莫名其妙的问题就会出现.
在开发当中,经常看见有些字段长度是varchar(20)或者varchar(32),但是在自己建表的时候,navicat基本上都是默认的varchar(255)的长度。 所以带着疑问来学习一下数据库表字段长度的设计。
上篇文章说了,mysql有character_Set_client,character_set_collection,character_Set_result来编码解码字符集。字符集有ascii、iso8859、gb2312、gbk、utf-8等。字符集和比较级的介绍。
我们现在已经知道了,mysql客户端到服务器字符集是如何编码解码的,但表中数据到底存在哪里?以什么格式存放?mysql以什么方式访问这些数据?这些我们都会在下面一一解答。
使用explain关键字可以模拟优化器执行SQL查询语句,从而知道Mysql是如何处理你的SQL语句的。分析你的查询语句或者表结构的性能瓶颈
上篇文章说了,innoDB除了会记录真实数据外,会存储额外数据,额外数据就是描述真实数据的数据,额外数据分为超长字段长度列表,null列表,头部信息,null列表主要存储字段为null的数据,mysql规定是一个字节,8个字节为存储,当只有三个字段的时候,高位默认0填充。变长字段长度列表要看实际情况存储的字符集和定义的varchar最大长度。
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1、今天发生了一件有意思的事情,传输的数据大于标准定的字段长度了,我把字段长度调大了,把数据传输过来了。谁知道,人家的数据不符合标准,要删除了重新搞,那么你如何将超长的数据删除呢,或者将超长的数据查询出来。
在设计 mysql 表字段时,int(5) 表示是该字段长度为 5 吗?如果你觉得是,那请你继续往下看,相信你会有新的收获的。
因为看到开发在mysql表里面某个字段长度设置的是2048,有其他开发提出了疑问,会不会有这么长,然后我就查了一下现有数据去确认一下大概字符长度。
作为产品DBA,经常被开发问,修改字段长度锁表吗?然后凭借"经验"给出回答:如果字段长度超过256个字符就会锁表。
在MySQL的查询中常常会用到 order by 和 group by 这两个关键字
Hive也有decimal类型,并且可以指定长度,最好指定长度吧。刚开始以为Hive的decimal类型和MySql一致。后来发现想错了,还是个大坑!
文章末尾有他著作的《深入理解 MySQL 主从原理 32 讲》,深入透彻理解 MySQL 主从,GTID 相关技术知识。
很明显,不同的类型存储的长度有很大区别的,对查询的效率有影响,字段长度对索引的影响是很大的。
1、MYSQL配置参数lower_case_table_names,不可动态更改,LINUX系统默认为0,即库表名以实际情况存储,大小写敏感。如果是 1,以小写存储,大小写不敏感。如果是 2,以实际情况存储,但以小写比较。
今天技术讨论群里 “一切随遇而安”同学看书时出现一个疑问,一个MySQL的表中到底可以有多少个字段?带着这个疑问,我们展开了探讨,也接着讨论了一个单字段长度的问题。
数据库的管理是一个非常专业的事情,对数据库的调优、监控一般是由数据库工程师完成,但是开发人员也经常与数据库打交道,即使是简单的增删改查也是有很多窍门,这里,一起来聊聊数据库中很容易忽略的问题。 字段长度省着点用 先说说我们常用的类型的存储长度: 列类型存储长度tinyint1字节smallint2字节int4字节bigint8字节float4字节decimal(m,d)0-4字节datetime8字节timestamp4字节char(m)m个字节varchar(m)可变长度text可变长度 很明显,不同的类
在对Mysql进行分库分表的时候,经常会遇到一个问题:如果查询的数据分散在多张表中,因为涉及到组合多种表的数据,将会非常麻烦;对于有些分页场景,更是一个灾难,所以对Mysql分库分表的时候经常会基于查询维度来尽量避免跨表查询的场景。 ElasticSearch也是分布式的,当数据分散与多个节点或者分片上时,他是如何解决数据聚合问题的呢?另外,搜索基本都需要排序,如何解决排序问题呢?
在上一篇:MySQL原理 - InnoDB引擎 - 行记录存储 - Compact格式 中,我们介绍了什么是 InnoDB 行记录存储以及 Compact 行格式,在这一篇中,我们继续介绍其他三种行格式。
MySQL中的行格式(Row Format)是指存储在数据库表中的数据的物理格式。它决定了数据是如何在磁盘上存储的,以及如何在查询时被读取和解析的。MySQL支持多种行格式,每种格式都有其特定的优点和适用场景。
最近接受了深圳开源中国(也就创作和运营马云中国gitee网络的公司)科技公司面试官的电话面试,面试过程中面试官要求我谈一谈Mysql的数据结构。笔者当时只记得Mysql数据库的InnoDB存储引擎底层用到了B+树,对于什么是B+树以及InnoDB数据页结构的了解也不多,所以当时面试回答得很肤浅。很明显结果凉凉了,所以决定写篇文章系统地总结这个问题给自己加深印象,下次面试官再问这一块的问题,保证绝对不再翻车!
根据以往经验应该是字段长度不够,才会触发这样的报错,于是排查了数据库中表的字段长度
MySQL 服务器上负责对表中数据的读取和写入工作的部分是存储引擎,比如 InnoDB、MyISAM、Memory 等等,不同的存储引擎一般是由不同的人为实现不同的特性而开发的,目前OLTP业务的表如果是使用 MySQL 一般都会使用 InnoDB 引擎,这也是默认的表引擎。
InnoDB处理数据的过程是发生在内存中的,需要把磁盘中的数据加载到内存中,如果是处理写入或修改请求的话,还需要把内存中的内容刷新到磁盘上。
删除一条记录,数据原有的被废弃,记录头发生变化,主要是打上了删除标记。也就是原有的数据 deleted_flag 变成 1,代表数据被删除。但是数据没有被清空,在新一行数据大小小于这一行的时候,可能会占用这一行。这样其实就是存储碎片,要想减少存储碎片,可以通过重建表来实现(例如对于高并发大数据量表,除了归档,还可以通过利用无锁算法Alter修改字段来重建表增加表性能)。
首先明确在 innodb 引擎中数据是以页为基本单位读取的,而一个页中又包含多个行数据,那么对应地就会有不同的行格式来存储数据,innodb 中的行格式有四种:compact、redundant、dynamic、compressed。redundant 是 5.0 之前用的行格式,这里就不记录了。
上篇文章说了compact行格式中真实数据存储,真实数据innoDB会默认添加transaction_id事务id,roll_pointer回滚指针,其中row_id不是必须的,当用户设置了primery key主键默认用用户设置的,没设置,找一个unique列,若都没有,则会用row_id。
在前面的两篇文章,我们分析了 MySQL InnoDB 引擎的两种行记录存储格式:
计算机网络就是把各个计算机连接到一起,让网络中的计算机可以互相通信。网络编程就是如何在程序中实现两台计算机的通信
原因:列的字段越大,建立索引时所需要的空间也就越大,这样一页中所能存储的索引节点的数量也就越少也越少,在遍历时所需要的 IO 次数也就越多,索引的性能也就越差。
关于MySQL varchar字段类型的最大值计算,也许我们一直都理解错误了,本文从问题出发,经实践验证得出一些实用经验,希望对大家的开发工作有些帮助~
上一篇中,我们知道postgresql表结构定义存储在系统表pg_attribute中,那么在做表结构变更的时候是否只需要变更系统表就可以了呢?
今天是《MySQL核心知识》专栏的第5章,今天跟大家一起聊聊MySQL的字段长度与类型宽度。好了,开始今天的正题。
前天在生产环境中遇到一个问题:使用GROUP_CONCAT函数select出来的数据被截断了,最长长度不超过1024字节,开始还以为是navicat客户端自身对字段长度做了限制的问题。后面故意重新INSERT了一个字段长度超1024字节的数据,但是navicat能完整展示出来,所以就排除了navicat的问题。
最近修改MySQL数据库表中的字段长度时报错,执行更改的sql语句:ALTER TABLE server_list MODIFY COLUMN server_lip CHAR(25);
数据库表中的行格式决定了数据在物理存储时的布局方式,进而对查询和DML操作的性能产生影响。
面试官刚开始问我看过mysql源码没,然后问了这个问题。回答B+树,过不了面试官那关。
ALTER TABLE server_list MODIFY COLUMN server_lip CHAR(25);
今天在一个QQ群看到有同学做http://redtiger.labs.overthewire.org/上的题目。随手做了几题,发现还有点意思,有的题目我也一时想不到思路。工作忙,没有时间一一测试,搜索发现了 http://blog.spoock.com/2016/07/25/redtiger-writeup/,这篇文章的作者对10个题目做了解答。 答案没有做验证,原题目有可能已经更新,不过思路都可以做参考。 同时要说的是,很多同学拿到答案就失去了思考,没有学习思路,也没有探讨这些注入技巧和思路的本质。这样你
在使用MySQL开发应用时,我们常常会遇到由于数据过长导致的“Data too long for column”异常。这通常源于表结构设计或数据类型设置不当所致。今天我们来总结几种常见情况及优化方法,帮助开发人员从源头避免这个问题的发生。
在InnoDB中,表都是根据主键顺序以索引的形式存放的,这种存储方式的表称为索引组织表(IOT),InnoDB使用B+树索引模型,数据都是存储在B+树中的。
主键的设计最好不要与业务逻辑有所关联,主键最后是一串毫无意义,独立不重复的数字,比如:UUID,Auto_increment,又或者是雪花算法生成的主键等等
这个系列属于个人学习网易云课堂MySQL数据库工程师微专业的相关课程过程中的笔记,本篇为其“MySQL数据库对象与应用”中的MySQL数据类型相关笔记。
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