MySQL 学习教程(三)【整理】-列类型( 数值型/ 日期时间型/ 字符串型)

注： 参考自 http://blog.csdn.net/qq_35246620/article/details/70823903

列类型（数据类型）

所谓的列类型，其实就是指数据类型，即对数据进行统一的分类，从系统的角度出发是为了能够使用统一的方式进行管理，更好的利用有限的空间。

在 SQL 中，将数据类型分成了三大类，分别为：数值型、字符串型和日期时间型。

一、数值型数据，可以进一步将其划分为整数型和小数型。

1.1 整数型

在 SQL 中，由于要考虑节省磁盘空间的问题，因此系统又将整型细分成五类，分别为：

tinyint

：迷你整型，使用 1 个字节存储数据（常用）；

smallint

：小整型，使用 2 个字节存储数据；

mediumint

：中整型，使用 3 个字节存储数据；

int

：标准整型，使用 4 个字节存储数据（常用）；

bigint

：大整型，使用 8 个字节存储数据。

接下来，输入如下 SQL 语句进行测试：

-- 创建整型表
create table my_int(
int_1 tinyint,
int_2 smallint,
int_3 int,
int_4 bigint
)charset utf8;

[/code]



如上图所示，咱们已经成功创建

my_int

表，再插入数据：

-- 插入数据
insert into my_int values (1,2,3,4);
insert into my_int values ('a','b','c','d');
insert into my_int values (255,2,3,4);

[/code]



如上图所示，通过列类型，咱们可以限定插入数据的类型以及长度范围。

至于为什么在对

int_1

赋值时，报出超出范围的错误，则是因为在 SQL 中数值类型默认是有符号位的，即分正负。如果需要使用无符号的数据，这就需要咱们自己对数据类型进行声明啦，即在声明数据类型时，追加

unsigned

关键字。例如：

-- 在 my_int 表中，添加 int_5 字段，设置其数据类型为 tinyint unsigned
alter table my_int add int_5 tinyint unsigned;

[/code]



如上图所示，添加

int_5

字段成功，继续插入数据：

-- 插入数据
insert into my_int values (1,2,3,4,255);

[/code]



如上图所示，当咱们将

tinyint

限定为

unsigned

之后，已经可以插入

0~255

之间的任何整数啦！但是，回过头来，让咱们仔细看看下面这张图：



通过观察上面这张图，咱们会发现：每个字段的数据类型后面都会跟着一对括号，并且里面含有数字。这些数字啊，其实并没有什么特别的含义，只是表示数据的显示宽度。实际上，咱们可以修改显示的宽度，但是这种修改并不会改变数据本身的大小。

显示宽度的意义：在于当数据不够显示宽度的时候，会自动让数据变成对应的显示宽度，通常需要搭配一个前导

0

来增加宽度，其不改变数据值的大小，即用

zerofill

进行零填充，并且零填充会导致数值自动变成无符号。

下面，执行如下 SQL 语句：

-- 在 my_int 表中，添加 int_6 字段，设置其数据类型为 tinyint zerofill
alter table my_int add int_6(3) tinyint zerofill;

[/code]



再插入数据，进行测试：

-- 插入数据
insert into my_int values (1,2,3,4,5,6);

[/code]



如上图所示，零填充的意义：在于保证数据的格式。

1.2 小数型

小数型，即带有小数点或者范围超出整型的数值类型。

在 SQL 中，将小数型细分为浮点型和定点型两种，其中：

浮点型：小数点浮动，精度有限，容易丢失精度；

定点型：小数点固定，精度固定，不会丢失精度。

第 1 种：浮点型

浮点型数据是一种精度型数据，因为超出指定范围之后，其会丢失精度，自动进行四舍五入操作。理论上，浮点型分为两种精度：

float

：单精度，占用 4 个字节存储数据，精度范围大概为 7 位左右；

double

：双精度，占用 8 个字节存储数据，精度范围大概为 15 位左右。

浮点型的使用方式：如果直接用

float

，则表示没有小数部分；如果用

float(M,D)

，其中

M

代表总长度，

D

代表小数部分长度，

M-D

则为整数部分长度。

执行如下 SQL 语句创建浮点数表，进行测试：

-- 创建浮点数表
create table my_float(
f1 float,
f2 float(10,2),
f3 float(6,2)
)charset utf8;

[/code]

在咱们向浮点数表

my_float

插入数据的时候，可以直接插入小数，也可以插入用科学计数法表示的数据。此外，插入浮点型数据时，整数部分是不能超出长度范围的，但是小数部分是可以超出长度范围的，系统会自动进行四舍五入的操作。特别是，如果浮点数是因为系统进位（四舍五入）导致整数部分超出指定的长度，那么系统是允许成立的。

-- 插入测试数据
insert into my_float values (2.15e4,20.15,9999.99);
insert into my_float values (20151120,123456789.99,9999.99);
insert into my_float values (5211314,123456.99,99.99999);

[/code]



如上图所示，咱们的结论得到了验证。

第 2 种：定点型

定点型数据，绝对的保证整数部分不会被四舍五入，也就是说不会丢失精度，但小数部分有可能丢失精度，虽然理论上小数部分也不会丢失精度。

执行如下 SQL 语句创建定点数表，以浮点数做对比，进行测试：

-- 创建定点数表
create table my_decimal(
f1 float(10,2),
d1 decimal(10,2)
)charset utf8;

[/code]

当咱们插入数据的时候，定点数的整数部分一定不能超出长度范围（进位也不可以），小数部分的长度则可以随意超出，没有限制，系统会自动进行四舍五入的操作：

-- 插入测试数据
insert into my_decimal values (99999999.99,99999999.99);
insert into my_decimal values (123456789.99,2015.1314);
insert into my_decimal values (123456.99,2015.1314);

[/code]



如上图所示，咱们的结论同样得到了验证。

二、日期时间型

日期时间型数据，顾名思义，就是用来表示日期和时间的数据类型，共有五种类型，分别为：

datetime

：日期时间，其格式为

yyyy-MM-dd HH:mm:ss

，表示的范围是从 1000 年到 9999 年，有零值，即

0000-00-00 0000:00

；

date

：日期，就是

datetime

的

date

部分；

time

：时间，或者说是时间段，为指定的某个时间区间之间，包含正负时间；

timestamp

：时间戳，但并不是真正意义上的时间戳，其是从

1970

年开始计算的，格式和

datetime

一致；

year

：年份，共有两种格式，分别为

year(2)

和

year(4)

.

执行如下 SQL 语句创建日期时间表，进行测试：

-- 创建日期时间表
create table my_date(
d1 datetime,
d2 date,
d3 time,
d4 timestamp,
d5 year
)charset utf8;

[/code]

当咱们插入数据时，日期时间型中的

time

，可以为负数，甚至可以是很大的负数；

year

，可以使用 2 位数据插入，也可以使用 4 位数据插入；

timestamp

，只要当前所在的记录被更新，该字段就会自动更新为当前时间，且时间戳类型默认为非空的。

-- 插入测试数据
insert into my_date values ('2017-05-06 13:15:00','2017-05-06','13:15:00','2017-05-06 13:15:00',2017);
insert into my_date values ('2017-05-06 13:15:00','2017-05-06','-113:15:00','2017-05-06 13:15:00',69);
insert into my_date values ('2017-05-06 13:15:00','2017-05-06','-2 13:15:00','2017-05-06 13:15:00',70);

[/code]



如上图所示，以上 3 条记录已经插入成功，接下来，咱们再来验证更新记录时，时间戳类型的字段

d4

是否会自动更新：

-- 更新记录，验证时间戳类型的字段是否会自动更新
update my_date set d1 = '2017-05-06 13:24:00' where d5 = 1970;

[/code]



如上图所示，显然咱们的结论全部得到了验证。

三、字符串型

在 SQL 中，将字符串类型分成了 6 类，分别为：

char

、

varchar

、

text

、

blob

、

enum

和

set

.

第 1 类：定长字符串

定长字符串：

char

，即磁盘（二维表）在定义结构的时候就已经确定了最终数据的存储长度。

char(L)

：L 表示 Length，即可以存储的长度，单位为字符，最大长度为 255；

char(4)

：表示在 UTF8 环境下，需要 4*3=12 个字节。

第 2 类：变长字符串

变长字符串：

varchar

，即在分配存储空间的时候，按照最大的空间分配，但是实际用了多少，则是根据具体的数据来确定。

varchar(L)

：L 表示 Length，理论长度是 65536，但是会多出 1 到 2 个字节来确定存储的实际长度；

varchar(10)

：例如存储 10 个汉字，在 UTF8 环境下，需要 10*3+1=31 个字节。

实际上，如果存储长度超过 255 个字符，则既不用定长字符串也不用变长字符串，而是用文本字符串

text

.

如何选择定长字符串或者是变长字符串呢？

定长字符串对磁盘空间比较浪费，但是效率高：如果数据基本上确定长度都一样，就使用定长字符串，例如身份证、电话号码等；

变长字符串对磁盘空间比较节省，但是效率低：如果数据不能确定长度（不同的数据有变化），就使用变长字符串，例如地址、姓名等。

第 3 类：文本字符串

如果数据量非常大，通常说超过 255 个字符就会使用文本字符串。

文本字符串根据存储的格式进行分类，可以分为：

text

：存储文字；

blob

：存储二进制数据（其实际上都是存储路径），通常不用。

第 4 类：枚举字符串

枚举字符串：

enum

，需要事先将所有可能出现的结果都设计好，实际上存储的数据必须是规定好的数据中的一个。

枚举字符串的使用方式：

定义：

enum('元素1','元素2','元素3'...)

，例如

enum('男','女','保密')

；

使用：存储的数据，只能是事先定义好的数据。

执行如下 SQL 语句创建枚举表，进行测试：

-- 创建枚举表
create table my_enum(
gender enum('男','女','保密')
)charset utf8;

[/code]



再执行如下 SQL 语句，向表

my_enum

中插入测试数据：

-- 插入测试数据
insert into my_enum values ('男'),('女'),('保密');
insert into my_enum values ('male');

[/code]



通过上面的测试，咱们可以发现使用枚举字符串有一个好处，那就是：规范数据格式，插入表中的数据只能是事先定义好的某个数据。

此外，枚举字符串还有一个作用，那就是：节省存储空间（枚举数据通常都有一个别名），枚举实际上存储的是数值而不是字符串本身。

在 MySQL 中，系统是有自动转换数据格式的功能的。在这里，咱们可以证明枚举字段存储的是数值，具体方法为：将数据取出来

+0

，如果是字符串最终结果永远为

0

，否则就是其他值。

-- 验证枚举字段实际存储的格式
select gender + 0,gender from my_enum;

[/code]



观察上述结果，咱们可以找出枚举元素的实际规律，即按照元素出现的顺序，从

1

开始编号。接下来，咱们再来了解枚举的原理：

枚举在进行数据规范（定义）的时候，系统会自动建立一个数字与枚举元素的对应关系（放在日志中）；在进行数据插入的时候，系统自动将字符串转换为对应的数值进行存储；在进行数据提取的时候，系统自动将数值转换成对应的字符串进行显示。

通过阅读以上枚举的原理，咱们可以知道：使用枚举的效率并不高（低于其他类型的数据），但能规范数据和节省存储空间。

第 5 类：集合字符串

集合字符串：

set

，跟枚举类似，实际存储的是数值而不是字符串。

集合字符串的使用方式：

定义：

set

，元素列表；

使用：可以使用元素列表中的多个元素，用逗号分隔。

执行如下 SQL 语句创建枚举表，进行测试：

-- 创建集合表
create table my_set(
hobby set('音乐','电影','旅行','美食','摄影','运动','宠物')
)charset utf8;

[/code]



再执行如下 SQL 语句，向表

my_set

中插入测试数据：

-- 插入测试数据
insert into my_set values ('电影,美食,宠物');
insert into my_set values (3);

[/code]



再执行如下 SQL 语句，查看表

my_set

中的数据：

-- 查看数据
select hobby + 0,hobby from my_set;

[/code]



观察上面的结果，相信大部分童鞋也懵啦！对于

3

还好理解，

3=2+1

，对应于集合中数据的编号，也正是

音乐

和

电影

；但是

74

是什么鬼啊？在此，咱们不妨将集合（

'音乐','电影','旅行','美食','摄影','运动','宠物'

）中的元素选中的记为

1

，没有选中的记为

0

，表示成二进制，也就是：

0101001

再将上面的二进制反过来：

1001010

不妨算算，上述二进制对应的十进制数，即为

74

.

到这里，相信大家已经恍然大悟啦，原来：集合字符串中每一个元素都对应一个二进制位，其中被选中的为

1

，未选中的为

0

，最后在反过来，这个二进制数对应的十进制数即为其数据库中实际存储的是数值。

此外，集合字符串中插入元素的顺序并没有影响，最终系统都会自动去匹配集合的顺序，即：

-- 插入测试数据
insert into my_set values ('电影,美食,旅行');
insert into my_set values ('旅行,电影,美食');

[/code]

上述两个 SQL 语句会产生相同的结果：



如上图所示，显然咱们的结论得到了验证。

最后，集合的原理同枚举类似，因此可以的到相同的结论，即：使用集合的效率并不高（低于其他类型的数据），但能规范数据和节省存储空间。