mysql中常见的数据类型

一：MySQL数据类型

MySQL中定义数据字段的类型对你数据库的优化是非常重要的

MySQL支持多种数据类型，大致可以分为三类：数值 日期/时间和字符串

二、数值类型

　1.整数类型

2.浮点数

如果希望保证值比较准确，推荐使用定点数数据类型。MySql中的浮点类型有float，double和real。他们定义方式为：FLOAT(M,D) 、 REAL(M,D) 、 DOUBLE PRECISION(M,D)。

FLOAT和DOUBLE中的M和D的取值默认都为0，即除了最大最小值，不限制位数。允许的值理论上是-1.7976931348623157E+308~-2.2250738585072014E-308、0和2.2250738585072014E-308~1.7976931348623157E+308。M、D范围如下：

（MySql5.7实测，与IEEE标准计算的实际是不同的，下面介绍）：M取值范围为0~255。FLOAT只保证6位有效数字的准确性，所以FLOAT(M,D)中，M<=6时，数字通常是准确的。如果M和D都有明确定义，其超出范围后的处理同decimal。

D取值范围为0~30，同时必须<=M。double只保证16位有效数字的准确性，所以DOUBLE(M,D)中，M<=16时，数字通常是准确的。如果M和D都有明确定义，其超出范围后的处理同decimal。

CHAR值时，在它们的右边填充空格以达到指定的长度。当检索到CHAR值时，尾部的空格被删除掉，所以，我们在存储时字符串右边不能有空格，即使有，查询出来后也会被删除。在存储或检索过程中不进行大小写转换。

三、时间日期类型（5）

该“0”值如下：

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四、各种类型占用的存储

1.数值类型

　

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定点数的比较特殊，而且与具体版本也有关系，此处单独解释：

使用二进制格式将9个十进制(基于10)数压缩为4个字节来表示DECIMAL列值。每个值的整数和分数部分的存储分别确定。每个9位数的倍数需要4个字节，并且“剩余的”位需要4个字节的一部分。下表给出了超出位数的存储需求：

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2.时间日期

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从版本5.6.4开始，存储需求就有所改变，根据精度而定。不确定部分需要的存储如下：

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比如，TIME(0), TIME(2), TIME(4), 和TIME(6) 分别使用3, 4, 5, 6 bytes。　

3.字符串

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4.类型的选择

为了优化存储，在任何情况下均应使用最精确的类型。

例如，如果列的值的范围为从1到99999，若使用整数，则MEDIUMINT UNSIGNED是好的类型。在所有可以表示该列值的类型中，该类型使用的存储最少。

用精度为65位十进制数(基于10)对DECIMAL 列进行所有基本计算(+、-、*、/)。

使用双精度 *** 作对DECIMAL值进行计算。如果准确度不是太重要或如果速度为最高优先级，DOUBLE类型即足够了。为了达到高精度，可以转换到保存在BIGINT中的定点类型。这样可以用64位整数进行所有计算，根据需要将结果转换回浮点值。

5.使用其他数据库的SQL语句

为了使用为其它数据库编写的SQL执行代码，MySQL按照下表所示对列类型进行映射。通过这些映射，可以很容易地从其它数据库引擎将表定义导入到MySQL中：

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Mysql支持的多种数据类型主要有：数值数据类型、日期/时间类型、字符串类型。 

1.整数数据类型及其取值范围：

类型

说明

存储需求（取值范围）

tinyint    很小整数    1字节（[0~255]、[-128~127]）255=2^8-1127=2^7-1  

smallint    小整数    2字节（0~65535、-32768~32767） 65535=2^16-1  

mediumint    中等    3字节（0~16777215） 16777215=2^24-1  

int(integer)    普通    4字节（0~4294967295） 4294967295=2^32-1  

bigint    大整数    8字节（0~18446744073709551615）18446744073709551615=2^64-1  

浮点数&定点数：

类型名称

说明

存储需求

float    单精度浮点数    4字节  

double    双精度浮点数    8字节  

decimal    压缩的“严格”定点数    M+2字节  

注：定点数以字符串形式存储，对精度要求高时使用decimal较好；尽量避免对浮点数进行减法和比较运算。 

2.时间/日期类型： 

year范围：1901~2155 

time格式：‘HH:MM:SS’（如果省略写，并且没有冒号，则默认最右起2位为秒，再到分，最后到时）； 

插入系统当前时间：insert into 表名 values(current_date()),(now()) 

date类型：‘YYYY-MM-DD’； 

datetime（日期+时间）：‘YYYY-MM-DD HH:MM:SS’或‘YYYYMMDDHHMMSS’，取值范围：‘1000-01-01 00:00:00’~‘9999-12-31 23:59:59’； 

timestamp格式同datetime，但在存储时需要4个字节(datetime需要8字节)，并且以UTC（世界标准时间）进行存储（即timestamp会随设置的时区而变化，而datetime存储的绝不会变化）；timestamp的范围：1970-2037。 

 

3.字符串类型： 

text类型：tinytext、text、mediumtext、longtext

类型

范围

tinytext    255=2^8-1  

text    65535=2^16-1  

mediumtext    16777215=2^24-1  

longtext    4294967295=4GB=2^32-1  

 

char的存储需求是定义时指定的固定长度；varchar的存储需求是取决于实际值长度。 

set类型格式：set（’值1’,’值2’…) ——可以有0或者多个值，对于set而言，若插入的值为重复的，则只娶一个。插入的值乱序，则自动按顺序插入排列。插入不正常值，则忽略。 

二进制类型： 

bit（M）——保存位字段值（位字段类型），M表示值的位数； 

eg:select BIN(b+0) from 表名；—–b为列名b+0表示将二进制的结果转换为对应的数字的值，BIN（）函数将数字转换为二进制。 

 

blog——-二进制大对象，用来存储可变数量的数据。

数据类型

存储范围(字节)

tinyblog    最多255=2^8-1 字节  

bolg    最多65535=2^16-1 字节  

mediumblog    最多16777215=2^24-1 字节  

longblog    最多4294967295=4GB=2^32-1 字节  

实数是带有小数部分的数字。然而，它们不只是为了存储小数部分，也可以使用

DEClMAL 存储比 BIGINT还大的整数。 MySQL 既支持精确类型，也支持不精确类型。

FLOAT 和 DOUBLE 类型支持使用标准的浑点运算进行近似计算。如果需要知道浮点运算是

怎么计算的，则需要研究所使用的平台的浮点数的具体实现。

DECIMAL 类型用于存储精确的小数。在 MySQL 5.0 和更高版本， DECIMAL 类型支持精确 计算。 MySQL 4.1 以及更早版本则使用浮点运算来实现 DECIAML 的计算，这样做会因为 精度损失导致一些奇怪的结果。在这些版本的 MySQL 中，DEClMAL 只是一个"存储类型"。

因为 CPU 不支持对 DEClMAL 的直接计算，所以在 MySQL 5.0 以及更高版本中， MySQL 服务器自身实现了 DECIMAL 的高精度计算。相对而言， CPU 直接支持原生浮点计算，所 以浮点运算明显更快。

浮点和 DECIMAL 类型都可以指定精度。对于 DECIMAL 列，可以指定小数点前后所允许的 最大位数。这会影响列的空间消耗。 MySQL 5.0 和更高版本将数字打包保存到一个二进 制字符串中(每 4个字节存 9个数字)。例如， DEClMAL(18 ，9)小数点两边将各存储 9个 数字，一共使用 9 个字节:小数点前的数字用 4 个字节，小数点后的数字用 4 个字节， 小数点本身占 1个字节。

MySQL 5.0 和更高版本中的 DEClMAL 类型允许最多 65个数字。而早期的 MySQL 版本中 这个限制是254个数字，并且保存为未压缩的字符串(每个数字一个字节)。然而，这些(早 期)版本实际上并不能在计算中使用这么大的数字，因为DECIMAL 只是一种存储格式: 在计算中 DEClMAL 会转换为 DOUBLE 类型。

有多种方法可以指定浮点列所需要的精度，这会使得 MySQL 悄悄选择不同的数据类型， 或者在存储时对值进行取舍。这些精度定义是非标准的，所以我们建议只指定数据类型， 不指定精度。

浮点类型在存储同样范围的值时，通常比 DECIMAL 使用更少的空间。 FLOAT 使用 4个字 节存储。 DOUBLE 占用8个字节，相比 FLOAT有更高的精度和更大的范围。和整数类型一样， 能选择的只是存储类型 IMySQL 使用 DOUBLE 作为内部浮点计算的类型。

因为需要额外的空间和计算开销，所以应该尽量只在对小数进行精确计算时才使用

DECIMAL一一例如存储财务数据。但在数据量比较大的时候，可以考虑使用 BIGINT 代替

DECIMAL，将需要存储的货币单位根据小数的位数乘以相应的倍数即可。假设要存储财

务数据精确到万分之一分，则可以把所有金额乘以一百万，然后将结果存储在 BIGI町里，

这样可以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。

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