mysql怎样解析详细中的blob类型数据？

HGLOBAL hgImageMem = NULL

LPVOID lpvImageMem = NULL

long lImageSize = rs->GetFields()->GetItem("图片")->ActualSize

if(lImageSize >0)

{

BLOB介绍

BLOB (binary large object)，二进制大对象，是一个可以存储二进制文件的容器。在计算机中，BLOB常常是数据库中用来存储二进制文件的字段类型。BLOB是一

个大文件，典型的BLOB是一张图片或一个声音文件，由于它们的尺寸，必须使用特殊的方式来处理（例如：上传、下载或者存放到一个数据库）。根据Eric Raymond的

说法，处理BLOB的主要思想就是让文件处理器（如数据库管理器）不去理会文件是什么，而是关心如何去处理它。但也有专家强调，这种处理大数据对象的方法是把双

刃剑，它有可能引发一些问题，如存储的二进制文件过大，会使数据库的性能下降。在数据库中存放体积较大的多媒体对象就是应用程序处理BLOB的典型例子。

mysql BLOB类型

MySQL中，BLOB是个类型系列，包括：TinyBlob、Blob、MediumBlob、LongBlob，这几个类型之间的唯一区别是在存储文件的最大大小上不同。

MySQL的四种BLOB类型

类型 大小(单位：字节)

TinyBlob 最大 255

Blob 最大 65K

MediumBlob 最大 16M

LongBlob 最大 4G

MySQL 前缀索引能有效减小索引文件的大小，提高索引的速度。但是前缀索引也有它的坏处：MySQL 不能在 ORDER BY 或 GROUP BY 中使用前缀索引，也不能把它们用作覆盖索引(Covering Index)。

集一个索引包含多个列（最左前缀匹配原则）

索引列的值必须唯一，但允许有空值

全文索引为FUllText，在定义索引的列上支持值的全文查找，允许在这些索引列中插入重复值和空值，全文索引可以在CHAR,VARCHAR,TEXT类型列上创建

设定主键后数据会自动建立索引，InnoDB为聚簇索引

即一个索引只包含单个列，一个表可以有多个单列索引

覆盖索引是指一个查询语句的执行只用从所有就能够得到，不必从数据表中读取，覆盖索引不是索引树，是一个结果，当一条查询语句符合覆盖索引条件时候，MySQL只需要通过索引就可以返回查询所需要的数据，这样避免了查到索引后的回表 *** 作，减少了I/O效率

查看索引

列名解析：

删除索引

查看：

删除前:

删除后：

普通的索引，没有什么介绍

查看:（注意和前缀索引Sub_part的区别）

当索引的列是unique的时候，会生成唯一索引，唯一索引关于null有下列两种情况

SQLSERVER 下的唯一索引的列，允许null值，但最多允许有一个空值

MYSQL下的唯一索引的列，允许null值，并且允许多个空值

查看:

会建立两个索引，一个非聚簇索引，一个是唯一索引

结果:

可以插入两个空值（明人不说暗话，我喜欢MySQL）

一方面，它不会索引所有字段所有字符，会减小索引树的大小.

另外一方面，索引只是为了区别出值，对于某些列，可能前几位区别很大，我们就可以使用前缀索引。

一般情况下某个前缀的选择性也是足够高的，足以满足查询性能。对于BLOB，TEXT，或者很长的VARCHAR类型的列，必须使用前缀索引，因为MySQL不允许索引这些列的完整长度。

查看：

查看：

复合索引的最左前缀匹配原则 ：

对于复合索引，查询在一定条件才会使用该索引

减少开销。 建一个联合索引(col1,col2,col3)，实际相当于建了(col1),(col1,col2),(col1,col2,col3)三个索引。每多一个索引，都会增加写 *** 作的开销和磁盘空间的开销。对于大量数据的表，使用联合索引会大大的减少开销！

覆盖索引。 对联合索引(col1,col2,col3)，如果有如下的sql: select col1,col2,col3 from test where col1=1 and col2=2。那么MySQL可以直接通过遍历索引取得数据，而无需回表，这减少了很多的随机io *** 作。减少io *** 作，特别的随机io其实是dba主要的优化策略。所以，在真正的实际应用中，覆盖索引是主要的提升性能的优化手段之一。

效率高。 索引列越多，通过索引筛选出的数据越少。有1000W条数据的表，有如下sql:select from table where col1=1 and col2=2 and col3=3,假设假设每个条件可以筛选出10%的数据，如果只有单值索引，那么通过该索引能筛选出1000W10%=100w条数据，然后再回表从100w条数据中找到符合col2=2 and col3= 3的数据，然后再排序，再分页；如果是联合索引，通过索引筛选出1000w10% 10% *10%=1w。

在模糊搜索中很有效，搜索全文中的某一个字段，可以参考这篇博文

: https://zhuanlan.zhihu.com/p/88275060

我们先进行下面一个实验看看InnoDB下的主键索引的一个现象。

查看:

我们插入进去的时候，数据的id都是乱序的，为什么这里最后select查询出来的结果都是进行了排序？

这是因为InnoDB索引底层实现的是B+tree，B+tree具有下列的特点：

所以上面的排序是为了使用B+tree的结构 ，B+tree为了范围搜索，将主键按照从小到大排序后，拆分成节点。后续还有新的节点进入的时候，和B-tree相同的 *** 作，会进行分裂。

一般来说，聚簇索引的B+tree都是三层

InnoDB中主键索引一定是聚簇索引，聚簇索引一定是主键索引。

为什么这里辅助索引叶子结点不直接存储数据呢？

MYISAM只有非聚簇索引，索引最终指向的都是物理地址。

Q:既然有回表的存在，那么聚簇索引的优势在哪里？

Q:主键索引作为聚簇索引需要注意什么

在查询语句中使用LIke关键字进行查询时，如果匹配字符串的第一个字符为"%"，索引不会使用。如果“%”不是在第一位，索引就会使用

多列索引是在表的多个字段上创建的索引，满足最左前缀匹配原则，索引才会被使用

查询语句只有Or关键字时候，如果OR前后的两个条件都是索引，这这次查询将会使用索引，否则Or前后有一个条件的列不是索引，那么查询中将不使用索引

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