mysql有几种数据类型呢？分别是哪几种呢？ MYSQL数据库中，常见的数据类型有哪些
MySql\u6570\u636e\u7c7b\u578b\u6709\u54ea\u4e9bMysql\u652f\u6301\u7684\u591a\u79cd\u6570\u636e\u7c7b\u578b\u4e3b\u8981\u6709\uff1a\u6570\u503c\u6570\u636e\u7c7b\u578b\u3001\u65e5\u671f/\u65f6\u95f4\u7c7b\u578b\u3001\u5b57\u7b26\u4e32\u7c7b\u578b\u3002 1.\u6574\u6570\u6570\u636e\u7c7b\u578b\u53ca\u5176\u53d6\u503c\u8303\u56f4\uff1a
\u7c7b\u578b
\u8bf4\u660e
\u5b58\u50a8\u9700\u6c42\uff08\u53d6\u503c\u8303\u56f4\uff09
tinyint \u5f88\u5c0f\u6574\u6570 1\u5b57\u8282\uff08[0~255]\u3001[-128~127]\uff09; 255=2^8-1;127=2^7-1
smallint \u5c0f\u6574\u6570 2\u5b57\u8282\uff080~65535\u3001-32768~32767\uff09 ;65535=2^16-1
mediumint \u4e2d\u7b49 3\u5b57\u8282\uff080~16777215\uff09 ;16777215=2^24-1
int(integer) \u666e\u901a 4\u5b57\u8282\uff080~4294967295\uff09 ;4294967295=2^32-1
bigint \u5927\u6574\u6570 8\u5b57\u8282\uff080~18446744073709551615\uff09;18446744073709551615=2^64-1
\u6d6e\u70b9\u6570&\u5b9a\u70b9\u6570\uff1a
\u7c7b\u578b\u540d\u79f0
\u8bf4\u660e
\u5b58\u50a8\u9700\u6c42
float \u5355\u7cbe\u5ea6\u6d6e\u70b9\u6570 4\u5b57\u8282
double \u53cc\u7cbe\u5ea6\u6d6e\u70b9\u6570 8\u5b57\u8282
decimal \u538b\u7f29\u7684\u201c\u4e25\u683c\u201d\u5b9a\u70b9\u6570 M+2\u5b57\u8282
\u6ce8\uff1a\u5b9a\u70b9\u6570\u4ee5\u5b57\u7b26\u4e32\u5f62\u5f0f\u5b58\u50a8\uff0c\u5bf9\u7cbe\u5ea6\u8981\u6c42\u9ad8\u65f6\u4f7f\u7528decimal\u8f83\u597d\uff1b\u5c3d\u91cf\u907f\u514d\u5bf9\u6d6e\u70b9\u6570\u8fdb\u884c\u51cf\u6cd5\u548c\u6bd4\u8f83\u8fd0\u7b97\u3002 2.\u65f6\u95f4/\u65e5\u671f\u7c7b\u578b\uff1a year\u8303\u56f4\uff1a1901~2155; time\u683c\u5f0f\uff1a\u2018HH:MM:SS\u2019\uff08\u5982\u679c\u7701\u7565\u5199\uff0c\u5e76\u4e14\u6ca1\u6709\u5192\u53f7\uff0c\u5219\u9ed8\u8ba4\u6700\u53f3\u8d772\u4f4d\u4e3a\u79d2\uff0c\u518d\u5230\u5206\uff0c\u6700\u540e\u5230\u65f6\uff09\uff1b \u63d2\u5165\u7cfb\u7edf\u5f53\u524d\u65f6\u95f4\uff1ainsert into \u8868\u540d values(current_date()),(now()); date\u7c7b\u578b\uff1a\u2018YYYY-MM-DD\u2019\uff1b datetime\uff08\u65e5\u671f+\u65f6\u95f4\uff09\uff1a\u2018YYYY-MM-DD HH:MM:SS\u2019\u6216\u2018YYYYMMDDHHMMSS\u2019\uff0c\u53d6\u503c\u8303\u56f4\uff1a\u20181000-01-01 00:00:00\u2019~\u20189999-12-31 23:59:59\u2019\uff1b timestamp\u683c\u5f0f\u540cdatetime\uff0c\u4f46\u5728\u5b58\u50a8\u65f6\u9700\u89814\u4e2a\u5b57\u8282(datetime\u9700\u89818\u5b57\u8282)\uff0c\u5e76\u4e14\u4ee5UTC\uff08\u4e16\u754c\u6807\u51c6\u65f6\u95f4\uff09\u8fdb\u884c\u5b58\u50a8\uff08\u5373timestamp\u4f1a\u968f\u8bbe\u7f6e\u7684\u65f6\u533a\u800c\u53d8\u5316\uff0c\u800cdatetime\u5b58\u50a8\u7684\u7edd\u4e0d\u4f1a\u53d8\u5316\uff09\uff1btimestamp\u7684\u8303\u56f4\uff1a1970-2037\u3002 3.\u5b57\u7b26\u4e32\u7c7b\u578b\uff1a text\u7c7b\u578b\uff1atinytext\u3001text\u3001mediumtext\u3001longtext;
\u7c7b\u578b
\u8303\u56f4
tinytext 255=2^8-1
text 65535=2^16-1
mediumtext 16777215=2^24-1
longtext 4294967295=4GB=2^32-1
char\u7684\u5b58\u50a8\u9700\u6c42\u662f\u5b9a\u4e49\u65f6\u6307\u5b9a\u7684\u56fa\u5b9a\u957f\u5ea6\uff1bvarchar\u7684\u5b58\u50a8\u9700\u6c42\u662f\u53d6\u51b3\u4e8e\u5b9e\u9645\u503c\u957f\u5ea6\u3002 set\u7c7b\u578b\u683c\u5f0f\uff1aset\uff08\u2019\u503c1\u2019,\u2019\u503c2\u2019\u2026) \u2014\u2014\u53ef\u4ee5\u67090\u6216\u8005\u591a\u4e2a\u503c\uff0c\u5bf9\u4e8eset\u800c\u8a00\uff0c\u82e5\u63d2\u5165\u7684\u503c\u4e3a\u91cd\u590d\u7684\uff0c\u5219\u53ea\u5a36\u4e00\u4e2a\u3002\u63d2\u5165\u7684\u503c\u4e71\u5e8f\uff0c\u5219\u81ea\u52a8\u6309\u987a\u5e8f\u63d2\u5165\u6392\u5217\u3002\u63d2\u5165\u4e0d\u6b63\u5e38\u503c\uff0c\u5219\u5ffd\u7565\u3002 \u4e8c\u8fdb\u5236\u7c7b\u578b\uff1a bit\uff08M\uff09\u2014\u2014\u4fdd\u5b58\u4f4d\u5b57\u6bb5\u503c\uff08\u4f4d\u5b57\u6bb5\u7c7b\u578b\uff09\uff0cM\u8868\u793a\u503c\u7684\u4f4d\u6570\uff1b eg:select BIN(b+0) from \u8868\u540d\uff1b\u2014\u2013b\u4e3a\u5217\u540d;b+0\u8868\u793a\u5c06\u4e8c\u8fdb\u5236\u7684\u7ed3\u679c\u8f6c\u6362\u4e3a\u5bf9\u5e94\u7684\u6570\u5b57\u7684\u503c\uff0cBIN\uff08\uff09\u51fd\u6570\u5c06\u6570\u5b57\u8f6c\u6362\u4e3a\u4e8c\u8fdb\u5236\u3002 blog\u2014\u2014-\u4e8c\u8fdb\u5236\u5927\u5bf9\u8c61\uff0c\u7528\u6765\u5b58\u50a8\u53ef\u53d8\u6570\u91cf\u7684\u6570\u636e\u3002
\u6570\u636e\u7c7b\u578b
\u5b58\u50a8\u8303\u56f4(\u5b57\u8282)
tinyblog \u6700\u591a255=2^8-1 \u5b57\u8282
bolg \u6700\u591a65535=2^16-1 \u5b57\u8282
mediumblog \u6700\u591a16777215=2^24-1 \u5b57\u8282
longblog \u6700\u591a4294967295=4GB=2^32-1 \u5b57\u8282
MySQL 数据类型细分下来，大概有以下几类：
数值，典型代表为 tinyint,int,bigint
浮点/定点，典型代表为 float,double,decimal 以及相关的同义词
字符串，典型代表为 char,varchar
时间日期，典型代表为 date,datetime,time,timestamp
二进制，典型代表为 binary,varbinary
位类型
枚举类型
集合类型
大对象，比如 text,blob
json 文档类型
一、数值类型（不是数据类型，别看错了）如果用来存放整数，根据范围的不同，选择不同的类型。
以上是几个整数选型的例子。整数的应用范围最广泛，可以用来存储数字，也可以用来存储时间戳，还可以用来存储其他类型转换为数字后的编码，如 IPv4 等。示例 1用 int32 来存放 IPv4 地址，比单纯用字符串节省空间。表 x1，字段 ipaddr，利用函数 inet_aton，检索的话用函数 inet_ntoa。
查看磁盘空间占用，t3 占用最大，t1 占用最小。所以说如果整数存储范围有固定上限，并且未来也没有必要扩容的话，建议选择最小的类型，当然了对其他类型也适用。root@ytt-pc:/var/lib/mysql/3305/ytt# ls -sihl总用量 3.0G3541825 861M -rw-r----- 1 mysql mysql 860M 12月 10 11:36 t1.ibd3541820 989M -rw-r----- 1 mysql mysql 988M 12月 10 11:38 t2.ibd3541823 1.2G -rw-r----- 1 mysql mysql 1.2G 12月 10 11:39 t3.ibd
二、浮点数 / 定点数先说 浮点数，float 和 double 都代表浮点数，区别简单记就是 float 默认占 4 Byte。float(p) 中的 p 代表整数位最小精度。如果 p > 24 则直接转换为 double，占 8 Byte。p 最大值为 53，但最大值存在计算不精确的问题。再说 定点数，包括 decimal 以及同义词 numeric，定点数的整数位和小数位分别存储，有效精度最大不能超过 65。所以区别于 float 的在于精确存储，必须需要精确存储或者精确计算的最好定义为 decimal 即可。示例 3创建一张表 y1，分别给字段 f1,f2,f3 不同的类型。mysql-(ytt/3305)->create table y1(f1 float,f2 double,f3 decimal(10,2));Query OK, 0 rows affected (0.03 sec)
三、字符类型字符类型和整形一样，用途也很广。用来存储字符、字符串、MySQL 所有未知的类型。可以简单说是万能类型！
char(10) 代表最大支持 10 个字符存储，varhar(10) 虽然和 char(10) 可存储的字符数一样多，不同的是 varchar 类型存储的是实际大小，char 存储的理论固定大小。具体的字节数和字符集相关。示例 4例如下面表 t4 ，两个字段 c1,c2，分别为 char 和 varchar。mysql-(ytt/3305)->create table t4 (c1 char(20),c2 varchar(20));Query OK, 0 rows affected (0.02 sec)
所以在 char 和 varchar 选型上，要注意看是否合适的取值范围。比如固定长度的值，肯定要选择 char；不确定的值，则选择 varchar。
四、日期类型日期类型包含了 date,time,datetime,timestamp，以及 year。year 占 1 Byte，date 占 3 Byte。
time,timestamp,datetime 在不包含小数位时分别占用 3 Byte,4 Byte,8 Byte；小数位部分另外计算磁盘占用，见下面表格。
注意：timestamp 代表的时间戳是一个 int32 存储的整数，取值范围为 '1970-01-01 00:00:01.000000' 到 '2038-01-19 03:14:07.999999'；datetime 取值范围为 '1000-01-01 00:00:00.000000' 到 '9999-12-31 23:59:59.999999'。
1. 如果时间有可能超过时间戳范围，优先选择 datetime。2. 如果需要单独获取年份值，比如按照年来分区，按照年来检索等，最好在表中添加一个 year 类型来参与。3. 如果需要单独获取日期或者时间，最好是单独存放，而不是简单的用 datetime 或者 timestamp。后面检索时，再加函数过滤，以免后期增加 SQL 编写带来额外消耗。
建立表 t5，对这些可能需要的字段全部分离开，这样以后写 SQL 语句的时候就很容易了。
当然了，这种情形占用额外的磁盘空间。如果想在易用性与空间占用量大这两点来折中，可以用 MySQL 的虚拟列来实时计算。比如假设 c5 字段不存在，想要得到 c5 的结果。mysql-(ytt/3305)->alter table t5 drop c5, add c5 year generated always as (year(c1)) virtual;Query OK, 1 row affected (2.46 sec)Records: 1 Duplicates: 0 Warnings: 0
五、二进制类型
binary(10)/varbinary(10) 代表的不是字符个数，而是字节数。
行结束符不一样。char 的行结束符是 \0，binary 的行结束符是 0x00。
由于是二进制存储，所以字符编码以及排序规则这类就直接无效了。
六、位类型
1. 对于 bit(8) 如果单纯存放 1 位，左边以 0 填充 00000001。2. 查询时可以直接十进制来过滤数据。3. 如果此字段加上索引，MySQL 不会自己做类型转换，只能用二进制来过滤。
创建表 c1, 字段性别定义一个比特位。mysql-(ytt/3305)->create table c1(gender bit(1));Query OK, 0 rows affected (0.02 sec)
mysql-(ytt/3305)->select cast(gender as unsigned) 'f1' from c1;+------+| f1 |+------+| 0 || 1 |+------+2 rows in set (0.00 sec)
过滤数据也一样，二进制或者直接十进制都行。mysql-(ytt/3305)->select conv(gender,16,10) as gender \ -> from c1 where gender = b'1'; +--------+| gender |+--------+| 1 |+--------+1 row in set (0.00 sec) mysql-(ytt/3305)->select conv(gender,16,10) as gender \ -> from c1 where gender = '1';+--------+| gender |+--------+| 1 |+--------+1 row in set (0.00 sec)
mysql-(ytt/3305)->create table c2(gender char(0));Query OK, 0 rows affected (0.03 sec)
mysql-(ytt/3305)->select count(*) from c1;+----------+| count(*) |+----------+| 33554432 |+----------+1 row in set (1.37 sec)
mysql-(ytt/3305)->insert into c2 select if(gender = 0,'',null) from c1;Query OK, 33554432 rows affected (2 min 18.80 sec)Records: 33554432 Duplicates: 0 Warnings: 0
两张表的磁盘占用差不多。root@ytt-pc:/var/lib/mysql/3305/ytt# ls -sihl总用量 1.9G4085684 933M -rw-r----- 1 mysql mysql 932M 12月 11 10:16 c1.ibd4082686 917M -rw-r----- 1 mysql mysql 916M 12月 11 10:22 c2.ibd
检索方式稍微有些不同，不过效率也差不多。所以说，字符类型不愧为万能类型。
七、枚举类型
1. 最大占用 2 Byte。2. 最大支持 65535 个不同元素。3. MySQL 后台存储以下标的方式，也就是 tinyint 或者 smallint 的方式，下标从 1 开始。4. 排序时按照下标排序，而不是按照里面元素的数据类型。所以这点要格外注意。
创建表 t7。mysql-(ytt/3305)->create table t7(c1 enum('mysql','oracle','dble','postgresql','mongodb','redis','db2','sql server'));Query OK, 0 rows affected (0.03 sec)
1. 最大占用 8 Byte，int64。2. 内部以二进制位的方式存储，对应的下标如果以十进制来看，就分别为 1,2,4,8，...，pow(2,63)。3. 最大支持 64 个不同的元素，重复元素的插入，取出来直接去重。4. 元素之间可以组合插入，比如下标为 1 和 2 的可以一起插入，直接插入 3 即可。
mysql-(ytt/3305)->create table c7(c1 set('mysql','oracle','dble','postgresql','mongodb','redis','db2','sql server'));Query OK, 0 rows affected (0.02 sec)
mysql-(ytt/3305)->INSERT INTO c7WITH RECURSIVE ytt_number (cnt) AS ( SELECT 1 AS cnt UNION ALL SELECT cnt + 1 FROM ytt_number WHERE cnt < pow(2, 7) )SELECT *FROM ytt_number;Query OK, 128 rows affected (0.01 sec)Records: 128 Duplicates: 0 Warnings: 0
示例 10
mysql-(ytt/3305)->select ytt_sample_data_type(1111,222) 'result';+--------------------------+| result |+--------------------------+| The result is: '246642'. |+--------------------------+1 row in set (0.00 sec)
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综上所述，日期这块类型的选择遵循以下原则：
4. 如果有保存毫秒类似的需求，最好是用时间类型自己的特性，不要直接用字符类型来代替。MySQL 内部的类型转换对资源额外的消耗也是需要考虑的。
示例 5
binary 和 varbinary 对应了 char 和 varchar 的二进制存储，相关的特性都一样。不同的有以下几点：
示例 6
来看这个 binary 存取的简单示例，还是之前的变量 @a。
切记！这里要提前计算好 @a 占用的字节数，以防存储溢出。
bit 为 MySQL 里存储比特位的类型，最大支持 64 比特位， 直接以二进制方式存储，一般用来存储状态类的信息。比如，性别，真假等。具有以下特性：
示例 7
其实这样的场景，也可以定义为 char(0)，这也是类似于 bit 非常优化的一种用法。
那现在我给表 c1 简单的造点测试数据。
把 c1 的数据全部插入 c2。
枚举类型，也即 enum。适合提前规划好了所有已经知道的值，且未来最好不要加新值的情形。枚举类型有以下特性：
示例 8
八、集合类型
集合类型 SET 和枚举类似，也是得提前知道有多少个元素。SET 有以下特点：
示例 9
定义表 c7 字段 c1 为 set 类型，包含了 8 个值，也就是下表最大为 pow(2,7)。
插入 1 到 128 的所有组合。
九、数据类型在存储函数中的用法
函数里除了显式声明的变量外，默认 session 变量的数据类型很弱，随着给定值的不同随意转换。
定义一个函数，返回两个给定参数的乘积。定义里有两个变量，一个是 v_tmp 显式定义为 int64，另外一个 @vresult 随着给定值的类型随意变换类型。
简单调用下。
总结
本篇把 MySQL 基本的数据类型做了简单的介绍，并且用了一些容易理解的示例来梳理这些类型。我们在实际场景中，建议选择适合最合适的类型，不建议所有数据类型简单的最大化原则。比如能用 varchar(100)，不用 varchar(1000)。
var mycars = new Array()
Composite comp2 = new Composite("Composite XY");
comp2.Add(new Leaf("Leaf XYA"));
comp2.Add(new Leaf("Leaf XYB"));
root.Add(comp2);
root.Add(new Leaf("Leaf C"));
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