SQL数据类型

哪吒 2024/1/1

# SQL数据类型

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# 数据类型概述

SQL数据类型定义了列中可以存储的数据种类。不同的数据库管理系统支持的数据类型可能略有差异，但大多数都遵循SQL标准。正确选择数据类型对于数据库性能、存储效率和数据完整性至关重要。

# 数据类型分类

数值类型 - 存储数字
字符串类型 - 存储文本
日期时间类型 - 存储日期和时间
二进制类型 - 存储二进制数据
布尔类型 - 存储真/假值
JSON类型 - 存储JSON格式数据
空间数据类型 - 存储地理信息

# 数值类型

# 整数类型

# TINYINT

范围: -128 到 127（有符号），0 到 255（无符号）
存储: 1字节
用途: 存储小整数，如年龄、状态码

CREATE TABLE user_info (
    id INT PRIMARY KEY,
    age TINYINT UNSIGNED,  -- 0-255，适合存储年龄
    status TINYINT DEFAULT 1  -- 状态标识
);

INSERT INTO user_info (id, age, status) VALUES
(1, 25, 1),
(2, 30, 0),
(3, 255, 1);  -- 无符号最大值

# SMALLINT

范围: -32,768 到 32,767（有符号），0 到 65,535（无符号）
存储: 2字节
用途: 存储中等大小的整数

CREATE TABLE product (
    id INT PRIMARY KEY,
    stock_quantity SMALLINT UNSIGNED,  -- 库存数量
    year_produced SMALLINT  -- 生产年份
);

INSERT INTO product (id, stock_quantity, year_produced) VALUES
(1, 1500, 2023),
(2, 65535, 2024),  -- 无符号最大值
(3, 0, 2022);

# MEDIUMINT

范围: -8,388,608 到 8,388,607（有符号），0 到 16,777,215（无符号）
存储: 3字节
用途: MySQL特有，介于SMALLINT和INT之间

CREATE TABLE statistics (
    id INT PRIMARY KEY,
    page_views MEDIUMINT UNSIGNED,  -- 页面访问量
    user_count MEDIUMINT
);

# INT/INTEGER

范围: -2,147,483,648 到 2,147,483,647（有符号），0 到 4,294,967,295（无符号）
存储: 4字节
用途: 最常用的整数类型

CREATE TABLE orders (
    order_id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    user_id INT UNSIGNED,
    total_amount INT,  -- 以分为单位存储金额
    created_timestamp INT UNSIGNED  -- Unix时间戳
);

INSERT INTO orders (user_id, total_amount, created_timestamp) VALUES
(1001, 299900, 1640995200),  -- 2999.00元
(1002, 150000, 1640995300);  -- 1500.00元

# BIGINT

范围: -9,223,372,036,854,775,808 到 9,223,372,036,854,775,807
存储: 8字节
用途: 存储大整数，如ID、时间戳

CREATE TABLE big_data (
    id BIGINT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    user_id BIGINT,
    timestamp_ms BIGINT,  -- 毫秒级时间戳
    file_size BIGINT UNSIGNED  -- 文件大小（字节）
);

INSERT INTO big_data (user_id, timestamp_ms, file_size) VALUES
(1000000001, 1640995200000, 2147483648);  -- 2GB文件

# 浮点数类型

# FLOAT

精度: 单精度浮点数
存储: 4字节
精度: 约7位有效数字

CREATE TABLE measurements (
    id INT PRIMARY KEY,
    temperature FLOAT(5,2),  -- 总共5位，小数点后2位
    humidity FLOAT
);

INSERT INTO measurements (id, temperature, humidity) VALUES
(1, 23.45, 65.7),
(2, -10.50, 45.123456),  -- 注意精度限制
(3, 999.99, 100.0);

SELECT * FROM measurements;
-- 结果可能因精度问题略有差异

# DOUBLE

精度: 双精度浮点数
存储: 8字节
精度: 约15位有效数字

CREATE TABLE scientific_data (
    id INT PRIMARY KEY,
    latitude DOUBLE(10,8),  -- 纬度，高精度
    longitude DOUBLE(11,8), -- 经度，高精度
    measurement_value DOUBLE
);

INSERT INTO scientific_data (id, latitude, longitude, measurement_value) VALUES
(1, 39.90419989, 116.40739999, 3.141592653589793),
(2, -33.86785, 151.20732, 2.718281828459045);

# 定点数类型

# DECIMAL/NUMERIC

精度: 精确的定点数
存储: 可变，取决于精度
用途: 金融计算，要求精确的小数

CREATE TABLE financial (
    id INT PRIMARY KEY,
    account_balance DECIMAL(15,2),  -- 最大13位整数，2位小数
    interest_rate DECIMAL(5,4),     -- 利率，如0.0525表示5.25%
    transaction_amount DECIMAL(10,2)
);

INSERT INTO financial (id, account_balance, interest_rate, transaction_amount) VALUES
(1, 1234567890.50, 0.0525, -1500.75),
(2, 999999999.99, 0.0350, 2000.00),
(3, 0.01, 0.0000, 0.01);

-- 精确计算
SELECT 
    account_balance,
    account_balance * interest_rate as annual_interest,
    account_balance + transaction_amount as new_balance
FROM financial;

# 字符串类型

# 定长字符串

# CHAR

长度: 固定长度，0-255字符
存储: 固定空间，不足部分用空格填充
用途: 存储固定长度的字符串

CREATE TABLE codes (
    id INT PRIMARY KEY,
    country_code CHAR(2),      -- 国家代码，如CN、US
    product_code CHAR(10),     -- 产品代码
    status_flag CHAR(1)        -- 状态标志
);

INSERT INTO codes (id, country_code, product_code, status_flag) VALUES
(1, 'CN', 'PROD001', 'A'),
(2, 'US', 'PROD002', 'I'),
(3, 'JP', 'PROD003', 'A');

-- 查询时自动去除尾部空格
SELECT 
    country_code,
    LENGTH(country_code) as length,
    CONCAT('[', country_code, ']') as with_brackets
FROM codes;

# 变长字符串

# VARCHAR

长度: 可变长度，0-65,535字符（MySQL）
存储: 实际长度+1-2字节长度信息
用途: 最常用的字符串类型

CREATE TABLE users (
    id INT PRIMARY KEY,
    username VARCHAR(50) NOT NULL,
    email VARCHAR(100) UNIQUE,
    first_name VARCHAR(30),
    last_name VARCHAR(30),
    bio VARCHAR(500)
);

INSERT INTO users (id, username, email, first_name, last_name, bio) VALUES
(1, 'john_doe', 'john@example.com', 'John', 'Doe', '软件工程师，热爱编程'),
(2, 'jane_smith', 'jane@example.com', 'Jane', 'Smith', NULL),
(3, 'user123', 'user123@test.com', '张', '三', '这是一个很长的个人简介...');

-- 字符串函数示例
SELECT 
    username,
    LENGTH(username) as username_length,
    CONCAT(first_name, ' ', last_name) as full_name,
    UPPER(email) as email_upper
FROM users;

# 大文本类型

# TEXT类型家族

CREATE TABLE articles (
    id INT PRIMARY KEY,
    title VARCHAR(200),
    summary TINYTEXT,           -- 最大255字符
    content TEXT,               -- 最大65,535字符
    full_content MEDIUMTEXT,    -- 最大16,777,215字符
    archive_content LONGTEXT    -- 最大4,294,967,295字符
);

INSERT INTO articles (id, title, summary, content) VALUES
(1, 'SQL数据类型详解', '本文详细介绍了SQL中的各种数据类型', 
'SQL数据类型是数据库设计的基础...');

-- 文本搜索
SELECT title, summary
FROM articles
WHERE content LIKE '%数据类型%'
   OR summary LIKE '%数据类型%';

# 日期时间类型

# DATE

格式: YYYY-MM-DD
范围: 1000-01-01 到 9999-12-31
存储: 3字节

CREATE TABLE events (
    id INT PRIMARY KEY,
    event_name VARCHAR(100),
    event_date DATE,
    created_date DATE DEFAULT (CURRENT_DATE)
);

INSERT INTO events (id, event_name, event_date) VALUES
(1, '新年庆典', '2024-01-01'),
(2, '春节假期', '2024-02-10'),
(3, '国庆节', '2024-10-01');

-- 日期计算
SELECT 
    event_name,
    event_date,
    DATEDIFF(event_date, CURRENT_DATE) as days_until_event,
    DATE_ADD(event_date, INTERVAL 1 YEAR) as next_year_date
FROM events
WHERE event_date >= CURRENT_DATE;

# TIME

格式: HH:MM:SS
范围: -838:59:59 到 838:59:59
存储: 3字节

CREATE TABLE schedules (
    id INT PRIMARY KEY,
    task_name VARCHAR(100),
    start_time TIME,
    end_time TIME,
    duration TIME  -- 可以存储时间间隔
);

INSERT INTO schedules (id, task_name, start_time, end_time, duration) VALUES
(1, '晨会', '09:00:00', '09:30:00', '00:30:00'),
(2, '午休', '12:00:00', '13:00:00', '01:00:00'),
(3, '加班', '18:00:00', '22:00:00', '04:00:00');

-- 时间计算
SELECT 
    task_name,
    start_time,
    end_time,
    TIMEDIFF(end_time, start_time) as calculated_duration,
    TIME_FORMAT(start_time, '%H时%i分') as formatted_time
FROM schedules;

# DATETIME

格式: YYYY-MM-DD HH:MM:SS
范围: 1000-01-01 00:00:00 到 9999-12-31 23:59:59
存储: 8字节

CREATE TABLE logs (
    id INT PRIMARY KEY,
    user_id INT,
    action VARCHAR(50),
    created_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
    updated_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP
);

INSERT INTO logs (id, user_id, action) VALUES
(1, 1001, '登录'),
(2, 1001, '查看商品'),
(3, 1002, '下单');

-- 等待一会儿后更新
UPDATE logs SET action = '登录成功' WHERE id = 1;

-- 日期时间查询
SELECT 
    user_id,
    action,
    created_at,
    updated_at,
    DATE(created_at) as date_only,
    TIME(created_at) as time_only,
    YEAR(created_at) as year_part
FROM logs
WHERE created_at >= '2024-01-01 00:00:00';

# TIMESTAMP

格式: YYYY-MM-DD HH:MM:SS
范围: 1970-01-01 00:00:01 UTC 到 2038-01-19 03:14:07 UTC
存储: 4字节
特点: 自动转换时区

CREATE TABLE user_sessions (
    id INT PRIMARY KEY,
    user_id INT,
    login_time TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
    last_activity TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,
    logout_time TIMESTAMP NULL
);

INSERT INTO user_sessions (id, user_id) VALUES
(1, 1001),
(2, 1002);

-- 模拟用户活动
UPDATE user_sessions SET logout_time = CURRENT_TIMESTAMP WHERE id = 1;

-- 时间戳查询
SELECT 
    user_id,
    login_time,
    last_activity,
    logout_time,
    UNIX_TIMESTAMP(login_time) as unix_timestamp,
    FROM_UNIXTIME(UNIX_TIMESTAMP(login_time)) as converted_back
FROM user_sessions;

# YEAR

格式: YYYY
范围: 1901-2155
存储: 1字节

CREATE TABLE vehicles (
    id INT PRIMARY KEY,
    brand VARCHAR(50),
    model VARCHAR(50),
    manufacture_year YEAR,
    purchase_year YEAR
);

INSERT INTO vehicles (id, brand, model, manufacture_year, purchase_year) VALUES
(1, '丰田', '卡罗拉', 2020, 2021),
(2, '本田', '雅阁', 2019, 2020),
(3, '大众', '帕萨特', 2022, 2022);

-- 年份计算
SELECT 
    brand,
    model,
    manufacture_year,
    purchase_year,
    purchase_year - manufacture_year as years_before_purchase,
    YEAR(CURRENT_DATE) - manufacture_year as vehicle_age
FROM vehicles;

# 二进制类型

# BINARY和VARBINARY

CREATE TABLE binary_data (
    id INT PRIMARY KEY,
    fixed_binary BINARY(16),    -- 固定16字节
    var_binary VARBINARY(255),  -- 可变长度
    file_hash BINARY(32)        -- SHA-256哈希值
);

-- 插入二进制数据
INSERT INTO binary_data (id, fixed_binary, var_binary, file_hash) VALUES
(1, UNHEX('48656C6C6F20576F726C64'), -- "Hello World"的十六进制
    UNHEX('54657374'), -- "Test"
    UNHEX('E3B0C44298FC1C149AFBF4C8996FB92427AE41E4649B934CA495991B7852B855'));

-- 查询二进制数据
SELECT 
    id,
    HEX(fixed_binary) as hex_fixed,
    HEX(var_binary) as hex_var,
    LENGTH(fixed_binary) as fixed_length,
    LENGTH(var_binary) as var_length
FROM binary_data;

# BLOB类型家族

CREATE TABLE file_storage (
    id INT PRIMARY KEY,
    filename VARCHAR(255),
    file_type VARCHAR(50),
    small_file TINYBLOB,        -- 最大255字节
    medium_file BLOB,           -- 最大65KB
    large_file MEDIUMBLOB,      -- 最大16MB
    huge_file LONGBLOB          -- 最大4GB
);

-- 注意：实际应用中通常不在数据库中存储大文件
-- 而是存储文件路径或使用专门的文件存储服务

# 布尔类型

CREATE TABLE user_preferences (
    id INT PRIMARY KEY,
    user_id INT,
    email_notifications BOOLEAN DEFAULT TRUE,
    sms_notifications BOOL DEFAULT FALSE,  -- BOOL是BOOLEAN的同义词
    is_premium BOOLEAN DEFAULT FALSE,
    is_active BOOLEAN DEFAULT TRUE
);

INSERT INTO user_preferences (id, user_id, email_notifications, sms_notifications, is_premium) VALUES
(1, 1001, TRUE, FALSE, TRUE),
(2, 1002, 1, 0, 1),        -- 1表示TRUE，0表示FALSE
(3, 1003, FALSE, TRUE, FALSE);

-- 布尔查询
SELECT 
    user_id,
    email_notifications,
    sms_notifications,
    is_premium,
    CASE 
        WHEN is_premium THEN '高级用户'
        ELSE '普通用户'
    END as user_type
FROM user_preferences
WHERE is_active = TRUE;

# JSON类型（MySQL 5.7+）

CREATE TABLE user_profiles (
    id INT PRIMARY KEY,
    user_id INT,
    profile_data JSON,
    settings JSON
);

INSERT INTO user_profiles (id, user_id, profile_data, settings) VALUES
(1, 1001, 
 JSON_OBJECT(
    'name', '张三',
    'age', 25,
    'hobbies', JSON_ARRAY('编程', '阅读', '旅行'),
    'address', JSON_OBJECT('city', '北京', 'district', '朝阳区')
 ),
 JSON_OBJECT(
    'theme', 'dark',
    'language', 'zh-CN',
    'notifications', JSON_OBJECT('email', true, 'sms', false)
 )
);

-- JSON查询
SELECT 
    user_id,
    JSON_EXTRACT(profile_data, '$.name') as name,
    JSON_EXTRACT(profile_data, '$.age') as age,
    JSON_EXTRACT(profile_data, '$.address.city') as city,
    JSON_EXTRACT(settings, '$.theme') as theme
FROM user_profiles;

-- 使用->操作符（MySQL 5.7+）
SELECT 
    user_id,
    profile_data->'$.name' as name,
    profile_data->'$.hobbies[0]' as first_hobby,
    settings->'$.notifications.email' as email_notifications
FROM user_profiles;

-- JSON数组查询
SELECT user_id, hobby
FROM user_profiles,
JSON_TABLE(profile_data, '$.hobbies[*]' COLUMNS (hobby VARCHAR(50) PATH '$')) as jt;

# 枚举类型

CREATE TABLE orders (
    id INT PRIMARY KEY,
    order_number VARCHAR(50),
    status ENUM('pending', 'processing', 'shipped', 'delivered', 'cancelled') DEFAULT 'pending',
    priority ENUM('low', 'medium', 'high') DEFAULT 'medium',
    payment_method ENUM('credit_card', 'debit_card', 'paypal', 'cash') NOT NULL
);

INSERT INTO orders (id, order_number, status, priority, payment_method) VALUES
(1, 'ORD001', 'pending', 'high', 'credit_card'),
(2, 'ORD002', 'processing', 'medium', 'paypal'),
(3, 'ORD003', 'shipped', 'low', 'cash');

-- 枚举查询
SELECT 
    order_number,
    status,
    priority,
    payment_method,
    CASE status
        WHEN 'pending' THEN '待处理'
        WHEN 'processing' THEN '处理中'
        WHEN 'shipped' THEN '已发货'
        WHEN 'delivered' THEN '已送达'
        WHEN 'cancelled' THEN '已取消'
    END as status_cn
FROM orders
WHERE status IN ('pending', 'processing')
ORDER BY FIELD(priority, 'high', 'medium', 'low');

# 集合类型

CREATE TABLE user_permissions (
    id INT PRIMARY KEY,
    user_id INT,
    username VARCHAR(50),
    permissions SET('read', 'write', 'delete', 'admin', 'export', 'import') DEFAULT 'read'
);

INSERT INTO user_permissions (id, user_id, username, permissions) VALUES
(1, 1001, 'admin_user', 'read,write,delete,admin'),
(2, 1002, 'editor_user', 'read,write'),
(3, 1003, 'viewer_user', 'read'),
(4, 1004, 'power_user', 'read,write,export,import');

-- SET查询
SELECT 
    username,
    permissions,
    FIND_IN_SET('admin', permissions) > 0 as is_admin,
    FIND_IN_SET('write', permissions) > 0 as can_write
FROM user_permissions;

-- 查找具有特定权限的用户
SELECT username, permissions
FROM user_permissions
WHERE FIND_IN_SET('admin', permissions) > 0;

-- 查找具有写权限但没有删除权限的用户
SELECT username, permissions
FROM user_permissions
WHERE FIND_IN_SET('write', permissions) > 0
  AND FIND_IN_SET('delete', permissions) = 0;

# 数据类型选择指南

# 性能考虑

-- 示例：用户表设计
CREATE TABLE users_optimized (
    -- 主键：使用AUTO_INCREMENT的INT，而不是UUID
    id INT UNSIGNED AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    
    -- 用户名：固定长度范围，使用VARCHAR
    username VARCHAR(30) NOT NULL UNIQUE,
    
    -- 邮箱：较长但变长，使用VARCHAR
    email VARCHAR(100) NOT NULL UNIQUE,
    
    -- 密码哈希：固定长度，使用CHAR
    password_hash CHAR(60) NOT NULL,  -- bcrypt哈希固定60字符
    
    -- 年龄：小数值，使用TINYINT
    age TINYINT UNSIGNED,
    
    -- 性别：枚举值，使用ENUM
    gender ENUM('M', 'F', 'O') DEFAULT 'O',
    
    -- 状态：布尔值
    is_active BOOLEAN DEFAULT TRUE,
    
    -- 注册时间：使用TIMESTAMP自动管理
    created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
    updated_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,
    
    -- 最后登录：可为空的DATETIME
    last_login DATETIME NULL,
    
    -- 余额：金融数据使用DECIMAL
    balance DECIMAL(10,2) DEFAULT 0.00,
    
    -- 个人简介：可变长文本
    bio TEXT NULL,
    
    -- 设置：JSON格式
    settings JSON NULL,
    
    -- 索引优化
    INDEX idx_username (username),
    INDEX idx_email (email),
    INDEX idx_created_at (created_at),
    INDEX idx_active_users (is_active, created_at)
);

# 存储空间对比

-- 创建测试表比较不同数据类型的存储效率
CREATE TABLE storage_comparison (
    id INT PRIMARY KEY,
    
    -- 整数类型比较
    tiny_int TINYINT,           -- 1字节
    small_int SMALLINT,         -- 2字节
    medium_int MEDIUMINT,       -- 3字节
    normal_int INT,             -- 4字节
    big_int BIGINT,             -- 8字节
    
    -- 字符串类型比较
    char_10 CHAR(10),           -- 固定10字节
    varchar_10 VARCHAR(10),     -- 变长，最多10字节+长度信息
    
    -- 数值类型比较
    float_num FLOAT,            -- 4字节，精度较低
    double_num DOUBLE,          -- 8字节，精度较高
    decimal_num DECIMAL(10,2)   -- 变长，精确
);

-- 插入测试数据
INSERT INTO storage_comparison VALUES
(1, 100, 100, 100, 100, 100, 'test', 'test', 3.14, 3.14, 3.14);

-- 查看表的存储信息
SHOW TABLE STATUS LIKE 'storage_comparison';

# 数据类型转换

-- 隐式转换示例
SELECT 
    '123' + 456 as implicit_conversion,     -- 字符串转数字
    CONCAT(123, '456') as string_concat,    -- 数字转字符串
    '2024-01-01' + INTERVAL 1 DAY as date_calc;

-- 显式转换
SELECT 
    CAST('123.45' AS DECIMAL(10,2)) as cast_decimal,
    CONVERT('2024-01-01', DATE) as convert_date,
    CAST(NOW() AS CHAR) as datetime_to_string;

-- 安全转换（避免错误）
SELECT 
    CASE 
        WHEN '123abc' REGEXP '^[0-9]+$' THEN CAST('123abc' AS UNSIGNED)
        ELSE 0
    END as safe_conversion;

# 常见错误和最佳实践

# 1. 数据类型选择错误

-- 错误：使用VARCHAR存储数值
CREATE TABLE bad_design (
    price VARCHAR(10),  -- 应该使用DECIMAL
    quantity VARCHAR(5) -- 应该使用INT
);

-- 正确：使用合适的数值类型
CREATE TABLE good_design (
    price DECIMAL(10,2),
    quantity INT UNSIGNED
);

# 2. 长度设置不当

-- 错误：长度过大浪费空间
CREATE TABLE wasteful (
    name VARCHAR(1000),     -- 通常50-100就够了
    status VARCHAR(255)     -- 应该使用ENUM
);

-- 正确：合理设置长度
CREATE TABLE efficient (
    name VARCHAR(100),
    status ENUM('active', 'inactive', 'pending')
);

# 3. 时区问题

-- 查看当前时区设置
SELECT @@global.time_zone, @@session.time_zone;

-- 设置时区
SET time_zone = '+08:00';

-- 时区安全的时间戳存储
CREATE TABLE timezone_safe (
    id INT PRIMARY KEY,
    event_time_utc TIMESTAMP,           -- 存储UTC时间
    event_time_local DATETIME,          -- 存储本地时间
    timezone_offset VARCHAR(6)          -- 存储时区偏移
);

# 4. NULL值处理

-- 明确NULL的含义
CREATE TABLE null_handling (
    id INT PRIMARY KEY,
    required_field VARCHAR(50) NOT NULL,           -- 必填字段
    optional_field VARCHAR(50) NULL,               -- 可选字段
    default_field VARCHAR(50) DEFAULT 'unknown',   -- 有默认值
    calculated_field DECIMAL(10,2) NULL            -- 计算字段，可能为空
);

-- NULL值查询
SELECT 
    required_field,
    COALESCE(optional_field, '未填写') as optional_display,
    IFNULL(calculated_field, 0) as calculated_display
FROM null_handling
WHERE optional_field IS NULL OR optional_field IS NOT NULL;

# 总结

# 数据类型选择原则

精确性优先 - 金融数据使用DECIMAL，不用FLOAT
空间效率 - 选择能满足需求的最小数据类型
查询性能 - 考虑索引和查询模式
业务语义 - 数据类型应该反映业务含义
扩展性 - 预留适当的增长空间

# 常用数据类型推荐

主键: INT UNSIGNED AUTO_INCREMENT
外键: INT UNSIGNED
金额: DECIMAL(10,2)
用户名: VARCHAR(50)
邮箱: VARCHAR(100)
密码哈希: CHAR(60)
状态: ENUM或TINYINT
时间戳: TIMESTAMP
日期: DATE
布尔值: BOOLEAN
大文本: TEXT
配置数据: JSON

# 性能优化建议

为经常查询的列选择合适的数据类型
避免过度使用TEXT和BLOB类型
合理使用索引，特别是复合索引
定期分析表结构和查询性能
考虑分区和分表策略

# 下一步学习

SQL基础语法约束条件

Jeskson-微服务分布式

SQL数据类型

SQL数据类型

# SQL数据类型

# 数据类型概述

# 数据类型分类

# 数值类型

# 整数类型

# TINYINT

# SMALLINT

# MEDIUMINT

# INT/INTEGER

# BIGINT

# 浮点数类型

# FLOAT

# DOUBLE

# 定点数类型

# DECIMAL/NUMERIC

# 字符串类型

# 定长字符串

# CHAR

# 变长字符串

# VARCHAR

# 大文本类型

# TEXT类型家族

# 日期时间类型

# DATE

# TIME

# DATETIME

# TIMESTAMP

# YEAR

# 二进制类型

# BINARY和VARBINARY

# BLOB类型家族

# 布尔类型

# JSON类型（MySQL 5.7+）

# 枚举类型

# 集合类型

# 数据类型选择指南

# 性能考虑

# 存储空间对比

# 数据类型转换

# 常见错误和最佳实践

# 1. 数据类型选择错误

# 2. 长度设置不当

# 3. 时区问题

# 4. NULL值处理

# 总结

# 数据类型选择原则

# 常用数据类型推荐

# 性能优化建议

# 下一步学习