## MySQL中大字段数据存储
在MySQL数据库中,当我们需要存储大字段数据时,比如文本、二进制文件、图片等,需要做一些特殊处理。本文将介绍如何在MySQL中存储和使用大字段数据,并提供相关的代码示例。
### 大字段数据类型
在MySQL中,我们可以使用`BLOB`和`TEXT`类型来存储大字段数据。`BLOB`用于存储二进制数据,而`TEXT`用于存储文本数据。它们都有四种子类型可供            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            MYSQL里的BLOB数据类型BLOB是一个二进制大对象,用来存储可变数量的数据。BLOB类型分为4种: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                    
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            检索性能从快到慢的是(此处是听人说的):第一:tinyint,smallint,mediumint,int,bigint第二:char,varchar第三:NULL解释(转载):整数类型1、TINYINT,SMALLINT,MEDIUMINT,INT,BIGINT,分别用8,16,24,32,64存2、整数都有UNSIGNED可选属性 (拿tinyint字段来举例,unsigned后,字段的取值范            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            最近在数据库优化的时候,看到一些表在设计上使用了text或者blob的字段,单表的存储空间已经达到了近100G,这种情况再去改变和优化就非常难了一、简介为了清楚大字段对性能的影响,我们必须要知道innodb存储引擎的处理方式:1、一些知识点 1.1 在InnoDB 1.0.x版本之前,InnoDB 存储引擎提供了 Compact 和 Redundant(Re            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # MySQL大字段数据类型
在MySQL中,大字段数据类型指的是能够存储大量数据的字段类型。通常情况下,大字段数据类型是用来存储文本、图像、视频等大型数据的。在本文中,我们将介绍MySQL中常用的大字段数据类型,并提供一些代码示例来演示它们的用法。
## 文本类型
在MySQL中,存储文本数据的大字段数据类型主要有`TEXT`、`MEDIUMTEXT`和`LONGTEXT`。这些类型可以存            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            场景:现在 有个数据量大概40亿的数据,存在10个库,总计80张表上面,每个表大概5000万的数据量, 这个表通过一个MQ接口不断地接收数据,每天大概新增或更新数据量是几十万。现在,需要在在这个表上加个新字段X,而且都有初始值,都存储在对方系统的数据库里。而他们这个新的字段一直就有。只是我方系统一直以来没有接这个字段。注意:加字段期间不能影响原有的查这张表的业务的使用。问:如何新增。首先,肯定不能            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            JDBC读写MySQL的大字段数据
 
不管你是新手还是老手,大字段数据的操作常常令你感到很头痛。因为大字段有些特殊,不同数据库处理的方式不一样,大字段的操作常常是以流的方式来处理的。而非一般的字段,一次即可读出数据。本人以前用到Spring+iBatis架构来操作大字段,结果以惨烈失败而告终,在网上寻求解决方案,也没找到答案。最终以JDBC来实现了大字段操作部分。
             
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            前言Oracle数据库大字段问题问题描述:字段内容长度超4000 项目中存在用某些字段存预处理sql语句,最初,项目此类型字段用varchar2(4000),但随着项目跟进到二期,牵连的表越来越多,存在预处理索引,中间临时表的问题,预处理SQL字段长度超过4000。oracel默认varchar2类型是不能超过4000的,如果类型超过4000的数据插入会自动转为long型数据插入,所以问题来了。于            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            前言       最近在做一个分布式任务调度系统,支持万级的JOB调度,支持任务编排,涉及到公司的核心业务。在做系统时出现MySQL存储某个字段很大的问题,超过text的长度,导致查询更新性能低下。1. demo模拟MySQL数据库,可以看到有个text字段,然而在开发时以前存储了json字符串,大小居然超过2M,必须使用mediumtext才能存储,而且经            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            摘要: 背景 线上发现一张表,1亿的数据量,物理大小尽然惊人的大,1.2T 最终发现,原来有很多字段,10个varchar,1个text 这么大的表,会给运维带来很大的痛苦:DDL咋办?恢复咋办?备份咋办? 基本知识:InnoDB Storage Architecture for InnoDB On背景线上发现一张表,1亿的数据量,物理大小尽然惊人的大,1.2T最终发现,原来有很多字段,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            http://blog.csdn.net/heizistudio/article/details/23740569            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            ## 实现“mysql存储大字段”的方法
作为一名经验丰富的开发者,我将会教你如何在MySQL中存储大字段。首先让我们来看一下整个实现的流程:
### 实现流程
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1. | 创建一个表,添加一个大字段,用于存储大文本数据 |
| 2. | 通过修改表的配置,设置大字段的存储引擎为InnoDB |
| 3. | 编写代码,插入和读取大字            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            使用TextMySQL提供四种TEXT类型:TINYTEXT,TEXT,MEDIUMTEXT和LONGTEXT。下面显示每个TEXT类型的大小,假设我们使用一个字符集,该字符集需要1个字节来存储字符。TINYTEXT - 1个字节(255个字符)TINYTEXT可以存储的最大字符是255(2 ^ 8 = 256,1字节开销)。需要少于255个字符的列应该使用TINYTEXT类型,长度不一致,不需要            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            当Mysql单表记录数过大时,增删改查的性能就会急剧下降,所以我们需要对其进行优化增加用户的体验性。字段尽量精准使用,例如说不要一上来就用int,尽量使用smallint、unsigned等等尽量使用varchar ,它只分配真正需要的空间日期类型的时候尽量使用timestamp,避免使用datetime不要习惯性的让字段可以为null,难以优化引用可空列查询,它会使索引、索引统计和值更加复杂,可            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Mysql中字段定义的数据类型 背景:今天整理数据字典,发现一些陌生的数据类型,太难了我。 一、Mysql数据类型:MySQL支持多种类型,大致可以分为三类:数值、日期/时间和字符串(字符)类型。可以看下下面的链接,是菜鸟教程关于Mysql的链接:https://www.runoob.com/mysql/mysql-data-types.html二、数据类型的选择1. 选择数据            
                
         
            
            
            
            # MySQL大字段存储原理详解
在现代数据库管理系统中,如何高效地存储和检索大字段数据是开发者常常面临的挑战。本文将引导你了解MySQL中大字段的存储原理,帮助刚入门的小白掌握相关知识。我们将通过一个表格概述存储流程,逐步展开各个步骤的具体实现,包括相关的SQL代码及其注释。
## 存储流程概览
下面是MySQL存储大字段的基本流程:
| 步骤编号 | 步骤描述            
                
         
            
            
            
            文章目录背景字节和字符的区分为什么是varchar(255)而不是(256)varchar字段最大值是多少latin1字符集编码下utf8字符集编码下utf8mb4字符集编码下总结 背景你是否知道MySQL中的varchar字段类型最大能够存储多少数据?它的最大长度是多少?为什么有时候定义一个varchar(10)的字段可以存储10个汉字,但是不能存储超过10个长度的字母呢?为什么有时候我定义的v            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # MySQL表中大字段会影响性能吗
在MySQL数据库中,存储大字段(如TEXT、BLOB等类型)的字段会对性能产生一定的影响。大字段是指存储内容长度较大的字段,比如文本、图片、音频等。在设计数据库表结构时,我们需要考虑到这些大字段对性能的影响,以便提高系统的响应速度和稳定性。
## 影响性能的原因
1. **存储空间占用大**:大字段占用的存储空间较大,会增加数据库表的大小,导致磁盘IO            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            大对象Lob字段的处理Lob实际上有2种类型,分别是用于存储大文本的字段Clob和存储二进制大量数据的字段Blob。不同的数据库处理方式略有区别,大字段一般都是采用流的方式进行处理由于大字段类型存储的数据较多,一般针对lob字段会采用分表存储的方式实现需求:存储学生信息,要求存储学生的照片将学生照片存储在文件系统中,实际数据中只存储照片的路径如果图片要求加密,存储在文件系统中则不合理可以利用DBM            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、列类型MYSQL的数据类型分为三大类:数值,字符串,日期时间分类   数值整数 Tinyint, smallint, mediumint, int, bigint 小数浮点数Float, double  定点数Decimal字符串  Char,varchar,text,blob,enum,set日期时间&            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-11-07 08:18:56
                            
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