MySQL数据类型的最优选择

本文探讨了MySQL中数据类型的最优选择,包括数字、字符和日期时间类型,并提供了实用建议以提高性能。

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MySQL数据类型的最优选择
2013-06-03 09:50:13      我来说两句         作者:Robbin
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MySQL数据类型的最优选择
慎重选择数据类型很重要、为啥哩?可以提高性能、原理如下:
    
     ● 存储(内存、磁盘)、从而节省I/O(检索相同数据情况下)
     ● 计算、进而减负CPU负载
    
     数据类型总体可分三种:数字、字符和时期
    
     ㈠ 数字
    
        ① 分类
        ② 为整数类型指定宽度没啥意义、硬说呢、大概也是为了显示字符的个数、人性化点
           因为、对于存储和计算而言、INT(1)和INT(100)是相同的
          
        ③ 对于浮点、建议只指定数据类型、而不要指定精度
       
        ④ 对于定点、尽量只在对小数精确计算时才使用、如存储财务数据
           但天朝某些财务软件在其 数据库内使用float作为工资类型
           赤裸裸的资本家的丑恶展现、鄙视!!!
          
        ⑤ 在数据量较大时、建议把实数类型转为整数类型
           原因很简单:
             ● 浮点不精确
             ● 定点计算代价昂贵
           例如:
           要存放财务数据精确到万分之一、则可以把所有金额乘以一百万、然后存在BIGINT下
     ㈡ 字符串
        ① 分类
         
        ② 数据如何存储取决于存储引擎
           char和varchar在不同引擎在内存和磁盘可能是不一样的
           不过、对于char、在填充和截取上是一样的、因为、
           这部分是在Server层完成的
          
        ③ 常见 char 使用场景
          
           ● 很短的字符串或所有值都接近同一个长度、如存储密码的 MD5
           ● 经常变更的列、因为char产生的碎片少
           ● 非常短的列、如性别、char(1)的效率更好、毕竟varchar(1)浪费了1一个字节
          
        ④ 和字符集的那点猫腻
          
优快云 有个讨论非常热的帖子:有人认为unicode跟utf-8是等同的吗? 点击看讨论贴
           我赶脚、这其实没啥好讨论的、因为、这两个根本就是两回事
           Unicode 是字符编码
           utf8 是字符集
          
           对Unicode编码的字符集、墙裂建议使用varchar
           显然、utf8 也是Unicode 编码的、而且、随着国际化趋势、utf8 是首选
           那么、结果是、在char 和 varchar 竞争里、varchar 便是最大赢家
          
           可通过下列方法查看MySQL Unicode支持的字符集以及当前的字符集
[plain]
mysql> select CHARACTER_SET_NAME from character_sets  
    ->  where DESCRIPTION like '%Unicode%'\G; 
*************************** 1. row *************************** 
CHARACTER_SET_NAME: utf8 
*************************** 2. row *************************** 
CHARACTER_SET_NAME: ucs2 
*************************** 3. row *************************** 
CHARACTER_SET_NAME: utf8mb4 
*************************** 4. row *************************** 
CHARACTER_SET_NAME: utf16 
*************************** 5. row *************************** 
CHARACTER_SET_NAME: utf32 
5 rows in set (0.06 sec) 
mysql> status; 
-------------- 
mysql  Ver 14.14 Distrib 5.5.16, for Linux (i686) using  EditLine wrapper 
 
Connection id:          1 
Current database:       information_schema 
Current user:           root@localhost 
SSL:                    Not in use 
Current pager:          stdout 
Using outfile:          '' 
Using delimiter:        ; 
Server version:         5.5.16-log Source distribution 
Protocol version:       10 
Connection:             Localhost via UNIX socket 
Server characterset:    latin1 
Db     characterset:    utf8 
Client characterset:    utf8 
Conn.  characterset:    utf8 
UNIX socket:            /tmp/mysql.sock 
Uptime:                 2 min 9 sec 
    
        ⑤ 对于InnoDB 建议使用varchar
           现在很多场合都使用了InnoDB、算下来、varchar 又赢了
          
        ⑥ 存储大数据
          
           ● BLOB:采用二进制存储、没有字符集或排序规则
           ● TEXT:采用字符方式存储、有字符集和排序规则
          
           最好尽量避免使用这两、如果可以、可以把BLOB货TEXT 列分离成单独的表
          
           对于使用了BLOB或TEXT大量删除或更新时、
           建议定期使用 optimize table 碎片整理
          
     ㈢ 日期和时间类型
       
        常见的有 datatime、timestamp 和 date
        从存储上看、timestamp 占 4 个字节、其他两个 8 个字节
        所以、若无意外、最好尽量使用 timestamp 、即使它比较调皮、例如和时区相关
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/140386800631 通用大模型文本分类实践的基本原理是,借助大模型自身较强的理解和推理能力,在使用时需在prompt中明确分类任务目标,并详细解释每个类目概念,尤其要突出类目间的差别。 结合in-context learning思想,有效的prompt应包含分类任务介绍及细节、类目概念解释、每个类目对应的例子和待分类文本。但实际应用中,类目和样本较多易导致prompt过长,影响大模型推理效果,因此可先通过向量检索缩小范围,再由大模型做最终决策。 具体方案为:离线时提前配置好每个类目的概念及对应样本;在线时先对给定query进行向量召回,再将召回结果交给大模型决策。 该方法不更新任何模型参数,直接使用开源模型参数。其架构参考GPT-RE并结合相关实践改写,加入上下文学习以提高准确度,还使用BGE作为向量模型,K-BERT提取文本关键词,拼接召回的相似例子作为上下文输入大模型。 代码实现上,大模型用Qwen2-7B-Instruct,Embedding采用bge-base-zh-v1.5,向量库选择milvus。分类主函数的作用是在向量库中召回相似案例,拼接prompt后输入大模型。 结果方面,使用ICL时accuracy达0.94,比bert文本分类的0.98低0.04,错误类别6个,处理时添加“家居”类别,影响不大;不使用ICL时accuracy为0.88,错误58项,可能与未修改prompt有关。 优点是无需训练即可有较好结果,例子优质、类目界限清晰时效果更佳,适合围绕通用大模型api打造工具;缺点是上限不高,仅针对一个分类任务部署大模型不划算,推理速度慢,icl的token使用多,用收费api会有额外开销。 后续可优化的点是利用key-bert提取的关键词,因为核心词语有时比语意更重要。 参考资料包括
内容概要:本文详细介绍了哈希表及其相关概念和技术细节,包括哈希表的引入、哈希函数的设计、冲突处理机制、字符串哈希的基础、哈希错误率分析以及哈希的改进与应用。哈希表作为一种高效的数据结构,通过键值对存储数据,能够快速定位和检索。文中讨论了整数键值和字符串键值的哈希方法,特别是字符串哈希中的多项式哈希及其优化方法,如双哈希和子串哈希的快速计算。此外,还探讨了常见的冲突处理方法——拉链法和闭散列法,并提供了C++实现示例。最后,文章列举了哈希在字符串匹配、最长回文子串、最长公共子字符串等问题中的具体应用。 适合人群:计算机科学专业的学生、算法竞赛选手以及有一定编程基础并对数据结构和算法感兴趣的开发者。 使用场景及目标:①理解哈希表的工作原理及其在各种编程任务中的应用;②掌握哈希函数的设计原则,包括如何选择合适的模数和基数;③学会处理哈希冲突的方法,如拉链法和闭散列法;④了解并能运用字符串哈希解决实际问题,如字符串匹配、回文检测等。 阅读建议:由于哈希涉及较多数学知识和编程技巧,建议读者先熟悉基本的数据结构和算法理论,再结合代码实例进行深入理解。同时,在实践中不断尝试不同的哈希策略,对比性能差异,从而更好地掌握哈希技术。
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