BigInt(20) lwn. Int(20) dalam MySQL: Apakah Perbezaan Sebenar?
Memahami Jenis Data dalam MySQL: BigInt(20) vs Int(20)
Bekerja dengan volum data yang besar dalam MySQL selalunya memerlukan pemahaman yang mendalam tentang jenis data untuk menyimpan dan mendapatkan maklumat dengan berkesan. Apabila berurusan dengan nilai integer, dua jenis yang biasa digunakan ialah BigInt(20) dan Int(20), menimbulkan persoalan tentang perbezaan asasnya.
Bertentangan dengan salah tanggapan biasa, saiz yang ditunjukkan dalam nama mereka (20) memang tidak sepadan secara langsung dengan kapasiti penyimpanan. Sebaliknya, ia mewakili pembayang lebar paparan yang tidak mempunyai kesan ke atas data yang disimpan.
Int vs BigInt: Kapasiti dan Julat Storan
Int dan BigInt mewakili integer bertanda yang berbeza-beza saiz. Int ialah integer 4-bait, manakala BigInt ialah integer 8-bait. Perbezaan dalam saiz ini diterjemahkan kepada julat nilai yang jauh lebih luas yang disokong oleh BigInt berbanding Int. Int boleh menyimpan nilai dalam julat -232 hingga 232-1, manakala BigInt boleh menampung nilai dari -264 hingga 264 -1.
Gunakan Kes
Memilih antara Int dan BigInt bergantung pada keperluan khusus permohonan anda. Int sesuai untuk menyimpan nilai integer kecil hingga sederhana yang berada dalam julat yang ditentukan. BigInt ialah pilihan yang ideal apabila berurusan dengan nilai integer yang sangat besar di luar julat Int. Sebagai contoh, BigInt biasanya digunakan untuk menyimpan data kewangan, menjejak transaksi yang melebihi kapasiti Int.
ZEROFILL dan Petunjuk Lebar Paparan
Petunjuk lebar paparan yang disediakan dalam Int(20) dan BigInt(20) hanya mempengaruhi pilihan ZEROFILL. Apabila ditentukan dengan ZEROFILL, ia memaksa nilai yang dipaparkan dipadatkan dengan sifar menuju ke lebar yang ditentukan. Pilihan ini digunakan terutamanya untuk tujuan estetik untuk menjajarkan data berangka dalam paparan jadual.
Atas ialah kandungan terperinci BigInt(20) lwn. Int(20) dalam MySQL: Apakah Perbezaan Sebenar?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Pengimbasan jadual penuh mungkin lebih cepat dalam MySQL daripada menggunakan indeks. Kes -kes tertentu termasuk: 1) jumlah data adalah kecil; 2) apabila pertanyaan mengembalikan sejumlah besar data; 3) Apabila lajur indeks tidak selektif; 4) Apabila pertanyaan kompleks. Dengan menganalisis rancangan pertanyaan, mengoptimumkan indeks, mengelakkan lebih banyak indeks dan tetap mengekalkan jadual, anda boleh membuat pilihan terbaik dalam aplikasi praktikal.

Ya, MySQL boleh dipasang pada Windows 7, dan walaupun Microsoft telah berhenti menyokong Windows 7, MySQL masih serasi dengannya. Walau bagaimanapun, perkara berikut harus diperhatikan semasa proses pemasangan: Muat turun pemasang MySQL untuk Windows. Pilih versi MySQL yang sesuai (komuniti atau perusahaan). Pilih direktori pemasangan yang sesuai dan set aksara semasa proses pemasangan. Tetapkan kata laluan pengguna root dan simpan dengan betul. Sambung ke pangkalan data untuk ujian. Perhatikan isu keserasian dan keselamatan pada Windows 7, dan disyorkan untuk menaik taraf ke sistem operasi yang disokong.

Keupayaan carian teks penuh InnoDB sangat kuat, yang dapat meningkatkan kecekapan pertanyaan pangkalan data dan keupayaan untuk memproses sejumlah besar data teks. 1) InnoDB melaksanakan carian teks penuh melalui pengindeksan terbalik, menyokong pertanyaan carian asas dan maju. 2) Gunakan perlawanan dan terhadap kata kunci untuk mencari, menyokong mod boolean dan carian frasa. 3) Kaedah pengoptimuman termasuk menggunakan teknologi segmentasi perkataan, membina semula indeks dan menyesuaikan saiz cache untuk meningkatkan prestasi dan ketepatan.

Perbezaan antara indeks clustered dan indeks bukan cluster adalah: 1. Klustered Index menyimpan baris data dalam struktur indeks, yang sesuai untuk pertanyaan oleh kunci dan julat utama. 2. Indeks Indeks yang tidak berkumpul indeks nilai utama dan penunjuk kepada baris data, dan sesuai untuk pertanyaan lajur utama bukan utama.

MySQL adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka. 1) Buat Pangkalan Data dan Jadual: Gunakan perintah Createdatabase dan Createtable. 2) Operasi Asas: Masukkan, Kemas kini, Padam dan Pilih. 3) Operasi lanjutan: Sertai, subquery dan pemprosesan transaksi. 4) Kemahiran Debugging: Semak sintaks, jenis data dan keizinan. 5) Cadangan Pengoptimuman: Gunakan indeks, elakkan pilih* dan gunakan transaksi.

MySQL menyokong empat jenis indeks: B-Tree, Hash, Full-Text, dan Spatial. 1. B-Tree Index sesuai untuk carian nilai yang sama, pertanyaan dan penyortiran. 2. Indeks hash sesuai untuk carian nilai yang sama, tetapi tidak menyokong pertanyaan dan penyortiran pelbagai. 3. Indeks teks penuh digunakan untuk carian teks penuh dan sesuai untuk memproses sejumlah besar data teks. 4. Indeks spatial digunakan untuk pertanyaan data geospatial dan sesuai untuk aplikasi GIS.

Dalam pangkalan data MySQL, hubungan antara pengguna dan pangkalan data ditakrifkan oleh kebenaran dan jadual. Pengguna mempunyai nama pengguna dan kata laluan untuk mengakses pangkalan data. Kebenaran diberikan melalui perintah geran, sementara jadual dibuat oleh perintah membuat jadual. Untuk mewujudkan hubungan antara pengguna dan pangkalan data, anda perlu membuat pangkalan data, membuat pengguna, dan kemudian memberikan kebenaran.

MySQL dan Mariadb boleh wujud bersama, tetapi perlu dikonfigurasikan dengan berhati -hati. Kuncinya adalah untuk memperuntukkan nombor port dan direktori data yang berbeza untuk setiap pangkalan data, dan menyesuaikan parameter seperti peruntukan memori dan saiz cache. Konfigurasi sambungan, konfigurasi aplikasi, dan perbezaan versi juga perlu dipertimbangkan dan perlu diuji dengan teliti dan dirancang untuk mengelakkan perangkap. Menjalankan dua pangkalan data secara serentak boleh menyebabkan masalah prestasi dalam situasi di mana sumber terhad.
