MySQL VARCHAR 最大大小是多少?
MySQL版本5.0.3之前能夠儲存255個字符,但從版本5.0.3開始,能夠儲存65,535個字符。
MySQL官方文件指出:
MySQL 5.0.3及更高版本中VARCHAR的有效最大長度取決於最大行大小(65,535字節,這是所有列共享的)和所使用的字符集。例如,utf8字元可能每個字元需要最多三個位元組,因此使用utf8字元集的VARCHAR欄位可以聲明最大為21,844個字元。
請記住,最大行大小的限制是65,535位元組。這意味著包括所有列在內,總大小不應超過65,535位元組。
讓我們看看如果違反這個限制會發生什麼:
這是一個包含兩列的表,「one」是長度為32,765的varchar,「two」是長度為32,766的varchar。
長度= 32765 2 32766 2 = 65535。
CREATE TABLE IF NOT EXISTS `mytable` ( `one` varchar(32765) NOT NULL, `two` varchar(32766) NOT NULL ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=latin1;
現在讓我們增加列長度 -
CREATE TABLE IF NOT EXISTS `mytable` ( `one` varchar(32767) NOT NULL, `two` varchar(32770) NOT NULL ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=latin1;
上面給出了以下錯誤 -
#1118 - Row size too large. The maximum row size for the used table type, not counting BLOBs, is 65535. You have to change some columns to TEXT or BLOBs
以上內容本身顯示 -
The maximum row size is 65,535 bytes. If it exceeds, an error will be visible.
以上是MySQL VARCHAR 最大大小是多少?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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MySQL在Web應用中的主要作用是存儲和管理數據。 1.MySQL高效處理用戶信息、產品目錄和交易記錄等數據。 2.通過SQL查詢,開發者能從數據庫提取信息生成動態內容。 3.MySQL基於客戶端-服務器模型工作,確保查詢速度可接受。

InnoDB使用redologs和undologs確保數據一致性和可靠性。 1.redologs記錄數據頁修改,確保崩潰恢復和事務持久性。 2.undologs記錄數據原始值,支持事務回滾和MVCC。

MySQL是一種開源的關係型數據庫管理系統,主要用於快速、可靠地存儲和檢索數據。其工作原理包括客戶端請求、查詢解析、執行查詢和返回結果。使用示例包括創建表、插入和查詢數據,以及高級功能如JOIN操作。常見錯誤涉及SQL語法、數據類型和權限問題,優化建議包括使用索引、優化查詢和分錶分區。

MySQL在數據庫和編程中的地位非常重要,它是一個開源的關係型數據庫管理系統,廣泛應用於各種應用場景。 1)MySQL提供高效的數據存儲、組織和檢索功能,支持Web、移動和企業級系統。 2)它使用客戶端-服務器架構,支持多種存儲引擎和索引優化。 3)基本用法包括創建表和插入數據,高級用法涉及多表JOIN和復雜查詢。 4)常見問題如SQL語法錯誤和性能問題可以通過EXPLAIN命令和慢查詢日誌調試。 5)性能優化方法包括合理使用索引、優化查詢和使用緩存,最佳實踐包括使用事務和PreparedStatemen

選擇MySQL的原因是其性能、可靠性、易用性和社區支持。 1.MySQL提供高效的數據存儲和檢索功能,支持多種數據類型和高級查詢操作。 2.採用客戶端-服務器架構和多種存儲引擎,支持事務和查詢優化。 3.易於使用,支持多種操作系統和編程語言。 4.擁有強大的社區支持,提供豐富的資源和解決方案。

MySQL与其他编程语言相比,主要用于存储和管理数据,而其他语言如Python、Java、C 则用于逻辑处理和应用开发。MySQL以其高性能、可扩展性和跨平台支持著称,适合数据管理需求,而其他语言在各自领域如数据分析、企业应用和系统编程中各有优势。

MySQL適合小型和大型企業。 1)小型企業可使用MySQL進行基本數據管理,如存儲客戶信息。 2)大型企業可利用MySQL處理海量數據和復雜業務邏輯,優化查詢性能和事務處理。

MySQL索引基数对查询性能有显著影响:1.高基数索引能更有效地缩小数据范围,提高查询效率;2.低基数索引可能导致全表扫描,降低查询性能;3.在联合索引中,应将高基数列放在前面以优化查询。
