SQL 研究 相似的数据类型

数据类型在精度和范围上的差异对于数据库性能有着显著的影响。合理选择数据类型可以显著减少表的大小和索引的大小，从而减小IO开销，提高运行效率。本文将详细介绍各类数值型数据及其间的细微差别。

当我们谈论数值类型时，最常用的可能是int类型，但它未必是最佳选择。对于特殊的应用场景，bigint、smallint和tinyint可能会更为合适。它们的特性和使用范围如下表所示：

表1：数据类型与范围、存储大小

| 数据类型 | 范围 | 存储大小 |

| | | |

| bigint | -2^63 到 2^63-1 | 8 Bytes |

| int | -2^31 到 2^31-1 | 4 Bytes |

| smallint | -2^15 到 2^15-1 | 2 Bytes |

| tinyint | 0 到 255 | 1 Byte |

可见，如果某一列的值只有十多个，却使用了int类型，那么每行数据会额外占用3个字节的空间。如果有大量的行数，这将导致巨大的空间浪费。类似的情况也存在于float和real类型。

表2：float与real的数据类型与范围、存储大小

| 数据类型 | 范围 | 存储大小 |

| | | |

| float | 根据值决定 | 根据值决定 |

| real | - 3.40E + 38 到 -1.18E - 38 | 4 Bytes |

值得注意的是，float的长度取决于一个参数，尽管在声明时通常不指定这个参数，但实际上它是存在的。这个长度默认是53，数值范围如上表所示。如果你表示的数字不会超过10的38次方，使用real类型可以为你节省4个字节。

还有decimal和numerical这两种精确表示数值的类型。float和real是不精确的，因此不能用于相等的比较。decimal类型的声明方式如decimal(p,s)，其中p表示总位数，包括小数点前后的数字，s表示小数点后的位数。decimal的范围是正负10的p-s次方的结果减去10的-s次方。例如，decimal(2,1)的范围是正负9.9。decimal的长度与p的大小有关，如下表所示：

表3：Decimal的精度与存储大小

| 精度 | 存储大小（字节） |

| 1 - 9 | 5 |

| 10-19 | 9 |

| 20-28 | 13 |

| 29-38 | 17 |

对于decimal类型，可以使用变长字节进行存储。数据库会根据实际数值的大小来存储decimal，而不是根据声明来判断。如果表中没有启动变长存储的列，则需要额外的两个字节。可以通过执行特定的命令来启动数据库的变长decimal存储。

选择合适的数值类型对于数据库的性能和存储效率至关重要。通过理解各种数值类型的特性和适用范围，我们可以更好地设计数据库架构，提高运行效率，节省存储空间。datetime与smalldatetime的奥秘：时间的精细表达

当我们谈论时间的记录与表达时，不得不提及datetime和smalldatetime这两个概念。它们虽然都用于描述时间，但却在表达上存在着微妙的差异。让我们一起揭开它们神秘的面纱，其中的奥妙。

我们来看看datetime。这是一个历史悠久且广泛应用的时间表达方式。其时间跨度涵盖了从公元1753年至9999年，几乎涵盖了人类文明的整个历史长河。更为令人惊叹的是，它的精度极高，能够捕捉到每一秒的千分之三百分之一，也就是大约每毫秒的时间变化。这种精细的表达方式需要占用大量的存储空间，因此它占用了数据库的八个字节。想象一下，如此细腻的时间描绘，使得每一个瞬间的变化都被精确捕捉。

相比之下，smalldatetime就显得朴实无华但同样实用。它的时间跨度较短，主要关注于近未来的时间段，从公元1900年到2079年。虽然它的精度不如datetime那么高，只能精确到分钟，但它的实用性不容忽视。它用四个字节的存储空间来记录时间，简洁而高效。在许多日常应用中，精确到分钟已经足够满足需求了。这种表达方式虽然简单，但却能够准确传达时间信息，为我们提供了极大的便利。

那么，我们该如何选择呢？通常情况下，smalldatetime以其简洁和实用性赢得了广泛的青睐。它能够满足大多数日常需求，同时节省存储空间。对于那些需要更高精度时间数据的领域，datetime则成为了不可或缺的选择。无论是科研、金融还是其他高精度时间需求的领域，datetime都展现出了其独特的优势。

datetime和smalldatetime都是时间的优秀表达者。它们各有千秋，根据实际需求进行选择是明智之举。无论是在广阔的时空跨度中捕捉每一个瞬间，还是在日常生活中精确到分钟的时间记录，它们都能为我们提供准确、可靠的时间信息。让我们珍惜每一刻，感受时间的流转与变化。