一、Mysql数据类型设计规范

1.1 选择更小的数据类型

一般情况下，在满足存储要求的基础上，尽量选择小的存储类型。例如：存储0~200，tinyint和bigint都可以存储，那么选择tinyint。原因：越小的数据类型运算速度更快，占用磁盘、内存以及CPU缓存更小。

1.2 简单更好

简单的数据类型意味着操作需要更少的CPU周期。例如：整型比字符操作代价要小很多，因此字符集和排序规则使得字符比整型更加复杂。

1.3 避免使用NULL值

虽然NULL值也可以走索引，但对索引统计，值比较逻辑以及内存使用等不太友好。
索引统计： 由于Mysql在执行查询优化时，会基于索引统计信息来选择最优的执行计划。当列中包含null值时，因null值不参与统计，会对执行计划产生影响，导致选择的执行计划不是最优的；
值比较逻辑： 对null值的操作只能使用is null， is not null，<=>，因此在进行范围查询或等值比较时，需要进行额外的处理；

选择步骤：

1. 选择合适的大类型。比如：整型，字符串或时间
2. 选择具体的小类型。比如：tinyint，bigint, datetime, timestamp等。

二、各种数据类型使用场景解析

2.1 整数和小数类型

2.1.1 整数

类型：tinyint, smallint, mediumint, int, bigint.分别占用1,2,3,4,8个字节的空间;
是否支持负数：支持
特点：
	1.默认是有符号。有unsigned【无符号】属性可以选择。加上unsigned意味着只能是正数,表示范围扩大一倍;
	2.有符号和无符号存储空间是相同的;
	3.int(n)和int(m)存储空间是一样的,只不过显示宽度不一样而已.

2.1.2 小数

Mysql既支持精确类型，也支持不精确类型。

精确类型：float和double
	- 使用标准的浮点运算进行【近似计算】
	- 适用于不需要精准计算的场景
不精确类型：decimal
	- 用于存储精确的小数
	- 适用于需要精准计算的场景。一般用于存储金额,但在大数据量情况下,可以将金额换算成分,存储到bigint里,解决浮点存储计算不精确和decimal精确计算代价高的问题。

decimal也有正负之分,通过unsigned来设置。decimal的格式为：decimal(P,D)
P: 表示有效数字位的精度。范围为1-65
D：表示小数点后的位数。范围为0-30。Mysql要求D小于等于P。

Decimal的存储：

2.2 字符串类型

char和varchar：

char和varchar的区别：
前提：假设每个字符占用4个字节

1. 存储方式：
   • char是定长字符串。当为char指定一个长度M时，会使用固定长度4M的空间来存储数据；
   • varchar是变长字符串。使用可变长度【实际字符串长度+存储字符串长度的空间】的空间来存储数据
2. 使用场景
   • char更适合固定长度的字符串存储；
   • varchar更适合存储不定长度的字符串

varchar(10)场景下："hh"和"hhh"占用多个字节？
	"hh": 2个字符 * 4 为8个字节,由于8小于255,用1个字节来存储字符串的长度,因此总体为9个字节
	"hhh": 3个字符 * 4 为12个字节,由于12小于255,用1个字节来存储字符串的长度,因此总体为13个字节

varchar(6)和varchar(10)的区别：存储同样的字符串"hello"
1. 占用的磁盘空间大小是一样的。都是5个字符*4 + 1 = 21个字节;
2. 占用的内存空间不一样。MySQL通常会分配【固定大小的内存块】来保存内部值。尤其是使用临时表进行排序会操作时，会消耗更多的内存。在使用磁盘进行排序时，也是一样

blob和text:

两者都是为了存储大数据设计的字符串类型。blob采用二进制存储，text采用字符存储.
Mysql为了存储blob和text，专门分配存储区域来存储，然后在B+树上使用1-4字节的内存指针，指向存储区域。

2.3 时间类型

目前常用的两种时间格式为：datetime和timestamp。Mysql目前仅支持到毫秒级别的存储。

DateTime: 
	- 范围：1001-9999
	- 精度：秒
	- 与时区无关
	- 8字节存储
TimeStamp:
	- 范围：1970-2038
	- 精度：秒
	- 与时区有关
	- 4字节存储

使用场景：
1. 为时间创建索引或精确到毫秒：将时间转换为bigint类型存储,方便索引;
2. 对内存敏感的场景：使用TimeStamp
3. 对内存不敏感的场景：使用DateTime

其它数据类型用的比较少，如果要使用的话，可以查阅相关的资料即可。

三、Null值设计思考

建议：建表时，尽量不要将字段设置为null，给字段设置一个默认值

3.1 null生效和不生效情况

不生效情况：查询运算符、like、between and、in、not in对null查询不生效
生效情况：is null，is not null，<=>(安全等于，既可以判断null值，也可以判断普通数值，可读性差，不建议使用)

3.2 聚合函数和null值的结合

count(字段)： 不会统计为null的数据；
count(*)： 会统计为null的数据

3.3 null值和主键的结合

当字段设置为主键时，字段会自动被设置为not null

3.4 null值存储在B+树的哪里

考虑到主键不能为null，因此允许null值创建的索引都是非聚簇索引。设计Innodb的大叔定义Null值大小为最小的：
We define the SQL null to be the smallest possible value of a field.
因此，null值索引在B+树中的位置，应该是最靠近左边的。