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tags: [MySQL, 数据类型, INT, VARCHAR, JSON]
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create time: 2026-05-16 00:30
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# MySQL 数据类型全景
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## 概述
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MySQL 的数据类型可按存储的内容分为六大类。**选型的黄金法则**：用满足业务需求的最小类型，节省空间、提升索引效率与查询性能。
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| 大类 | 包含类型 | 核心考量 |
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|------|---------|---------|
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| **整数** | TINYINT / SMALLINT / MEDIUMINT / INT / BIGINT | 够用就行，别上来就 BIGINT |
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| **浮点/定点** | FLOAT / DOUBLE / DECIMAL | **金额永远用 DECIMAL** |
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| **字符串** | CHAR / VARCHAR / TEXT 系列 | 定长选 CHAR，不定长选 VARCHAR |
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| **日期时间** | DATE / TIME / DATETIME / TIMESTAMP / YEAR | 跨时区用 TIMESTAMP，否则 DATETIME |
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| **JSON** | JSON | 灵活扩展字段，搭配 Generated Column 做索引 |
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| **枚举/集合** | ENUM / SET | 值域固定且极少变才考虑 |
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| **二进制** | BINARY / VARBINARY / BLOB 系列 | 存文件用对象存储，数据库里只存引用 |
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> [!QUESTION] 为什么总强调"用小的就行"？
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> 想象一张百万行的订单表，如果主键用了 `BIGINT(8 bytes)` 而非 `INT(4 bytes)`，仅此一列就多花 4MB。这还没算上二级索引——InnoDB 的二级索引叶子节点会完整存储主键值，每个二级索引同样多花 4MB。表越大，连锁放大效应越惊人。
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### 整数类型
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```mermaid
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graph TD
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INT_TYPES["整数类型家族"]
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INT_TYPES --> TINY["TINYINT<br/>1 byte | ±128"]
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INT_TYPES --> SMALL["SMALLINT<br/>2 bytes | ±32K"]
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INT_TYPES --> MED["MEDIUMINT<br/>3 bytes | ±8M"]
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INT_TYPES --> INTN["INT<br/>4 bytes | ±21亿"]
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INT_TYPES --> BIG["BIGINT<br/>8 bytes | ±9.2×10^18"]
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style INT_TYPES fill:#5F2799,color:#fff
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style TINY fill:#C44569,color:#fff
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style SMALL fill:#C44569,color:#fff
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style MED fill:#C44569,color:#fff
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style INTN fill:#C44569,color:#fff
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style BIG fill:#FF6B6B,color:#000
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```
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| 类型 | 有符号范围 | 无符号范围 | 存储 | 典型用途 |
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|------|-----------|-----------|------|---------|
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| **TINYINT** | -128 ~ 127 | 0 ~ 255 | 1 byte | 状态标识、布尔标志、年龄 |
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| **SMALLINT** | -32K ~ 32K | 0 ~ 65K | 2 bytes | 短编码 ID |
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| **MEDIUMINT** | -8M ~ 8M | 0 ~ 16M | 3 bytes | 中等范围计数 |
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| **INT** | ±21 亿 | 0 ~ 42 亿 | 4 bytes | 常规自增主键、外键 |
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| **BIGINT** | ±9.2×10¹⁸ | — | 8 bytes | Snowflake ID、金额计算 |
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> [!TIP] 能用小的就不用大的
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> `TINYINT UNSIGNED` 能存 255，够用就别用 `INT`。每列差 3 字节，百万行就是 3MB 额外开销，还会导致索引变厚、缓存命中率下降。
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### 浮点与定点
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| 类型 | 精度 | 存储 | 适用场景 |
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|------|------|------|---------|
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| **FLOAT** | 单精度 7 位 | 4 bytes | 科学计算、不需要精确的场景 |
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| **DOUBLE** | 双精度 15 位 | 8 bytes | 高精度科学计算 |
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| **DECIMAL(M,D)** | 精确定点 M-D 位整数 + D 位小数 | 可变（约每 9 位数字 4 字节） | **金额计算！绝对不要用浮点数存钱** |
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```sql
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-- ❌ 错误示范：浮点数误差累积
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SELECT 0.1 + 0.2; -- 结果可能是 0.30000000000000004
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-- ✅ 正确做法：DECIMAL
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CREATE TABLE orders (
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amount DECIMAL(10, 2) NOT NULL -- 最大 99999999.99
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);
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INSERT INTO orders VALUES (19.99 + 29.99); -- 精确等于 49.98
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```
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> [!QUESTION] 为什么不能用 FLOAT/DOUBLE 存金额？
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> IEEE 754 浮点数无法精确表示 0.1 这样的十进制小数。在财务场景中，微小的舍入误差经过多次加减后会累积成显著差异。DECIMAL 以字符串形式存储每一位数字，保证运算精确。
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## 字符串类型
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| 类型 | 存储规则 | 最大长度 | 特点 |
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|------|---------|---------|------|
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| **CHAR(n)** | 固定长度，不足空格填充 | 0~255 | 适合长度固定的数据（MD5 hash、状态码） |
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| **VARCHAR(n)** | 变长，前缀记录实际长度 | 0~65535（受行大小限制） | 最常用的字符串类型 |
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| **TINYTEXT** | 1 字节长度前缀 | 255 | 极短文本 |
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| **TEXT** | 2 字节前缀 | 65535 | 文章摘要、评论 |
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| **MEDIUMTEXT** | 3 字节前缀 | 16MB | 长文章、富文本 |
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| **LONGTEXT** | 4 字节前缀 | 4GB | 超大文本（日志、JSON 文档） |
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### CHAR vs VARCHAR 的选择
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```sql
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-- ✅ 适合 CHAR：定长数据
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CREATE TABLE users (
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id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
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status TINYINT DEFAULT 1,
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country_code CHAR(3) NOT NULL, -- ISO 3166-1 alpha-3
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phone_prefix CHAR(4), -- +86, +1, +44...
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email VARCHAR(255) UNIQUE -- 不定长，用 VARCHAR
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);
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-- 为什么 gender 有时用 CHAR(1) 而非 TINYINT？
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-- CHAR(1) 语义更明确，但本质上两者存储相同。
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-- 关键是保持一致性——团队规范比个人偏好更重要。
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```
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> [!NOTE] VARCHAR 的长度陷阱
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> MySQL 行大小上限 65535 字节，但这不只是所有 VARCHAR 加起来的大小。还要考虑：
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> - 每列的 1~2 字节长度前缀
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> - NULL 位图（允许 NULL 的列）
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> - 实际存储使用 **utf8mb4** 的话，每个字符最多占 4 字节
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>
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> 所以 `VARCHAR(255)` 在 utf8mb4 下最大占用 255 × 4 + 2 ≈ 1022 字节。
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## 日期和时间类型
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| 类型 | 格式 | 存储 | 时区感知 |
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|------|------|------|---------|
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| **DATE** | `YYYY-MM-DD` | 3 bytes | 无 |
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| **TIME** | `HH:MM:SS` | 3 bytes | 无（时间段） |
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| **DATETIME** | `YYYY-MM-DD HH:MM:SS` | 8 bytes | 无（存储原始值） |
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| **TIMESTAMP** | `YYYY-MM-DD HH:MM:SS` | 4 bytes | **有**（UTC 存储，显示时转换） |
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| **YEAR** | `YYYY` | 1 byte | — |
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```sql
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-- TIMESTAMP 的时区自动转换特性
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CREATE TABLE events (
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id BIGINT PRIMARY KEY,
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name VARCHAR(100),
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event_time DATETIME, -- 存入什么就读出什么
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created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP -- 自动填当前 UTC 时间
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);
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INSERT INTO events (name, event_time) VALUES ('Meeting', '2026-05-16 14:00:00');
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-- 在上海时区 (UTC+8) 显示：14:00:00
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-- 在纽约时区 (UTC-4) 显示：14:00:00（DATETIME 不变）
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-- 但如果用 TIMESTAMP，它会转换成纽约本地时间 02:00:00
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```
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> [!WARNING] TIMESTAMP 有保质期
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> `TIMESTAMP` 的范围是 `1970-01-01 00:00:01` 到 `2038-01-19 03:14:07`（32-bit 上限）。如果你的系统需要支持 2038 年之后的数据，请用 `DATETIME`。
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## JSON 类型
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MySQL 5.7+ 引入原生 JSON 类型，支持部分查询和索引能力。
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```sql
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CREATE TABLE employees (
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id BIGINT PRIMARY KEY,
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name VARCHAR(100),
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|
attributes JSON -- 灵活扩展字段
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);
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INSERT INTO employees VALUES
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(1, 'Alice', '{"dept": "Engineering", "skills": ["Go", "Python"], "level": 5}'),
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(2, 'Bob', '{"dept": "Marketing", "skills": ["SEO", "Content"], "level": 3}');
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-- JSON 路径查询
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SELECT name, attributes->>'$.dept' AS department
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FROM employees
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WHERE attributes->>'$.level' >= 4;
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-- JSON 数组包含判断
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SELECT name FROM employees
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WHERE JSON_CONTAINS(attributes->'$[*]', '"Go"');
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-- 生成虚拟列 + 索引（最佳实践）
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ALTER TABLE employees
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ADD COLUMN dept VARCHAR(50) GENERATED ALWAYS AS (attributes->>'$.dept') VIRTUAL,
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ADD INDEX idx_dept (dept);
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```
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```mermaid
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flowchart LR
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A["JSON Column<br/>原始存储"] --> B["JSON Document"]
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B --> C["Scalar Values"]
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B --> D["Arrays"]
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B --> E["Nested Objects"]
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C --> F["Generated Column"]
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D --> F
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E --> F
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F --> G["Index<br/>Virtual / Stored"]
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style A fill:#00B6BC,color:#fff
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style F fill:#FF9F43,color:#000
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style G fill:#C44569,color:#fff
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```
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> [!TIP] JSON vs 规范化表设计
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> - **适合 JSON**：配置项、标签集合、表单动态字段、低频更新的属性
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> - **不适合 JSON**：需要 JOIN 关联、频繁条件过滤、强一致性约束的字段
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> - 关键技巧：用 **Generated Column + Index** 让 JSON 字段的筛选走索引
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## 枚举与集合
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```sql
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-- ENUM: 限定可选值列表
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CREATE TABLE tasks (
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id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
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title VARCHAR(200),
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status ENUM('todo', 'in_progress', 'done', 'cancelled') DEFAULT 'todo',
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priority ENUM('low', 'medium', 'high', 'urgent') DEFAULT 'medium'
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);
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-- SET: 多选值（逗号分隔存储）
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CREATE TABLE tags (
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id BIGINT PRIMARY KEY,
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|
name VARCHAR(100),
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|
categories SET('tech', 'business', 'lifestyle', 'health')
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);
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INSERT INTO tags VALUES (1, 'Go Tips', 'tech,business');
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```
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### ENUM vs SET 对比
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| 特性 | ENUM | SET |
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|------|------|-----|
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| **语义** | 单选：从列表中取一个值 | 多选：从列表中取零个或多个值 |
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| **内部存储** | 整数索引（1 byte 或 2 bytes） | 位图（最多 64 个成员占 8 bytes） |
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| **排序规则** | 按索引顺序，非字母序 | 按位数值排序 |
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| **典型场景** | 工单状态、优先级 | 标签分类、权限角色 |
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### ENUM 还是 TINYINT？这是永恒争论
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```sql
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-- 方案 A：ENUM — 数据库层校验 + 省空间
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status ENUM('open', 'closed') NOT NULL -- 1 byte
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-- 方案 B：TINYINT — 代码层校验 + 灵活
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status TINYINT UNSIGNED NOT NULL -- 1 byte
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-- 应用层保证只写入 0/1/2/3
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```
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| 维度 | 选 ENUM | 选 TINYINT |
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|------|---------|-----------|
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| **校验** | 数据库自动拒绝非法值 | 需应用层保证 |
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| **调试** | 查出是数字 2，还要查 schema 才知道含义 | 直接读出原始数字，一目了然 |
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| **修改成本** | 增删值需 `ALTER TABLE`（大表很贵） | 随时在应用层加常量枚举 |
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| **代码可追溯性** | IDE 找不到所有使用处 | `grep` 就能定位 |
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> [!WARNING] ENUM 的反模式警告
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> - **不要用 ENUM 存用户可见的文案**——后台查出来是 `2`，前端还得映射回去
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> - **不要把 ENUM 当文档用**——队友看不懂 `status = 3` 是什么意思
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> - **推荐方案**：中小项目用 TINYINT + Go `const` / Python `IntEnum` 在代码里维护枚举定义；只有在值域极稳定且不需要跨语言共享时再用原生 ENUM
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> [!NOTE] ENUM 的本质
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> ENUM 在内部存储为整数索引（1, 2, 3...），而不是字符串。这意味着：
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> - ENUM 的排序是按索引而非字母顺序
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> - 插入不在列表中的值会导致错误（或空字符串，取决于 sql_mode）
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> - 修改 ENUM 列表顺序会影响已有数据的解释——**谨慎维护**
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## 二进制类型
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| 类型 | 说明 | 典型用途 |
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|------|------|---------|
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| **BINARY(n)** | 定长二进制 | 哈希值（SHA256 = 32 bytes）|
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| **VARBINARY(n)** | 变长二进制 | 短二进制数据 |
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| **TINYBLOB** | ≤ 255 bytes | — |
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| **BLOB** | ≤ 65KB | 缩略图、序列化对象 |
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| **MEDIUMBLOB** | ≤ 16MB | 文件附件 |
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| **LONGBLOB** | ≤ 4GB | 大文件存储 |
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```sql
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|
-- 存储 SHA-256 hash 的推荐方式
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CREATE TABLE file_metadata (
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id BIGINT PRIMARY KEY,
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|
filename VARCHAR(500),
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|
sha256_hash BINARY(32) NOT NULL, -- CHAR(64) HEX 也可以，但 BINARY 省一半
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|
UNIQUE KEY uk_sha256 (sha256_hash)
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|||
|
|
);
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|
```
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### BINARY vs VARBINARY — 定长与变长的选择
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|
```sql
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|
-- BINARY(32)：始终占 32 bytes，不足补 0x00
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|
INSERT INTO t VALUES (X'61'); -- 实际存储: 61 00 00 ... 00（32 bytes）
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|
SELECT HEX(col) FROM t; -- 输出: 610000...（永远 64 个十六进制字符）
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|
-- VARBINARY(32)：只存真实长度 + 1 byte 长度前缀
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|||
|
|
INSERT INTO t VALUES (X'61'); -- 实际存储: 61 01（2 bytes，01 表示长度）
|
|||
|
|
SELECT HEX(col) FROM t; -- 输出: 61（只有 2 个十六进制字符）
|
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|
```
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| 维度 | BINARY(n) | VARBINARY(n) |
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|------|-----------|-------------|
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| **存储** | 固定 n 字节，右侧用 `0x00` 补齐 | 实际长度 + 1~2 bytes 前缀 |
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| **比较规则** | 补齐 0x00 后再逐字节比较 | 按实际长度比较 |
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| **适用场景** | 哈希值、加密密钥等定长数据 | 短二进制流、序列化片段 |
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> [!TIP] BINARY vs CHAR 的对称性
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> 理解 `BINARY` 就理解了 `CHAR`——它们是对称的定长类型。区别仅在于：**CHAR 补空格，BINARY 补零**。同理 `VARBINARY` 对标 `VARCHAR`。类比记忆比死记硬背更可靠。
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> [!WARNING] 大文件不要存在数据库里
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> BLOB 系列看似方便，但会带来三个问题：
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> 1. **备份膨胀**——数据库 dump 体积翻倍，恢复时间成倍增加
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> 2. **内存压力**——SELECT 整行时 BLOB 内容也加载到内存，即使你不需要它
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> 3. **无法 CDN 加速**——图片/附件走 OSS + Signed URL 是标准做法
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>
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> **最佳实践**：数据库只存文件引用（OSS URL / 文件系统路径），文件本体放对象存储。
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## 关联笔记
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- [[hhs/GORM/02-模型定义]] — GORM Struct Tag 如何映射这些 MySQL 类型
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- [[hhs/Redis/02-核心数据类型]] — MySQL 与 Redis 数据类型的选型对比
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