mysql怎么存大字段,mysql存文章的字段设置为多大?

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mysql怎么储存长字符

以下的文章主要介绍的是MySQL text与blob字段类型的不同之处的比较，同时本文也有对MySQL text与blob字段类型的实际应用的介绍，如果你对MySQL text与blob字段类型相关的实际操作有兴趣的话，你就可以对以下的文章点击观看了。

blob是二进制大对象,可以容纳可变量数量的数据,其中blob分为4中类型:TINYBLOB,BLOB,mediumblob和LongBlob,他们容纳的长度是不同的.

Text同样也分为四种类型:TINYTEXT、TEXT、MEDIUMTEXT和LONGTEXT

blob被视为二进制字符串,Text被视为非二进制字符串;

blob列没有字符集，并且排序和比较基于列值字节的数值值。

TEXT列有一个字符集，并且根据字符集的校对规则对值进行排序和比较。

在MySQL TEXT或BLOB列的存储或检索过程中，不存在大小写转换,当未运行在严格模式时，如果你为BLOB或TEXT列分配一个超过该列类型的最大长度的值值，值被截取以保证适合。如果截掉的字符不是空格，将会产生一条警告。

使用严格SQL模式，会产生错误，并且值将被拒绝而不是截取并给出警告.在大多数方面，可以将BLOB列视为能够足够大的VARBINARY列。同样，可以将TEXT列视为VARCHAR列。

BLOB和TEXT在以下几个方面不同于VARBINARY和VARCHAR.

BLOB和TEXT列不能有默认值.

当保存或检索BLOB和TEXT列的值时不删除尾部空格。(这与VARBINARY和VARCHAR列相同）.

对于BLOB和TEXT列的索引，必须指定索引前缀的长度。对于CHAR和VARCHAR，前缀长度是可选的.

LONG和LONG VARCHAR对应MEDIUMTEXT数据类型。这是为了保证兼容性。如果TEXT列类型使用BINARY属性，将为列分配列字符集的二元校对规则.

MySQL连接程序/ODBC将BLOB值定义为LONGVARBINARY，将MySQL TEXT值定义为LONGVARCHAR。由于BLOB和TEXT值可能会非常长，使用它们时可能遇到一些约束.

BLOB或TEXT对象的最大大小由其类型确定，但在客户端和服务器之间实际可以传递的最大值由可用内存数量和通信缓存区大小确定。你可以通过更改max_allowed_packet变量的值更改消息缓存区的大小，但必须同时修改服务器和客户端程序。例如，可以使用 MySQL和MySQLdump来更改客户端的max_allowed_packet值.

mssql或mysql数据库中怎么存储大段文字呢？(1000个中文字符以上）

朋友，据我所知varchar字段类型已经够用了，char类型其长度是固定的，在创建表时就指定了，

但是varchar类型的长度是可变的，在建表的时候就制定了最大长度，其最大值可以取：0~65535之间的任意值（长度可以再0到最大值之间）而且在这个最大范围内，使用多少则分配多大的空间，例如varchar(100),并不是每条记录都要占用100个字节哦！！最后强调：varchar类型实际占用的空间为字符串的实际长度加1 如varchar(10):字段 ‘123’，他占的内存字节是4（3+1），而char(10)则占用了10个字节。全手工，希望朋友采纳

对于大篇幅的文本字段，一般推荐用text和blob数据类型定义字段，有时候不必在于一点空间的消耗，只要我们在数据库优化做好就够了

mysql怎么一次性存入百万数据设置

关于mysql处理百万级以上的数据时如何提高其查询速度的方法

最近一段时间由于工作需要，开始关注针对Mysql数据库的select查询语句的相关优化方法。

由于在参与的实际项目中发现当mysql表的数据量达到百万级时，普通SQL查询效率呈直线下降，而且如果where中的查询条件较多时，其查询速度简直无法容忍。曾经测试对一个包含400多万条记录（有索引）的表执行一条条件查询，其查询时间竟然高达40几秒，相信这么高的查询延时，任何用户都会抓狂。因此如何提高sql语句查询效率，显得十分重要。以下是网上流传比较广泛的30种SQL查询语句优化方法：

1、应尽量避免在 where 子句中使用!=或操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。

2、对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

3、应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：

select id from t where num is null

可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：

select id from t where num=0

4、尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：

select id from t where num=10 or num=20

可以这样查询：

select id from t where num=10

union all

select id from t where num=20

5、下面的查询也将导致全表扫描：(不能前置百分号)

select id from t where name like ‘%c%’

若要提高效率，可以考虑全文检索。

6、in 和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，如：

select id from t where num in(1,2,3)

对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了：

select id from t where num between 1 and 3

7、如果在 where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。然而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描：

select id from t where num=@num

可以改为强制查询使用索引：

select id from t with(index(索引名)) where num=@num

8、应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：

select id from t where num/2=100

应改为:

select id from t where num=100*2

9、应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：

select id from t where substring(name,1,3)=’abc’–name以abc开头的id

select id from t where datediff(day,createdate,’2005-11-30′)=0–’2005-11-30′生成的id

应改为:

select id from t where name like ‘abc%’

select id from t where createdate=’2005-11-30′ and createdate’2005-12-1′

10、不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。

11、在使用索引字段作为条件时，如果该索引是复合索引，那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引，否则该索引将不会被使用，并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。

12、不要写一些没有意义的查询，如需要生成一个空表结构：

select col1,col2 into #t from t where 1=0

这类代码不会返回任何结果集，但是会消耗系统资源的，应改成这样：

create table #t(…)

13、很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择：

select num from a where num in(select num from b)

用下面的语句替换：

select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)

14、并不是所有索引对查询都有效，SQL是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时，SQL查询可能不会去利用索引，如一表中有字段 sex，male、female几乎各一半，那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。

15、索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的 select 的效率，但同时也降低了 insert 及 update 的效率，因为 insert 或 update 时有可能会重建索引，所以怎样建索引需要慎重考虑，视具体情况而定。一个表的索引数最好不要超过6个，若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。

16.应尽可能的避免更新 clustered 索引数据列，因为 clustered 索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序，一旦该列值改变将导致整个表记录的顺序的调整，会耗费相当大的资源。若应用系统需要频繁更新 clustered 索引数据列，那么需要考虑是否应将该索引建为 clustered 索引。

17、尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接时会逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。

18、尽可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因为首先变长字段存储空间小，可以节省存储空间，其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。

19、任何地方都不要使用 select * from t ，用具体的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。

20、尽量使用表变量来代替临时表。如果表变量包含大量数据，请注意索引非常有限（只有主键索引）。

21、避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。

22、临时表并不是不可使用，适当地使用它们可以使某些例程更有效，例如，当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。但是，对于一次性事件，最好使用导出表。

23、在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先create table，然后insert。

24、如果使用到了临时表，在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除，先 truncate table ，然后 drop table ，这样可以避免系统表的较长时间锁定。

25、尽量避免使用游标，因为游标的效率较差，如果游标操作的数据超过1万行，那么就应该考虑改写。

26、使用基于游标的方法或临时表方法之前，应先寻找基于集的解决方案来解决问题，基于集的方法通常更有效。

27、与临时表一样，游标并不是不可使用。对小型数据集使用 FAST_FORWARD 游标通常要优于其他逐行处理方法，尤其是在必须引用几个表才能获得所需的数据时。在结果集中包括“合计”的例程通常要比使用游标执行的速度快。如果开发时间允许，基于游标的方法和基于集的方法都可以尝试一下，看哪一种方法的效果更好。

28、在所有的存储过程和触发器的开始处设置 SET NOCOUNT ON ，在结束时设置 SET NOCOUNT OFF 。无需在执行存储过程和触发器的每个语句后向客户端发送 DONE_IN_PROC 消息。

29、尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。

30、尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。

PHP向MySQL插入超大文本数据

最大上传数也要改一下的，不然你那几十万字也估计超过你的最大上传限制了，还有，如果你的那个只是文本的话，可以考虑用MYSQL的压缩，怎么用我就不废话了。主要是设定两个东西：

服务器最大响应时间；最大上传限制，这两个高好了就行。其他一般不会有问题。你试一下。

补充：

在php.ini里有个参数叫“max_execution_time”，这个是最大响应时间，以秒为单位，改个大一点的，“post_max_size ”，这个是最大上传的大小，以M为单位。

上回忘了个了很重要的东西，就是要重启你的服务进程（linux下），重启APM（WIN下）

MySql中LongText类型大字段查询优化

1.mysql在操作数据的时候，以page为单位

不管是更新，插入，删除一行数据，都需要将那行数据所在的page读到内存中，然后在进行操作，这样就存在一个命中率的问题，如果一个page中能够相对的存放足够多的行，那么命中率就会相对高一些，性能就会有提升

2.innodb的page大小默认为16kb

innodb存储引擎表为索引组织表，树底层的叶子节点为一双向链表，因此每个页中至少应该有两行记录，这就决定了innodb在存储一行数据的时候不能够超过8k，但事实上应该更小，有一些InnoDB内部数据结构要存储以及预留操作空间，

3.blob，text大字段

innodb只会存放前768字节在数据页中，而剩余的数据则会存储在溢出段中（发生溢出情况的时候适用），最大768字节的作用是便于创建前缀索引/prefix index，其余更多的内容存储在额外的page里，哪怕只是多了一个字节。因此，所有列长度越短越好

4.扩展存储禁用了自适应哈希

因为需要完整的比较列的整个长度，才能发现是不是正确的数据（哈希帮助InnoDB非常快速的找到“猜测的位置”，但是必须检查“猜测的位置”是不是正确）。因为自适应哈希是完全的内存结构，并且直接指向Buffer Pool中访问“最”频繁的页面，但对于扩展存储空间却无法使用Adaptive Hash

变长大字段类型包括blob,text,varchar，其中varchar列值长度大于某数N时也会存溢出页，在latin1字符集下N值可以这样计算：innodb的块大小默认为16kb，由于innodb存储引擎表为索引组织表，树底层的叶子节点为一双向链表，因此每个页中至少应该有两行记录，这就决定了innodb在存储一行数据的时候不能够超过8k，减去其它列值所占字节数，约等于N。对于InnoDB，内存是极为珍贵的，如果把768字节长度的blob都放在数据页，虽然可以节省部分IO，但是能缓存行数就变少，也就是能缓存的索引值变少了，降低了索引效率

Mysql把每个BLOB和TEXT值当作一个独立的对象处理。存储引擎在存储时通常会做特殊处理。当BLOB和TEXT值太大时，InnoDB会使用专门的“外部”储存区域来进行存储，此时每个值在行内需要1~4个字节存储一个指针，然后在内部存储区域存储实际的值。

Mysql不能将BLOB和TEXT列全部长度的字符串进行索引

mysql的 io 以page为单位，因此不必要的数据（大字段）也会随着需要操作的数据一同被读取到内存中来，这样带来的问题由于大字段会占用较大的内存（相比其他小字段），使得内存利用率较差，造成更多的随机读取。从上面的分析来看，我们已经看到性能的瓶颈在于由于大字段存放在数据页中，造成了内存利用较差，带来过多的随机读，那怎么来优化掉这个大字段的影响

5.6版本以后，新增选项 innodb_page_size 可以修改innodb的page默认大小，但并不推荐修改这个配置

5.6版本之后mysql新增索引FULLTEXT可用来增加大文本搜索速度