對(duì)比MySQL中int、char以及varchar的性能
網(wǎng)絡(luò)上有許多似是而非的“謠言”,當(dāng)然都不是惡意,絕大部分都是開(kāi)發(fā)者不愿意自己主動(dòng)研究,反而輕信其他人的信口之言。
關(guān)于數(shù)據(jù)庫(kù)的謠言也有不少,比如“int性能比char高很多”。
我最近針對(duì)int、long、char、varchar進(jìn)行了一次性能測(cè)試,發(fā)現(xiàn)它們其實(shí)并沒(méi)有太大的性能差距:
備注:c8=char(8), s8=varchar(8), i8=(bigint), c4=char(4), s4=varchar(4), i4=char(4)
100w行無(wú)索引情況下查詢(xún):
執(zhí)行[c8查詢(xún)]20次, 平均耗時(shí)312.0ms
執(zhí)行[s8查詢(xún)]20次, 平均耗時(shí)334.3ms
執(zhí)行[i8查詢(xún)]20次, 平均耗時(shí)276.95ms
執(zhí)行[c4查詢(xún)]20次, 平均耗時(shí)354.95ms
執(zhí)行[s4查詢(xún)]20次, 平均耗時(shí)340.45ms
執(zhí)行[i4查詢(xún)]20次, 平均耗時(shí)291.1ms
創(chuàng)建索引:
c8索引耗時(shí)2439ms
s8索引耗時(shí)2442ms
i8索引耗時(shí)1645ms
c4索引耗時(shí)2296ms
s4索引耗時(shí)2303ms
i4索引耗時(shí)1403ms
有索引情況下查詢(xún):
執(zhí)行[c8查詢(xún)]10000次, 平均耗時(shí)0.271ms
執(zhí)行[s8查詢(xún)]10000次, 平均耗時(shí)0.2354ms
執(zhí)行[i8查詢(xún)]10000次, 平均耗時(shí)0.2189ms
執(zhí)行[c4查詢(xún)]10000次, 平均耗時(shí)0.303ms
執(zhí)行[s4查詢(xún)]10000次, 平均耗時(shí)0.3094ms
執(zhí)行[i4查詢(xún)]10000次, 平均耗時(shí)0.25ms
結(jié)論:
無(wú)索引:全表掃描不會(huì)因?yàn)閿?shù)據(jù)較小就變快,而是整體速度相同,int/bigint作為原生類(lèi)型稍快12%。
有索引:char與varchar性能差不多,int速度稍快18%
在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、讀寫(xiě)方面,整數(shù)與等長(zhǎng)字符串相同,varchar額外多了一個(gè)字節(jié)所以性能可能會(huì)些許影響(1/n)。
在數(shù)據(jù)運(yùn)算、對(duì)比方面,整數(shù)得益于原生支持,因此會(huì)比字符串稍快一丁點(diǎn)。
若采用索引,所謂整數(shù)、字符串的性能差距更是微乎其微。
在實(shí)際開(kāi)發(fā)中,許多開(kāi)發(fā)者經(jīng)常使用char(1)、char(4)這樣的字符串表示類(lèi)型枚舉,這種做法在我看來(lái)屬于最佳方案,因?yàn)檫@種做法在存儲(chǔ)空間、運(yùn)算性能、可讀性、可維護(hù)性、可擴(kuò)展性方面,遠(yuǎn)勝于int、enum這種數(shù)據(jù)類(lèi)型。
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