悠悠楠杉
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SQL数据类型手册：跨数据库字段选择指南
07/08
一、数据类型为何重要？
在数据库设计领域，数据类型的选择如同建筑的地基。我曾见过一个案例：某电商平台将商品价格定义为VARCHAR，结果导致聚合计算时出现隐性类型转换，查询性能下降70%。这种因数据类型不当引发的"蝴蝶效应"在真实项目中屡见不鲜。
二、主流数据库类型对比
1. 数值类型
MySQL：
TINYINT(-128~127)适合状态码，DECIMAL(10,2)是金融计算的金标准。有个坑：FLOAT的近似计算会导致WHERE price=19.99可能失效。PostgreSQL：
独有的MONEY类型自动处理货币格式，但更推荐用NUMERIC保证精确度。SERIAL自增ID比MySQL的AUTO_INCREMENT更符合SQL标准。
2. 字符串类型
Oracle：
VARCHAR2（最大4000字节）比CHAR更智能，它会动态收缩存储空间。在12c版本后终于支持VARCHAR，但建议保持兼容性仍用VARCHAR2。SQL Server：
NVARCHAR支持Unicode的代价是双倍存储，若确定只需ASCII字符集，用VARCHAR可节省空间。我曾优化过一个表，仅此改变就减少了35%存储占用。
3. 时间类型
- 跨数据库陷阱：
MySQL的TIMESTAMP受时区影响，而DATETIME不会。PostgreSQL的TIMESTAMPTZ（带时区）比TIMESTAMP更推荐，但要注意应用层处理的一致性。
三、类型选择实战策略
1. 存储优化原则
- 用
SMALLINT代替INT当数值范围明确时（如年龄字段） - 文本字段根据实际长度选择：
TINYTEXT（255字节）→TEXT（64KB）→LONGTEXT（4GB） - 固定内容（如国家代码）用
ENUM比VARCHAR节省30%以上空间
2. 性能关键点
- 索引效率：
INT>VARCHAR>TEXT - 避免
NULL：NOT NULL字段通常有10-15%的性能提升 - 大对象存储：超过1MB的文件建议用
BLOB存路径而非直接入库
四、特殊场景处理
地理数据：
PostgreSQL的PostGIS扩展提供POINT、POLYGON等类型，比MySQL的GEOMETRY更专业。某物流系统改用PostGIS后，距离查询速度从2秒提升到80毫秒。
JSON处理：
现代数据库如MySQL 8.0的JSON类型支持路径查询，但Oracle的JSON需要先用IS JSON验证格式。注意：频繁更新的JSON列建议拆分成关系型结构。
五、避坑指南
隐式转换陷阱：
WHERE char_column = 123会导致全表扫描，必须显式转换类型时区风暴：
跨国系统务必统一使用UTC时间存储，显示时再转换编码问题：
utf8mb4是MySQL存储emoji的唯一选择，传统utf8会丢失数据
