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查找表(查找表格中内容按什么键)

时间:2023-10-09 23:07:05 作者:超甜的布丁 来源:网友分享

本文目录一览:

Vlookup跨多表查询,查找数据源在多个表格,你会么?

Vlookup公式天天不会用,工作加班月月不会少。

今天分享的技巧是Vlookup公式跨多表查询的小技巧,举个工作中的例子,我们现在有12个工作表,分别存储了员工的工资表信息,现在我们需要把员工的1-12月工资全查询匹配出来

每个子表中的数据员工顺序是不一样的

思路分析第一步:为了找出规律,列出2个结果

如果我们要查找匹配1月的员工工资,我们使用的公式是:

=VLOOKUP(A2,'1月'!A:C,3,0)

如果我们要查找的2月的结果,那我们使用的公式是:

=VLOOKUP(A2,'2月'!A:C,3,0)

第二步:总结规律,列出通用公式

=VLOOKUP(A2,'1月'!A:C,3,0)

=VLOOKUP(A2,'2月'!A:C,3,0)

通过公式,我们可以发现,查找每个月的数据,其实就是把引用的表格名称给换成对应的表格,那有什么公式可以我们填充的时候,自动的更新引用的表名么?我们发现第1行的数据也就是表名,那如果我们用B1代替1月

=VLOOKUP($A2,B$1&"!A:C",3,0),如果这样用的话,结果是错的

我们可以把VLOOKUP的第2个参数选中,按F9进行一次计算,你会发现,我们的公式会变成 :

和我们原始的公式对比,发现多了双引号,双引号表示是一个文本串,并不是一个数据区域,所以我们为了去除掉双引号,返回双引号里面的内容,我们需要加一个间接引用公式indirect,就可以直接得到我们想要的结果了

=VLOOKUP($A2,INDIRECT(B$1&"!A:C"),3,0)

关于这个小技巧,你学会了么?自己动手试试吧!

OpenCV||LUT查找法用法

知识点: Look Up Table(LUT)查找表 解释了LUT查找表的作用与用法,代码实现与API介绍

- applyColorMap(src, dst, COLORMAP)

- src 表示输入图像

- dst表示输出图像

- 匹配到的颜色LUT, OpenCV支持13种颜色风格的查找表映射

import cv2 as cvimport numpy as npdef show_2_img(img1,img2, window_name): h, w, channel = img1.shape show_result = np.zeros(shape=[h, 2*w, channel], dtype=img1.dtype) show_result[0:h, 0:w, :] = img1 show_result[0:h, w:2*w, :] = img2 cv.imshow(window_name, show_result)src = cv.imread("E:/OpenCV_base_Code/images/eye.jpg")#cv.imshow("input image", src)dst = cvlyColorMap(src, cv.COLORMAP_COOL) # LUT#cv.imshow("LUT image", dst)show_2_img(src, dst, "LUT image")# 伪彩色image = cv.imread("E:/OpenCV_base_Code/images/canjian.jpg")#cv.imshow("input image", image)clolor_img = cvlyColorMap(image, cv.COLORMAP_JET) # 伪彩色#cv.imshow("clolor image", clolor_img)show_2_img(image, clolor_img, "clolor image")cv.waitKey(0)cv.destroyAllWindows()

图1 结果对比,左为原图,右为cvlyColorMap(src, cv.COLORMAP_COOL)效果图

图2 结果对比, 左为原图,右为cvlyColorMap(image, cv.COLORMAP_JET)效果图

图3 左图为原图,右为cvlyColorMap(image, cv.COLORMAP_AUTUMN) 效果图

图4 左图为原图,右为cvlyColorMap(image, cv.COLORMAP_BONE) 效果图

图5 左图为原图,右为cvlyColorMap(image, cv.COLORMAP_WINTER)效果图

图6 左图为原图,右为cvlyColorMap(image, cv.COLORMAP_RAINBOW) 效果图

图7 左图为原图,右为cvlyColorMap(image, cv.COLORMAP_OCEAN)效果图

图8 左图为原图,右为vlyColorMap(image, cv.COLORMAP_SUMMER)效果图

图9 左图为原图,右为vlyColorMap(image, cv.COLORMAP_SPRING) 效果图

图10 左图为原图,右为cvlyColorMap(image, cv.COLORMAP_HSV) 效果图

用法汇总:

clolor_img = cvlyColorMap(image, cv.COLORMAP_JET) clolor_img = cvlyColorMap(image, cv.COLORMAP_AUTUMN) clolor_img = cvlyColorMap(image, cv.COLORMAP_BONE) clolor_img = cvlyColorMap(image, cv.COLORMAP_WINTER) clolor_img = cvlyColorMap(image, cv.COLORMAP_RAINBOW)clolor_img = cvlyColorMap(image, cv.COLORMAP_OCEAN) clolor_img = cvlyColorMap(image, cv.COLORMAP_SUMMER) clolor_img = cvlyColorMap(image, cv.COLORMAP_SPRING)clolor_img = cvlyColorMap(image, cv.COLORMAP_COOL) clolor_img = cvlyColorMap(image, cv.COLORMAP_HSV)

Excel中查找功能的7种特别用法

CTRL+F,查找,会Excel的朋友基本都用过。

但这些花样玩法,职场老油条都未必知道。

查找格式

黄色单元格,红色字体,虚线边框……这些都是格式, 可以在CTRL+F中查找。

不好设置的话可以从单元格选择。

查找格式

查找注释或批注

“查找范围“选择【注释】,在注释中查找指定的内容。

如果要查找并删除所有注释,又没有相同的字符用于查找,可以用通配符”*”.

查找注释或批注

查找公式单元格

“查找范围“选择【公式】,在有公式的单元格中查找指定内容。

查找公式单元格

SHIFT逆向查找

从左到右,从上到下是常规的查找顺序,按住SHIFT时会反过来。

SHIFT逆向查找

工作簿查找

默认情况下只在当前工作表中查找,“范围”中选择【工作簿】时会在整个工作簿中查找。

用CTRL+A选中查找结果时一次只能选中一个工作表内的结果。

工作簿查找

查找方向

如果已经知道查找值存在于多行多列,可以选择按行或按列查找,以便尽快找到想要的值。

查找方向

单元格匹配

默认情况下包含查找内容的单元格都会被查找,例如查找“赵云”时,“赵云鹏”也会被找到;

勾选【单元格匹配】,只会找到与查找内容完全一致的单元格,例如查找“赵云”时,“赵云鹏”不会被找到。

单元格匹配

「数据库」MySQL的varchar水真的太深了——InnoDB记录存储结构

一、InnoDB 是干嘛的?

InnoDB 是一个将表中的数据存储到磁盘上的存储引擎。

二、InnoDB 是如何读写数据的?

InnoDB处理数据的过程是发生在内存中的,需要把磁盘中的数据加载到内存中,如果是处理写入或修改请求的话,还需要把内存中的内容刷新到磁盘上。

读写磁盘的速度非常慢,和内存读写差了几个数量级,所以当我们想从表中获取某些记录时,InnoDB存储引擎将数据划分为若干个页,以页作为磁盘和内存之间交互的基本单位,InnoDB中页的大小默认为 16 KB。也就是在一般情况下,一次最少从磁盘中读取16KB的内容到内存中,或者一次最少把内存中的16KB内容刷新到磁盘中。

所以当你用postman测试一个HTTP分页查询接口(每页10条数据)时,发现第一次打印耗时300 ~ 400ms,往后不停的查找下一页10条数据时都是30 ~ 40ms,原因就是第一次请求接口时,读数据库的时候需要读磁盘,从磁盘加载16KB的数据到内存,往后HTTP请求每次查10条数据的时候都是从内存中获取,没有再读磁盘,除非在内存中的16KB的数据中找不到,才会再次读磁盘获取下一个16KB的数据到内存中。(我们不讨论mysql 8.0舍弃的查询缓存特性,我测试过mysql 5.7中关闭了查询缓存,也仍然是第一次慢,后续查询很快,查询时间相差大概10倍的样子)

温馨提示:分页查询和数据库的一页16KB中的"页"是两个概念。

总结:由于磁盘I/O速度相对内存来说较慢,因此第一次查询可能会比较耗时。一旦数据被加载到内存中,后续的查询就可以直接从内存中读取数据,这样的速度要比从磁盘读取数据快得多。这就解释了为什么第一次查询可能会比后续的查询慢。

查看磁盘和内存之间进行数据交换的页有多大

注意:innodb_page_size变量在服务器运行过程中不可以更改,只能在第一次初始化MySQL数据目录时指定。所以页在运行时的大小不可更改。

三、varchar 疑问千千万——InnoDB行格式

看到这里,你一定有着和我相同的疑问,比如varchar(255)后面这个最大长度应该怎么选择呢?为什么不能varchar(65535)而最大只能varchar(16383)呢?我来带你看!

我们平时是以记录为单位来向表中插入数据的,这些记录在磁盘上的存放方式也被称为行格式或者记录格式。行格式有4种,分别是Dynamic、Compact、Redundant和Compressed

MySQL 5+默认行格式都是Dynamic, 在MySQL 5 和 MySQL 8经过验证确实是的。

SHOW VARIABLES LIKE "innodb_default_row_format"

大家在业务中和平时使用中都几乎没有修改过或者注意过InnoDB行格式,那么我就只重点讲默认行格式dynamic,让大家更深层次理解平时开发中的varchar。

请记住这个表结构,后面会围绕这个来讲

CREATE TABLE test ( c1 VARCHAR(10), c2 VARCHAR(10) NOT NULL, c3 CHAR(10), c4 VARCHAR(10)) CHARSET = utf8mb4;

现在业务数据库字符集都是utf8mb4,我就以这个来讲,把理解难度降到最低。

INSERT INTO test ( c1, c2, c3, c4 )VALUES('aaaa', '你好啊', 'cc', 'd'),('eeee', 'fff', NULL, NULL);

现在,表中的记录就是这样

3.1 dynamic——innodb默认行格式

关于记录的额外信息这部分,是服务器为了描述这条记录而不得不额外添加的一些信息,这些额外信息分为3类,分别是变长字段长度列表、NULL值列表和记录头信息。

在这里我只讲变长字段长度列表、NULL值列表。因为记录头信息非常的绕和本篇没多大关系。

3.2 innodb怎么知道varchar真正有多长?——变长字段长度列表

一些变长的数据类型,比如VARCHAR(M)、各种TEXT类型,各种BLOB类型,变长数据类型的字段中存储多少字节的数据是不固定的,在存储真实数据的时候需要把这些数据占用的字节数也存起来。

就像设计String类型,不仅仅是存放真实数据的char数组,还有length变量去记录字符串长度。又比如input输入框最大限制500字,但是你还得有一个变量去统计真实在输入框内有多少字符。同理,varchar也有记录真实数据长度的变量(假设为L,后文沿用方便描述),L表示varchar真实占用的字节数,innodb最多分配2个字节去表示这个L,就像unsigned short类型,2个字节,寄存器最多只有16位来让你存这个长度,所以L记录范围是2^16 - 1 = 65535。

这些变长字段(比如varchar)占用的存储空间分为两部分:

真正的数据内容部分,放在对应的列真实占用的字节数,放在变长字段列表部分

我们拿test表中的第一条记录来举个例子。因为test表的c1、c2、c4列都是VARCHAR(10)类型的,说明最大10个字符,所以这三个列的值的长度都需要保存在记录开头处,因为test表中的各个列都使用的是utf8mb4字符集,每个字符最大需要4个字节来进行编码(不使用utf8而是utf8mb4是因为可能存储emoji表情,如果只是文字,utf8就足够),来看一下第一条记录各变长字段内容的长度:

怎么确定这些字段有多少字节?

比如这里c2的"你好啊",使用如下sql可以确定

SELECT LENGTH(c2) from test where c1='aaaa';

各变长字段数据占用的字节数按照列的顺序逆序存放!!

由于第一行记录中c1、c2、c4列中的字符串都比较短,也就是说varchar真实占用的字节数比较小,L用1个字节(8个bit位) 就可以表示,但是如果varchar真实占用的字节数比较多,L可能就需要用2个字节(16个bit位) 来表示。到底varchar能存多少字节呢?继续往下看。

3.3 varchar(M) 能存多少个字符,为什么提示最大16383?

首先要理解varchar(M)的M是说字符个数,而不是字节。

为什么不能varchar(20000)之类的,是20000个字符放不下吗?

为什么提示只能最大16383个字符呢?这个数字是怎么算出来的?

这个我就得和你好好唠嗑了!

varchar是变长的,varchar(64) 能存放0~64个字符不等,并不一定是存了最大64个字符,谁知道这个类型到底存了几个字符呢?innodb设计的时候,就已经考虑到了,不过是用字节作为单位,后续我们可以根据对应字符集转变为字符来理解,innodb必须记录变长字段varchar真实占用的字节数L。前面说过了,innodb最多分配2个字节(16个bit位)的空间去记录这个L。

InnoDB有它的一套规则,我们引入W、M和L这几个符号:

1.假设某个字符集中最多需要W字节来表示一个字符

utf8mb4字符集中的W就是4utf8字符集中W就是3gbk字符集中的W就是2ascii字符集中的W就是1。

2.对于变长类型VARCHAR(M)来说,这种类型表示能存储最多M个字符(注意是字符不是字节)所以这个类型能表示的字符串最多占用的字节数就是M × W。

3.假设它实际存储的字符串占用的字节数是L。

来看极限边界情况,innodb为了记录一下varchar真实存储多少个字节,最多分配2个字节的空间去记录,2个字节16个比特位,全部为1,最大能记录的数字是2^16-1是65535个,innodb最大能记录varchar占用的字节数就是65535个,utf8mb4字符集一个字符是最大是4个字节,65535 / 4 = 16383.75,只要varchar字符数不超过16383个,innodb就可以记录真实占用的长度L,再多就记录不了了!所以就能解释刚刚的图了,varchar(20000)不行,最大也就16383个字符

但是!这里强调是有但是的!

行最大长度是65535字节,行里面有很多东西,包括变长字段列表、NULL值列表、记录头信息。你得考虑该字段如果允许为NULL,NULL值列表会占用一个字节(只要没超过8个字段),每一列字段的变长字段实际长度会花费1~2个字节,如果该字段的数据太大,会变成溢出列,该字段的数据会分成很多行存储(后面会讲,你可以看完NULL值列表和溢出列后再回来看这个例子)。所以即便提示16383个字符,你也绝对不可能存到16383。

我做了个测试

create table t2 ( name varchar(16383))charset=utf8mb4;

不断往这个字段添加字符保存测试,最后发现,这些字符总长度到极限也就是48545字节。

如果超过就会报错

这里48545个字节,再多一个字符就会报错,远不到65535字节,差了1W多字节。主要是因为溢出列的原因,数据分散在不同的行中,所以,很长的数据,建议往text类型考虑。这个现象可以看出,varchar(M)的M很大,实际是达不到M这个边界值的。

我使用的是英文字母测试而不是中文字符,大部分不是4字节的,所以能够存储更多的字符。如果考虑到额外的元数据,实际能够存储的VARCHAR字符数会更少,关于影响每行的实际可用空间有哪些因素,请接着往下看后面小节。

下面说明一下规则(讲解中字符集用utf8mb4,W=4)

规则一:如果允许存储的最大字节数M × W <= 255,varchar占用的真实字节数L只分配1个字节来表示。

有人说,允许存储的最大字节数M × W <= 255,即允许存储的最大字符数 <= ⌊255 / 4⌋ = 63个时,varchar占用的真实字节数L仅分配1个字节就能表示。这个结论正确吗?

显然错误,因为这里255 / 4,你怎么知道每个存储的一个字符是4个字节呢?难道全部存的emoji表情?不存字母汉字啥的?

实际上不是所有的字符都会占用W个字节。例如,在utf8mb4字符集中,一个英文字母只占用1个字节,而一个emoji表情符号会占用4个字节。因此,“最多M个字符”并不意味着总是需要M × W个字节。InnoDB在读记录的变长字段长度列表时先查看表结构,如果某个变长字段允许存储的最大字节数不大于255时,只用1个字节来表示真实数据占用的字节。

规则二:如果允许存储的最大字节数M × W > 255,则分为两种情况:

如果实际存储字节L <= 127,varchar占用的真实字节数L仅分配1个字节就能表示。(⌊ … ⌋表示向下取整)

有人说,实际存储字节L <= 127,即实际存储字符 <= ⌊127 / 4⌋ = 31个时,varchar占用的真实字节数L仅分配1个字节就能表示。这个结论正确吗?

还是错误,道理和上面一样。

如果实际存储字节L > 127,varchar占用的真实字节数L需要分配2个字节才能表示。

另外需要注意的是,变长字段列表只存储非NULL的列的长度。

表记录是这样的

对于第二条记录,c4列值为NULL,所以只存储c1和c2列即可。

第一条记录的变长字段长度列表部分占用3字节空间,因为有c1、c2、c4列,且内容都很少,每列真实占用字节数用1个字节可以表示,加起来就是3个字节,第二条记录变长字段长度列表部分占用2字节。

当然,并不是所有记录都有这个变长字段长度列表部分,比方说表中所有的列都不是变长的数据类型或者 所有列的值都是NULL 的话,这一部分就不需要有。实际业务开发中,几乎没有不使用varchar的,所以实际开发中的记录都会有变长字段长度列表部分

3.4 记录为NULL,innodb如何处理?——NULL值列表

能仔细看到这里,你肯定是个高手了。如果你和我一样开发规范中不推荐NULL,一般都写NOT NULL,其实记录中就不存在NULL值列表了,也节省了空间。

如果表中的某些列可能存储NULL值,把这些NULL值都放到记录的真实数据中存储会很占地方,所以dynamic行格式把这些值为NULL的列统一管理起来,存储到NULL值列表中,它的处理过程是这样的:

1.统计表中允许存储NULL的列有哪些。主键列、被NOT NULL修饰的列都是不可以存储NULL值的,所以在统计的时候不会把这些列算进去。比方说表test的3个列c1、c3、c4都是允许存储NULL值的,而c2列是被NOT NULL修饰,不允许存储NULL值。

2.如果表中没有允许存储 NULL 的列,则 NULL值列表也不存在了,否则将每个允许存储NULL的列对应一个二进制位,二进制位按照列的顺序逆序排列。二进制位的值为1时,代表该列的值为NULL,为0时,代表该列的值不为NULL。因为表test的c1、c3、c4都是允许存储NULL值的允许为NULL的列,所以这3个列和二进制位的对应关系就是这样:

3.NULL值列表必须用整数个字节的位表示,如果使用的二进制位个数不是整数个字节,则在字节的高位补0。

也就是说,表test只有3个字段允许为NULL,对应3个二进制位,不足1字节,那么就在高位补0即可。

以此类推,如果表中有9个字段都允许为NULL,那么这个记录的NULL值列表就需要2个字节来表示,高字节高位补0。

对于第一条记录,c1、c3、c4都不为NULL,对应的为进制位为0,十六进制表示就是0x00

对于第二条记录,c3、c4都是NULL,对应的二进制位为1,十六进制表示就是0x06

这两条记录在填充了NULL值列表后示意图如下:

3.5 为什么varchar(16383)存不到理论字符16383,影响每行实际可用空间的因素有哪些?

在utf8mb4字符集下,VARCHAR(16383)代表的是最多可以存储16383个字符。由于utf8mb4编码下,一个字符最多占用4个字节,所以理论上VARCHAR(16383)最多可以占用 16383 * 4 = 65532字节。但是还需要考虑到InnoDB的元数据和内部碎片等空间,由于这些额外的开销,无法在一个VARCHAR(16383)字段中存储16383个字符。

内部碎片:内部碎片主要是由于数据库页(Page)或块(Block)的固定大小导致的。InnoDB的页大小通常设置为16KB,每一页中包含了多行数据以及额外的页级元数据。如果一页中的数据没有完全填满这个空间,那么剩余的空间就会成为内部碎片,不能被其他行使用。

内部碎片通常在以下情况中出现:

固定大小的数据页/块:数据库通常使用固定大小的数据页(例如,在InnoDB中,页的大小通常为16KB)来存储数据。如果一页中的数据没有完全填满这个空间,剩下的空间就会成为内部碎片。数据更新:当一个字段的值被更新为一个更小的值时,剩下的空间可能会成为内部碎片。数据库可能会保留这个空间,以便在未来这个字段的值再次增大时使用。预留空间:为了提高性能,数据库可能会预留一些空间,使得数据的插入和更新操作不需要立即重新分配空间。这些预留的空间也会成为内部碎片。

举个例子:

我们创建一个包含VARCHAR字段的表:

CREATE TABLE test ( id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, data VARCHAR(100));

然后我们插入一行数据,其中data字段填充了100个字符:

INSERT INTO test (data) VALUES (REPEAT('a', 100));

接下来我们更新这行数据,将data字段的值改为只有10个字符:

UPDATE test SET data = REPEAT('a', 10) WHERE id = 1;

在这个例子中,当我们更新data字段的值时,原来占用的100个字符的空间并不会立即被收缩,即使新的值只有10个字符。这就产生了内部碎片,即那些不再使用但还未被回收的空间。

这种内部碎片化的影响在实际操作中可能并不那么明显,因为数据库系统会尽可能地重用这些空间。如果后续有新的数据需要更多的空间,这些内部碎片的空间就可能会被利用起来。但是如果后续数据主要进行读操作而很少进行写操作的情况下,内部碎片可能会成为影响数据库性能的一个因素。

假设我们有一个包含大量数据的表,这个表目前主要进行读操作,而写操作则相对较少。如果这个表存在大量的内部碎片化(可能是由过去的写操作留下的,例如更新和删除),那么实际存储的数据可能只占用了可用空间的一小部分,大量的空间被内部碎片占用。这种情况下,数据库需要加载更多的页到内存中来获取相同量的数据,这会增加I/O操作,从而降低读操作的性能。

除了内部碎片之外,影响每行实际可用空间的其他因素可能包括以下几个:

元数据:前文已经介绍,每行的元数据(包括记录头信息、NULL值列表和变长字段长度列表)都会占用一部分空间。行格式:InnoDB的行格式(COMPACT,DYNAMIC或REDUNDANT)会影响每行的实际可用空间。例如,COMPACT格式会更紧凑,因此可能会提供更多的可用空间。溢出页:对于非常大的字段(如BLOB和TEXT类型),InnoDB可能会将数据存储在单独的溢出页中,而不是直接在数据行中。这可以使得数据行保持较小的大小,但也会增加存储和检索这些字段的复杂性。

以下是一些主要的元数据:

记录头信息:每一行记录在InnoDB中都有一个记录头,包含了一些元数据,如记录类型、下一个记录的位置等。记录头的大小通常为5-7字节。NULL值列表:如果表中的字段允许NULL值,InnoDB会为每一行记录维护一个NULL值列表,用于标记哪些字段的值为NULL。每一个可以为NULL的字段会在这个列表中占用1位(不是1字节)。所以,如果有n个字段可以为NULL,那么NULL值列表就需要n位,即⌈n/8⌉字节(向上取整)。变长字段长度列表:对于变长字段(如VARCHAR、VARBINARY、TEXT和BLOB类型),InnoDB需要存储每个字段实际值的长度。如果字段的最大可能长度不超过255字节,那么这个长度值会占用1个字节;如果字段的最大可能长度超过255字节,那么长度值可能会占用1个字节(如果实际长度不超过127字节)或2个字节(如果实际长度超过127字节)。

通常来说,内部碎片和元数据可能会对每行的实际可用空间产生最大的影响。

注意:CHAR类型和VARCHAR类型在元数据和内部碎片方面有些不同:

元数据:由于CHAR类型是固定长度的,所以它不需要像VARCHAR类型那样存储额外的元数据来表示实际的长度。这意味着对于同样长度的字符串,CHAR类型会使用更少的空间来存储元数据。内部碎片:CHAR类型由于是固定长度的,可能会产生内部碎片。比如,如果定义了一个CHAR(100)字段,但实际上只存储了10个字符的字符串,那么剩下的90个字符的空间就会被浪费,这就是内部碎片。另一方面,VARCHAR类型只会使用实际所需的空间,因此内部碎片会较少。

所以,尽管CHAR类型不需要存储长度的元数据,但它可能会因为固定长度的特性而产生更多的内部碎片。

在MySQL中,任何类型的列都可以被声明为NULL或NOT NULL,所以CHAR类型也可以有NULL值列表。

3.6 某个列数据占用的字节数非常多怎么办?——dynamic行格式的溢出列

在MySQL 5.7及之后的版本中,默认的行格式是DYNAMIC。在DYNAMIC行格式中,如果一个字段的大小超过了页面的可用空间,该字段就会被存储为溢出列。

这里是一个例子:

CREATE TABLE `big_data` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `data` longblob, PRIMARY KEY (`id`)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 ROW_FORMAT=DYNAMIC;

在这个表中,data列的类型是longblob,这意味着它可以存储的数据长度最大达到4GB。如果你插入一个大于16KB的数据到这个表,那么data列的数据就会被作为溢出列处理。

INSERT INTO big_data (data) VALUES (REPEAT('a', 17000));

在这个例子中,插入的数据长度超过了16KB,所以data列的数据会被作为溢出列处理。在原始的表中,data列只会存储一个20字节的指针,这个指针指向实际数据的存储位置。

这样的设计可以确保每个页内的数据都保持在合理的大小范围内,避免了由于单个字段数据过大导致的页等问题,从而提高了整体的存储效率和查询性能。同时,对于读取溢出列的数据,虽然可能需要额外的磁盘I/O,但只要数据的访问是顺序的,通常这个开销并不会太大。

文章来源:砖业洋__https://liuchenyang0515.csdn/article/details/117524328

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