MySQL の int、char、varchar のパフォーマンスを比較する

インターネットには、真実のように見える「噂」がたくさんあります。もちろん、悪意のあるものではありません。そのほとんどは、開発者が自ら率先して調査することを望まず、代わりに他の人の言うことを信じているためです。

データベースに関しては、「int のパフォーマンスは char よりもはるかに高い」といった噂も数多くあります。

最近、int、long、char、varchar のパフォーマンス テストを実施しましたが、実際にはそれらのパフォーマンスに大きな違いはないことがわかりました。

注: c8=char(8)、s8=varchar(8)、i8=(bigint)、c4=char(4)、s4=varchar(4)、i4=char(4)

インデックスなしで 100 万行をクエリします。

[c8 クエリ] を 20 回実行、平均時間消費 312.0 ミリ秒
[s8 クエリ] を 20 回実行、平均時間消費 334.3 ミリ秒
[i8 クエリ] を 20 回実行、平均時間消費 276.95 ミリ秒
[c4 クエリ] を 20 回実行、平均時間消費 354.95 ミリ秒
[s4 クエリ] を 20 回実行、平均時間消費 340.45 ミリ秒
[i4 クエリ] を 20 回実行すると、平均所要時間は 291.1 ミリ秒になります。

インデックスを作成します。

c8 インデックス作成に 2439 ミリ秒かかりました
s8 インデックス作成に 2442 ミリ秒かかりました
i8 インデックス作成に 1645 ミリ秒かかりました
c4 インデックス作成に 2296 ミリ秒かかりました
s4 インデックス作成に 2303 ミリ秒かかりました
i4 インデックス作成に 1403 ミリ秒かかりました

インデックス付きクエリ:

[c8 クエリ] を 10000 回実行、平均時間消費 0.271 ミリ秒
[s8 クエリ] を 10000 回実行、平均時間消費 0.2354 ミリ秒
[i8 クエリ] を 10000 回実行すると、平均時間は 0.2189 ミリ秒になります。
[c4 クエリ] を 10000 回実行、平均時間消費 0.303 ミリ秒
[s4 クエリ] を 10000 回実行、平均時間消費 0.3094 ミリ秒
[i4 クエリ] を 10000 回実行すると、平均所要時間は 0.25 ミリ秒になります。

結論は：

インデックスなし: データが小さくなるため、テーブル全体のスキャンは高速化されませんが、全体的な速度は同じで、ネイティブ型としての int/bigint はわずかに 12% 高速になります。

インデックス付き: char と varchar のパフォーマンスは同等ですが、int はわずかに 18% 高速です。

データの保存、読み取り、書き込みに関しては、整数は同じ長さの文字列と同じですが、varchar には余分なバイトがあるため、パフォーマンスがわずかに影響を受ける可能性があります (1/n)。

データ操作と比較に関しては、整数はネイティブ サポートの恩恵を受けるため、文字列よりもわずかに高速になります。

インデックスを使用すると、整数と文字列のパフォーマンスの違いはさらに小さくなります。

実際の開発では、多くの開発者がchar(1)やchar(4)などの文字列を使用して型列挙を表すことがよくあります。私の意見では、このアプローチは、ストレージスペース、コンピューティングパフォーマンス、可読性、保守性、スケーラビリティの点でintやenumなどのデータ型よりもはるかに優れているため、最適なソリューションです。