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map类型和字典类型的区别？

发布时间：2025-01-26 12:07

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来源：破盾编程

一、map类型和字典类型的区别？

map类型和字典类型在编程中的含义略有不同。1. map类型和字典类型是实现键值对存储和访问的数据结构。2. - map类型：map类型是指在一些编程语言中，用于实现键-值对存储和快速查找的数据结构。它使用一种基于哈希表的算法，将键与值相关联，使得通过键进行查找和插入操作的效率很高。map类型在C++中称为std::map，在Python中称为字典(dict)，在JavaScript中称为对象(Object)等。它通常可以支持动态的键和值的插入、删除和修改操作。- 字典类型：字典类型是在一些编程语言中的一种数据结构，支持将键和值相关联的操作。例如在Python中，字典可以通过大括号{}或者dict()函数进行初始化，它使用键值对的方式存储数据。通过指定键可以快速访问和修改相应的值。与map类型类似，字典类型也是动态可变的，可以支持添加、删除和修改键值对的操作。3. 尽管map类型和字典类型在实现上可能稍有不同，但它们的基本功能都是相似的，都用于存储和访问键值对。在使用过程中，可以根据具体的编程语言选择适合的数据结构来满足需求。使用map类型或字典类型可以方便地实现快速的键值对操作，提高程序的效率和灵活性。

二、map不能存什么类型？

在大多数编程语言中，Map（映射）通常不能存储基本数据类型，如int、float或bool，因为Map是基于键-值对的数据结构。

这些基本类型不具备引用语义，而Map需要引用语义来存储键和值。

因此，通常需要将基本类型封装为对象或使用特定的映射实现，以便能够将基本类型作为值存储在Map中。

三、hive 字段类型map

优化Hive表设计：字段类型map的使用指南

在Hive中，字段类型map是一种非常有用的数据类型，能够帮助我们更好地组织和管理数据。本文将深入探讨如何有效地利用字段类型map来优化Hive表的设计，提高查询效率和数据处理性能。

字段类型map简介

字段类型map是Hive中的一种复杂数据类型，它类似于键值对（key-value）结构，可以存储复杂的数据结构并提供快速的查询和访问能力。在Hive表设计中，合理使用字段类型map可以极大地简化数据的存储和管理。

优化Hive表设计

要充分发挥字段类型map的优势，我们需要在Hive表设计时合理选择使用map类型的字段。一般来说，对于具有一对一或一对多关系的数据，使用map类型的字段可以更好地组织数据，提高查询效率。

以下是一些优化Hive表设计时使用字段类型map的建议：

对于具有复杂结构的数据，可以将相关字段合并为一个map类型的字段，以减少表的列数和提高数据的查询效率。
使用字段类型map来存储键值对结构的数据，可以更快地进行数据检索和聚合操作。
避免使用过多嵌套的map类型字段，应根据实际业务需求进行合理设计。

字段类型map的应用场景

字段类型map在Hive表设计中有着广泛的应用场景，特别适用于以下情况：

存储配置信息：将配置信息以键值对的形式存储在map类型的字段中，便于灵活管理和调整配置。
处理关联数据：对于一对多或多对多的关联数据，可以使用map类型字段来存储关联关系，简化数据查询。
存储半结构化数据：当数据具有复杂的半结构化格式时，可以将其存储在map类型字段中，便于快速检索和分析。

总结

优化Hive表设计是提高数据处理效率和查询性能的关键一步。合理使用字段类型map可以简化数据存储和管理，提高数据查询效率，进而优化数据分析和处理过程。在实际的Hive表设计中，我们应根据具体业务需求和数据特点，合理选择使用字段类型map，以达到最佳的优化效果。

四、String类型转化为map类型怎么转化？

String hth="20170712";String khmc="东南电梯";String xmmc="东南尚升";Map

五、java map 插入数据库

在Java中将Map数据插入数据库的最佳实践

当开发Java应用程序时，经常会遇到需要将数据从Map数据结构插入到数据库中的情况。在这篇博文中，我们将介绍一些在Java中将Map数据插入数据库的最佳实践和常用方法。

使用JDBC插入Map数据到数据库

JDBC（Java数据库连接）是Java语言中用于与数据库进行交互的API。我们可以利用JDBC来插入Map数据到数据库中。下面是一个简单的示例代码：


        import java.sql.*;
        import java.util.Map;

        public class DatabaseUtils {
            public void insertData(Map<String, Object> data) {
                Connection connection = null;
                PreparedStatement preparedStatement = null;

                try {
                    connection = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost:3306/mydatabase", "username", "password");
                    String query = "INSERT INTO mytable (column1, column2) VALUES (?, ?)";
                    preparedStatement = connection.prepareStatement(query);

                    preparedStatement.setObject(1, data.get("key1"));
                    preparedStatement.setObject(2, data.get("key2"));

                    preparedStatement.executeUpdate();
                } catch (SQLException e) {
                    e.printStackTrace();
                } finally {
                    try {
                        if (preparedStatement != null) {
                            preparedStatement.close();
                        }
                        if (connection != null) {
                            connection.close();
                        }
                    } catch (SQLException e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                }
            }
        }

在这个示例中，我们通过JDBC建立了与数据库的连接，然后准备了一个INSERT语句，最后通过PreparedStatement的setObject方法将Map中的数据插入到数据库中。

使用ORM框架插入Map数据到数据库

除了使用JDBC外，我们还可以使用ORM（对象关系映射）框架来简化数据操作。ORM框架可以将Java对象映射到数据库表中，从而避免直接操作SQL语句。

下面是一个使用Hibernate ORM框架将Map数据插入数据库的例子：

      
        import org.hibernate.Session;
        import org.hibernate.SessionFactory;
        import org.hibernate.cfg.Configuration;
        import java.util.Map;

        public class HibernateUtils {
            private static final SessionFactory sessionFactory = new Configuration().configure().buildSessionFactory();

            public void insertData(Map<String, Object> data) {
                Session session = sessionFactory.openSession();
                session.beginTransaction();

                MyEntity entity = new MyEntity();
                entity.setColumn1((String) data.get("key1"));
                entity.setColumn2((Integer) data.get("key2"));

                session.save(entity);
                session.getTransaction().commit();
                session.close();
            }
        }

在这个示例中，我们使用Hibernate框架来插入Map数据到数据库。通过配置实体类与数据库表的映射关系，我们可以直接通过Java对象操作数据，而不需要编写SQL语句。

总结

无论是使用JDBC还是ORM框架，将Map数据插入数据库都是一项常见的操作。在实际开发中，根据项目需求和开发团队的技术栈选择合适的方法至关重要。

希望本篇博文能够帮助你更好地了解在Java中将Map数据插入数据库的最佳实践，欢迎在评论区留言分享你的看法和经验。

六、如何在map插入一个同类型的map数据？

Map testMap = new HashMap();先跟你说一下这个格式，Map集合里传入的是键值对，是两个相对应的值，因此Map集合需要传入两个值。

关于上面的那个“”，称之为“泛型”，泛型规定了该Map集合的Key只

七、map集合的key是什么类型？

Key是枚举类型的Map：EnumMap

如果Key是enum类型，那么就可以使用Java集合库提供的一种EnumMap，它在内部以一种紧凑的数组存储Value，并且根据enum类型的Key直接定位到内部数组索引，且不需要计算hashCode()，效率高且没有空间浪费。

八、数据库ID类型定义？

数据类型

从本小节开始，就开始为学习如何操作记录做准备了。

我们先来学习，MySQL中常用的数据类型。

在MySQL中，我们需要了解的数据类型共有以下几种：

数值类型。
日期类型。
字符串类型。
ENUM和SET类型。

我们一一来看看吧。

数值类型

MySQL支持所有标准SQL数值类型。包括严格数值数据类型(INTEGER、SMALLINT、DECIMAL和NUMERIC)，以及近似数值数据类型(FLOAT、REAL和DOUBLE PRECISION)。

关键字INT是INTEGER的同义词，关键字DEC是DECIMAL的同义词。

MySQL支持的整数类型有TINYINT、SMALLINT、MEDIUMINT、INT和BIGINT。下面的表显示了需要的每个整数类型的存储和范围。

对于小数的表示，MYSQL分为两种方式：浮点数和定点数。浮点数包括float(单精度)和double(双精度),而定点数只有decimal一种，在mysql中以字符串的形式存放，比浮点数更精确，适合用来表示货币等精度高的数据。

BIT数据类型保存位字段值，并且支持MyISAM、MEMORY、InnoDB和BDB表。

int类型

这里我们先以int为例展开讨论。

 create table t1(n1 int(4));
desc t1;
+-------+--------+------+-----+---------+-------+
| Field | Type   | Null | Key | Default | Extra |
+-------+--------+------+-----+---------+-------+
| n1    | int(4) | YES  |     | NULL    |       |
+-------+--------+------+-----+---------+-------+
insert into t1 values(11);
insert into t1 values(111111);
select n1 from t1;
+--------+
| n1     |
+--------+
|     11 |
| 111111 |
+--------+

由最后的查看结果，我们为int类型设定的宽度为4，结果插入一个6位的也行。这是怎么回事？

create table t2(n1 int(4) zerofill);
desc t2;
+-------+--------------------------+------+-----+---------+-------+
| Field | Type                     | Null | Key | Default | Extra |
+-------+--------------------------+------+-----+---------+-------+
| n1    | int(4) unsigned zerofill | YES  |     | NULL    |       |
+-------+--------------------------+------+-----+---------+-------+
insert into t2 values(11);
insert into t2 values(111111);
select n1 from t2;
+--------+
| n1     |
+--------+
|   0011 |
| 111111 |
+--------+

可以看到，我们在创建表的时候，为n1字段加上zerofill，表示不够4位就填充0。而最后的查询结果告诉我们，如果为int类型指定宽度，则是显示字符的宽度（字符数量），超过这个限制也会显示。

而查询表结构的时候，有个unsigned，这是无符号的类型。那这是什么意思呢？

 create table t3(n1 int);
desc t3;
+-------+---------+------+-----+---------+-------+
| Field | Type    | Null | Key | Default | Extra |
+-------+---------+------+-----+---------+-------+
| n1    | int(11) | YES  |     | NULL    |       |
+-------+---------+------+-----+---------+-------+
insert into t3 values(11111111111111111111111111);
insert into t3 values(-11111111111111111111111111);
select n1 from t3;
+-------------+
| n1          |
+-------------+
|  2147483647 |
| -2147483648 |
+-------------+

首先，desc告诉我们int类型的默认显示宽度是11位，而最大表示数值范围是2147483647，如果你插入的数据是超过这个范围的话。而2147483647的显示宽度是10位，为什么不是默认的11位呢？这是因为int类型默认类型是有符号的，而有符号的就要考虑正号和负号，而符号仅用1位就能表示。

原因如下：

int的存储宽度是4个Bytes，即32个bit，即2^32

无符号最大值为：4294967296-1

有符号最大值：2147483648-1

有符号和无符号的最大数字需要的显示宽度均为10，而针对有符号的最小值则需要11位才能显示完全，所以int类型默认的显示宽度为11是非常合理的。

那么如何设置一个无符号的呢？

 create table t4(n1 int unsigned);
desc t4;
+-------+------------------+------+-----+---------+-------+
| Field | Type             | Null | Key | Default | Extra |
+-------+------------------+------+-----+---------+-------+
| n1    | int(10) unsigned | YES  |     | NULL    |       |
+-------+------------------+------+-----+---------+-------+
insert into t4 values(11111111111111111111111111);
select n1 from t4;
+------------+
| n1         |
+------------+
| 4294967295 |
+------------+

无符号的需要在int类型指定unsigned。结果也是没错的。都最开始列举的表中数据一致。

最后：int类型，其实没有必要指定显示宽度，使用默认的就行；如果你的整数范围超过int类型范围，请选用别的数据类型；并且默认的，我们创建的int类型是有符号类型。

float类型

先来看定义：

FLOAT[M, D] [UNSIGNED] [ZEROFILL]
DOUBLE[(M,D)] [UNSIGNED] [ZEROFILL]
DECIMAL[(m[,d])] [unsigned] [zerofill]

float表示单精度浮点数（非准确小数值），M表示数字总个数，最大值是255；D是小数点后的数字个数，最大值30。也就是说，如果float(255,30)意思是，小数位是30位，而整数位就不是255了，而是255-30=225位。它的精准度：随着小数的增多，精度变得不准确。

双精度（double）浮点数（非准确小数值），m是数字总个数，d是小数点后个数。m最大值为255，d最大值为30。它的精准度：随着小数的增多，精度比float要高，但也会变得不准确。

而decimal的准确的小数值，m是数字总个数（负号不算），d是小数点后个数。 m最大值为65，d最大值为30。它的精准度：随着小数的增多，精度始终准确；对于精确数值计算时需要用此类型。decaimal能够存储精确值的原因在于其内部按照字符串存储。

create table f1(weight float(256,30));
ERROR 1439 (42000): Display width out of range for column 'weight' (max = 255)  # 说显示宽度超过了255
create table f2(weight float(255,31));
ERROR 1425 (42000): Too big scale 31 specified for column 'weight'. Maximum is 30.  # 告诉我们小数点后的位数最多30位
create table f3(weight float(255,30));   # 这样就没问题了
desc f3;
+--------+---------------+------+-----+---------+-------+
| Field  | Type          | Null | Key | Default | Extra |
+--------+---------------+------+-----+---------+-------+
| weight | float(255,30) | YES  |     | NULL    |       |
+--------+---------------+------+-----+---------+-------+

首先，我们创建的float类型是有符号类型。

同样的，你想创建一个无符号的，也要指定unsigned。

create table f4(weight float(255,30) unsigned);
desc f4;
+--------+------------------------+------+-----+---------+-------+
| Field  | Type                   | Null | Key | Default | Extra |
+--------+------------------------+------+-----+---------+-------+
| weight | float(255,30) unsigned | YES  |     | NULL    |       |
+--------+------------------------+------+-----+---------+-------+
1 row in set (0.01 sec)

在使用浮点型的数据时，我们考虑的核心是关注它们的精度。来看对比。

create table f5(weight float(255,30) unsigned);
create table f6(weight double(255, 30) unsigned);
create table f7(weight decimal(65, 30) unsigned);
insert into f5 values(1.111111111111111111111111111111111111111111111111111);
insert into f6 values(1.111111111111111111111111111111111111111111111111111);
insert into f7 values(1.111111111111111111111111111111111111111111111111111);

我们创建三张不同类型的表，并插入一些数据，并且这些小数位都超过30位。来观察他们的精度：

 select weight from f5;
+----------------------------------+
| weight                           |
+----------------------------------+
| 1.111111164093017600000000000000 |
+----------------------------------+
select weight from f6;
+----------------------------------+
| weight                           |
+----------------------------------+
| 1.111111111111111200000000000000 |
+----------------------------------+
select weight from f7;
+----------------------------------+
| weight                           |
+----------------------------------+
| 1.111111111111111111111111111111 |
+----------------------------------+

由各自的查询结果可以看到，float类型的精度只有前7位是精确的；double类型的精度是15位；而decimal则保留完整的精度，毕竟是字符串形式的存储么。但是decimal虽然精度较高，但是它也是有限制的，因为它的数字总大小为65位，所以抛出小数位的30位，还剩30位整数位。

最后，最后，这里只是说的显示宽度仅是在int中使用，其他数据类型宽度是存储限制。比如BIT类型。

BIT

 create table b1(b bit(1));
desc b1;
+-------+--------+------+-----+---------+-------+
| Field | Type   | Null | Key | Default | Extra |
+-------+--------+------+-----+---------+-------+
| b     | bit(1) | YES  |     | NULL    |       |
+-------+--------+------+-----+---------+-------+
insert into b1 values(0);
insert into b1 values(1);
insert into b1 values(2);
select b from b1;
+------+
| b    |
+------+
|      |
|     |
|     |
+------+

首先了解，字段b的类型是bit，宽度是1，那能表示多少数值呢，一个bit，只能表示0和1两个。但是通过查询发现，跟我们想要的结果不一样。

这是为什么，bit类型存储是以二进制存储到硬盘上的。所以，我们想要查询到我们想要的值，还要借助MySQL提供给我们的函数bin()和hex()，意思是返回二进制值的字符串形式表示和十六进制的表示形式。

 select bin(b) from b1;
+--------+
| bin(b) |
+--------+
| 0      |
| 1      |
| 1      |
select hex(b) from b1;
+--------+
| hex(b) |
+--------+
| 0      |
| 1      |
| 1      |
+--------+

可以看到，字段b的bit(1)类型只能表示0和1，而插入的2超出了范围。所以，你在用的时候，需要注意：

create table b2(b bit(2));
insert into b2 values(2);
select bin(b) from b2;
+--------+
| bin(b) |
+--------+
| 10     |
+--------+

可以看到，2的二进制形式是10。

时间类型

日期类型有：

DATE（YYYY-MM-DD（1000-01-01/9999-12-31）），2019-07-31，出生年月日
TIME（HH:MM:SS（'-838:59:59'/‘838:59:59’）），16:40:40，下班时间
DATETIME（YYYY-MM-DD HH:MM:SS（1000-01-01 00:00:00/9999-12-31 23:59:59 Y））、2019-07-31 16:40:40，注册时间、文章发布时间、员工入职时间
TIMESTAMP（YYYYMMDD HHMMSS（1970-01-01 00:00:00/2037 年某时））、2019-07-31 16:40:40
YEAR（YYYY（1901/2155））、2019，历史大事件，出生年

来个示例：

create tabled1(
    born_date date, 
    get_time time, 
    reg_time datetime, 
    born_year year    # 最后一个字段后面不要有逗号
);
insert into d1 values(
	'1999-11-11',
	'18:30:00',   
	'2018-11-11 11:11:11',
	'1999'  # 不要写成18/30/30
);

来查询：

desc d1;
+-----------+----------+------+-----+---------+-------+
| Field     | Type     | Null | Key | Default | Extra |
+-----------+----------+------+-----+---------+-------+
| born_date | date     | YES  |     | NULL    |       |
| get_time  | time     | YES  |     | NULL    |       |
| reg_time  | datetime | YES  |     | NULL    |       |
| born_year | year(4)  | YES  |     | NULL    |       |
+-----------+----------+------+-----+---------+-------+
select * from d1;
+------------+----------+---------------------+-----------+
| born_date  | get_time | reg_time            | born_year |
+------------+----------+---------------------+-----------+
| 1999-11-11 | 18:30:00 | 2018-11-11 11:11:11 |      1999 |
+------------+----------+---------------------+-----------+

再来掌握一个now()函数：

insert into d1 values(now(), now(), now(), now());
select * from d1;
+------------+----------+---------------------+-----------+
| born_date  | get_time | reg_time            | born_year |
+------------+----------+---------------------+-----------+
| 1999-11-11 | 18:30:00 | 2018-11-11 11:11:11 |      1999 |
| 2019-07-31 | 16:57:51 | 2019-07-31 16:57:51 |      2019 |

由第二行记录可以发现，各类型都按照自己的规则截取所需的日期数据。

了解：datetime与timestamp的区别

create table d2(x datetime, y timestamp);
desc d2;
+-------+-----------+------+-----+-------------------+-----------------------------+
| Field | Type      | Null | Key | Default           | Extra                       |
+-------+-----------+------+-----+-------------------+-----------------------------+
| x     | datetime  | YES  |     | NULL              |                             |
| y     | timestamp | NO   |     | CURRENT_TIMESTAMP | on update CURRENT_TIMESTAMP |
+-------+-----------+------+-----+-------------------+-----------------------------+
insert into d2 values(Null, Null);
insert into d2 values('1111-11-11','1111-11-11');
 select * from d2;
+---------------------+---------------------+
| x                   | y                   |
+---------------------+---------------------+
| NULL                | 2019-07-31 17:05:43 |
| 1111-11-11 00:00:00 | 0000-00-00 00:00:00 |
+---------------------+---------------------+

通过上述验证分析，虽然这两种日期格式，都能满足我们大多数使用场景，但是在某些情况下，它们也有自己的优劣之分，来看看它们的区别：

DATETIME的日期范围是1001——9999年，TIMESTAMP的时间范围是1970——2038年。
DATETIME存储时间与时区无关，TIMESTAMP存储时间与时区有关，显示的值也依赖于时区。在mysql服务器，操作系统以及客户端连接都有时区的设置。
DATETIME使用8字节的存储空间，TIMESTAMP的存储空间为4字节。因此，TIMESTAMP比DATETIME的空间利用率更高。
DATETIME的默认值为null，TIMESTAMP的字段默认不为空（not null），默认值为当前时间（CURRENT_TIMESTAMP），如果不做特殊处理，并且update语句中没有指定该列的更新值，则默认更新为当前时间。

字符串类型

字符串类型这里需要重点掌握的就是char和varchar两个，存放名字、性别、密码、文本内容等等。

先看它们的区别，注意，长度指的是字符的长度：

char，定长，简单粗暴，浪费空间，存取速度快。

字符长度范围：0~255，一个汉字是一个字符，utf8编码一个普通汉字占用3个字节。
存储：如果存储的值，不满足指定的长度时，会往右填充空格来满足长度，例如指定长度为10，存储大于10个字符报错，小于10个字符会用空格填充，凑够十个字符。
查询（或称检索）：查询出的结果会自动删除尾部的空格，除非我们打开pad_char_to_full_length SQL模式

  set sql_mode = 'PAD_CHAR_TO_FULL_LENGTH'

varchar，可变长度，存储更精确，但存取速度慢。

字符长度范围：0-65535，在utf8编码中，如果大于21844会提示用其他类型。mysql行最大限制为65535字节。
存储：varchar类型存储的是真实内容，而不是用空格填充，如存储abc ，尾部的空格也会被存储起来。注意，varchar类型会在真实数据前面加1~2个Bytes前缀，用来存储真实数据的bytes字节数，1~2Bytes最大表示65535个数字，正好符合MySQL对row的最大字节限制。如果真实的数据小于255bytes则需要1Bytes的前缀（1Bytes=8bit 2**8最大表示的数字为255）；如果真实的数据>255bytes则需要2Bytes的前缀（2Bytes=16bit 2**16最大表示的数字为65535）。
查询：尾部有空格会保存下来，在检索或者说查询时，也会正常显示包含空格在内的内容。

char VS varchar：存储范围验证

create table c1(s char(256));
ERROR 1074 (42000): Column length too big for column 's' (max = 255); use BLOB or TEXT instead
create table c2(s char(255));
create table c3(s varchar(21845));
ERROR 1118 (42000): Row size too large. The maximum row size for the used table type, not counting BLOBs, is 65535. This includes storage overhead, check the manual. You have to change some columns to TEXT or BLOBs
create table c4(s varchar(21844));
create table c5(s varchar(65534));

通过打印结果，可以看到，char类型，如果长度超过255，就提示我们字段长度最大是255；varchar的列长度如果超过21844，提示我们varchar类型的最大行大小为65535。

但是最后的c5却成功创建，这是为什么呢？我们来看它的表结构：

desc c4;
+-------+----------------+------+-----+---------+-------+
| Field | Type           | Null | Key | Default | Extra |
+-------+----------------+------+-----+---------+-------+
| s     | varchar(21844) | YES  |     | NULL    |       |
+-------+----------------+------+-----+---------+-------+
desc c5;
+-------+------------+------+-----+---------+-------+
| Field | Type       | Null | Key | Default | Extra |
+-------+------------+------+-----+---------+-------+
| s     | mediumtext | YES  |     | NULL    |       |
+-------+------------+------+-----+---------+-------+

可以看到，c5表的字段类型已经变成了mediumtext，而不是varchar类型。

char VS varchar：存储长度验证

create table c6(s char(3));
create table c7(s varchar(3));
insert into c6 values('abcd');
insert into c6 values('生存还是毁灭');
insert into c7 values('abcd');
insert into c7 values('生存还是毁灭');

再来看查询结果：

select s from c6;
+-----------+
| s         |
+-----------+
| abc       |
| 生存还    |
+-----------+
select s from c7;
+-----------+
| s         |
+-----------+
| abc       |
| 生存还    |
+-----------+

可以看到，无论是char还是varchar；无论是中文还是其他，它们限制的是字符个数。

char VS varchar：定长与可变长度

再来研究它们之间的特点的区别，也就是定长和可变长度的区别。

我们通过表格来看看他们的存储关系：

Value	CHAR(4)	存储需求	VARCHAR(4)	存储需求

不要被5bytes所迷惑，abcd占4个字节，还有一个字节存储该字符串的长度。

先了解两个函数：

length：查看字节数。
char_length：查看字符数。

create table c8(s1 char(3), s2 varchar(3));
desc c8;
+-------+------------+------+-----+---------+-------+
| Field | Type       | Null | Key | Default | Extra |
+-------+------------+------+-----+---------+-------+
| s1    | char(3)    | YES  |     | NULL    |       |
| s2    | varchar(3) | YES  |     | NULL    |       |
+-------+------------+------+-----+---------+-------+
insert into c8 values('a', 'b');
select s1, s2 from c8;
+------+------+
| s1   | s2   |
+------+------+
| a    | b    |
+------+------+

现在看是啥也看不出来，所以，我们用上char_length函数：

select char_length(s1), char_length(s2) from c8;
+-----------------+-----------------+
| char_length(s1) | char_length(s2) |
+-----------------+-----------------+
|               1 |               1 |
+-----------------+-----------------+

这也看不出来啥呀，a和b不就是各占用一个字符长度么。

这是因为啊，我们在查询char类型数据的时候，MySQL会默默的删除尾部的空格（装作我并没有浪费空间！），我们来让它现原形：

SET sql_mode = 'PAD_CHAR_TO_FULL_LENGTH';
select char_length(s1), char_length(s2) from c8;
+-----------------+-----------------+
| char_length(s1) | char_length(s2) |
+-----------------+-----------------+
|               3 |               1 |
+-----------------+-----------------+

这个时候再看，是不是现原形了，char类型占用指定的3个字符宽度，当然，一个英文字符也占用一个字节。而varchar就占用一个字符。

中文也一样：

insert into c8 values('你', '好');
select char_length(s1), char_length(s2) from c8;
+-----------------+-----------------+
| char_length(s1) | char_length(s2) |
+-----------------+-----------------+
|               3 |               1 |
|               3 |               1 |
+-----------------+-----------------+

这就是我们使用char和varchar时需要注意的点。

小结：

InnoDB存储引擎：建议使用VARCHAR类型单从数据类型的实现机制去考虑，char数据类型的处理速度更快，有时甚至可以超出varchar处理速度的50%。

但对于InnoDB数据表，内部的行存储格式没有区分固定长度和可变长度列（所有数据行都使用指向数据列值的头指针），因此在本质上，使用固定长度的CHAR列不一定比使用可变长度VARCHAR列性能要好。因而，主要的性能因素是数据行使用的存储总量。由于CHAR平均占用的空间多于VARCHAR，因此使用VARCHAR来最小化需要处理的数据行的存储总量和磁盘I/O是比较好的。其他字符串系列（效率：char>varchar>text）

TEXT系列 TINYTEXT TEXT MEDIUMTEXT LONGTEXT
BLOB 系列 TINYBLOB BLOB MEDIUMBLOB LONGBLOB
BINARY系列 BINARY VARBINARY

text：text数据类型用于保存变长的大字符串，可以组多到65535 (2**16 − 1)个字符。

枚举与集合

有些情况，我们需要在一堆选项中选择一个，或者选择多个，如单选框和复选框。那，在MySQL的字段中，字段的类型也可以有单选和多选。

enum单选，只能在给定范围内选一个值，如果性别；适用于给定范围后续不会发生变化的场景；另外数字类型不适用枚举。
set多选，在给定的范围聂选择多个值，如爱好。

create table user1(
	id int,
	name char(5),
	sex enum('male', 'female', 'unknow'),
	hobby set('eat', 'sleep', 'play mobile phone')
);
desc user1;
+-------+----------------------------------------+------+-----+---------+-------+
| Field | Type                                   | Null | Key | Default | Extra |
+-------+----------------------------------------+------+-----+---------+-------+
| id    | int(11)                                | YES  |     | NULL    |       |
| name  | char(5)                                | YES  |     | NULL    |       |
| sex   | enum('male','female','unknow')         | YES  |     | NULL    |       |
| hobby | set('eat','sleep','play mobile phone') | YES  |     | NULL    |       |
+-------+----------------------------------------+------+-----+---------+-------+
insert into user1 values(1, '张三', 'male', 'eat,sleep');
select * from user1;
+------+-----------+------+-----------+
| id   | name      | sex  | hobby     |
+------+-----------+------+-----------+
|    1 | 张三      | male | eat,sleep |
+------+-----------+------+-----------+

如果是set类型，多个参数以逗号隔开。这里，我们也可以设置默认值，如果用户不填写的话：

create table user2 (id int, sex enum('male', 'female', 'unknow') default 'male');
insert into user2(id) values(1);
insert into user2 values(2, 'female');
select * from user2;
+------+--------+
| id   | sex    |
+------+--------+
|    1 | male   |
|    2 | female |
+------+--------+

根据查询结果可以看到，如果性别字段传值就用我们传的值，不传就用默认的。

九、the map还是a map？

根据句意和语境来定，所以二者都可行。

a/an只能修饰可数名词单数，map是可数名词，所以可以使用a map 例如：你有一副地图吗？Do you have a map?

the修饰前文已经出现的事物，表示特定的事物。例如：-I bought a map.-What do you think of the map?-我买了一副地图。-你觉得这幅地图怎么样？

十、js中map和filter的返回类型？

我肯定造啊 concat( )连接数组——>返回新数组 join（separator）将数组元素连接起来构建成一个字符串——>返回字符串 reverse（）颠倒数组中元素的顺序——>返回原数组 slice（starpos, endpos）返回数据的一部分——>返回新数组 splice（start，deleteCount，value）插入、删除或替换数据的元素——>返回原数组

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