哪个更好存储哈希值或从中生成哈希值的bigint变量

Question

我有一个表，其中一个列存储图像src，它是哈希值，并且该哈希值是从microtime（）生成的。现在我有两个选择直接在数据库中存储哈希值或存储该图像的bigint microtime名字是派生出来的。哪会使我的数据库更快。

Answer 1

我们必须从各方面对此进行分析，以评估所产生的速度故障。

我会做一些假设：

• 此数据将用作标识符（主键，唯一键，复合键）;
• 此数据用于搜索和加入;
• 您正在使用哈希算法（如SHA1）生成一个40个字符的十六进制编码数据字符串（MD5产生一个32个字符的十六进制编码数据字符串，如果您正在使用它，则所有下标可以调整为MD5）;
• 您可能有兴趣将哈希的十六进制值转换为二进制，以将所需的存储量减少一半并提高比较速度;

在应用程序端

插入和正在更新：

正如@Namphibian所述，由BIGINT的2个操作与CHAR的3个操作组成。

但是我认为速度差异并不大。您可以运行10.000.000连续计算（在while循环中）并对它们进行基准测试，以找出它们之间的真正差异。

应用程序代码中的速度差异也会线性影响用户，而当流量增加时，DB中的速度差异会非线性地影响用户，因为重叠写入必须等待彼此，并且某些读取必须等待写入完成。

数据库端

插入和正在更新：

对于BIGINT几乎与CHAR（40）或BINARY（20）相同，因为等待访问磁盘而不是实际写入磁盘的时间消耗更严重。

数据库端

选择和加入：

与CHAR（40）或BINARY（20）相比，BIGINT的总是更快，原因有两个：

• BIGINT存储在8个字节中，而CHAR（40）存储在40个字节中，BINARY（20）存储在20个字节中;
• BIGINT的连续性增加使其具有可预测性，易于比较和排序。

第二个最佳选项是BINARY（20），因为它保存了一些空间，并且由于长度减少而更容易比较。

BINARY（20）和CHAR（40）都是散列机制的结果并且是随机的，因此比较和排序平均需要更长的时间，因为索引中的随机数据（对于btree索引）需要更多的树遍历fetch（我的意思是在多个值的上下文中，而不是单个值）。

Answer 2

这里可能适用一项重要的科学原则：不要丢失原始数据。你永远不知道你可能需要它。