заполняет ли BIT неиспользуемое пространство после 1 байта?

Мои таблицы, вероятно, будут иметь очень большие длины строк. Если я правильно читаю, BIGINT со значением 1 займет полные 8 байтов. https://dev.mysql.com/doc/refman/5.5/en/storage-requirements.html

Это кажется ужасно неэффективным.

Действует ли BIT так же или это гибрид переменной длины? Я знаю, что использование менее 1 полного байта по-прежнему будет занимать 1 байт дискового пространства, за исключением случаев, когда есть другие BITs, например, 8 столбцов BIT 1 будут занимать только 1 байт, если я правильно читаю.

Другими словами, если у меня есть BIT 41 без других столбцов BIT, будет ли строка с 0 для этого столбца потреблять 1 байт или полные 6 байтов, в отличие от 2 ^ 41-1, которые, конечно, будут занимать полные 41 бит?

21.03.2013

Ответы:

Согласно документам, похоже, вы не повезло: бит всегда будет того размера, который вы указали. На самом деле, он, скорее всего, будет больше. можно рассмотреть сериализацию ваших битов в поле BLOB, поскольку они имеют переменную длину.

21.03.2013

Ключевая часть второй ссылки такова: Исключением из этого правила является тип BIT, который не выровнен по 4 байтам. В таблицах MySQL Cluster столбец BIT(M) занимает M бит дискового пространства. Однако, если определение таблицы содержит 1 или более столбцов BIT (до 32 столбцов BIT), то NDBCLUSTER резервирует для них 4 байта (32 бита) на строку. Если определение таблицы содержит более 32 столбцов BIT (до 64 таких столбцов), NDBCLUSTER резервирует 8 байтов (то есть 64 бита) на строку. 21.03.2013

Новые материалы

Объяснение документов 02: BERT

BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка. Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..

Как проанализировать работу вашего классификатора?

Не всегда просто знать, какие показатели использовать С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..

Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)

Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv) Автор : Бар Лайт Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..

Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]

Как вы сегодня, ребята? В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..

Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter

Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение. В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..

Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js

Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm. Оглавление Глоссарий I. Новый пакет 1.1 советы по инициализации..

Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!

Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных. Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..

Метки

Machine Learning JavaScript Data Science Artificial Intelligence Software Development Python Web Development Coding Deep Learning AI React Software Engineering Nodejs Java Front End Development Typescript Computer Science Data Algorithms Development NLP Tech Programming Languages CSS ChatGPT HTML Python Programming Javascript Tips Angular Computer Vision Startup Data Visualization Neural Networks Tutorial Statistics Productivity Reactjs Learning