MySQL VARCHAR型で文字列データを効率的に保存する方法

2024-04-02

MySQL の VARCHAR 型の最大長

バージョンごとの最大長

バージョン最大長
5.0 以前255 バイト
5.1 から 8.065,535 バイト
8.0 以降65,535 文字

注意: バイトと文字は異なるものです。文字コードによっては、1 文字が複数のバイトで表される場合があります。例えば、UTF-8 では、日本語の文字は 3 バイトで表されます。

文字コードの影響

VARCHAR 型の最大長は、使用している文字コードによって異なります。以下は、一般的な文字コードと最大長の例です。

文字コード最大長 (バイト)最大長 (文字)
latin165,53565,535
utf865,53521,845
utf8mb465,535104,857

注意: 上記の最大長は目安であり、実際の最大長は環境によって異なる場合があります。

VARCHAR 型は、以下のような場合に使用されます。

  • 名前
  • 住所
  • 説明文
  • コメント

これらのデータは、長さが一定ではないため、VARCHAR 型が適しています。

VARCHAR 型と CHAR 型は、可変長文字列データ型と固定長文字列データ型です。CHAR 型は、文字列データの長さが一定である場合に使用されます。

VARCHAR 型は CHAR 型よりも効率的にメモリを使用できます。これは、VARCHAR 型は必要な分のメモリだけを使用するのに対し、CHAR 型は最大長分のメモリを常に使用するからです。

  • VARCHAR 型は、MySQL で使用できる可変長文字列データ型です。
  • 最大長は、MySQL のバージョンと使用している文字コードによって異なります。
  • 文字コードによっては、1 文字が複数のバイトで表される場合があります。
  • VARCHAR 型は、長さが一定ではない文字列データに使用されます。
  • VARCHAR 型は CHAR 型よりも効率的にメモリを使用できます。

この情報は参考用であり、予告なく変更される場合があります。




-- テーブル作成
CREATE TABLE users (
  id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
  name VARCHAR(255) NOT NULL,
  email VARCHAR(255) UNIQUE NOT NULL,
  bio TEXT,
  created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

-- データ挿入
INSERT INTO users (name, email, bio) VALUES
  ('John Doe', '[email protected]', 'Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit.'),
  ('Jane Doe', '[email protected]', 'Sed ut perspiciatis unde omnis iste natus error sit voluptatem accusantium doloremque laudantium, totam rem aperiam, eaque ipsa quae ab illo inventore veritatis et quasi architecto beatae vitae dicta sunt explicabo.');

-- データ取得
SELECT * FROM users;

-- データ更新
UPDATE users SET name = 'John Smith' WHERE id = 1;

-- データ削除
DELETE FROM users WHERE id = 2;
  • VARCHAR(255) は、最大 255 文字の文字列を格納できます。
  • TEXT は、長さに制限のない文字列を格納できます。
  • NOT NULL は、その列が空であってはならないことを意味します。
  • UNIQUE は、その列の値がすべて異なることを意味します。



VARCHAR 型の最大長を指定する他の方法

数字で指定する

VARCHAR(255)

MAX キーワードを使用する

VARCHAR(MAX)

文字コードと最大長を一緒に指定する

VARCHAR(255 CHARACTER SET utf8)

上記の例では、最大 255 バイト (UTF-8 文字コードの場合、約 85 文字) の文字列を格納できます。

VARCHAR 型の最大長を指定するには、いくつかの方法があります。どの方法を使用するかは、データの内容と環境によって異なります。


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