详解MySQL中varchar和int隐式转换的注意事项
一、前言
在一个阳光明媚的下午，我们的测试在运行SQL是发现了一个灵异事件。
别着急，等我慢慢说来，是一个查询库存的SQL，控制台打印了，查询为0条记录。
想着不太信，自己把SQL粘出来执行一下，刚好有个varchar类型的字段，查询的是一堆数字，忘记加引号了。
结果查询出来了一条！
两脸懵逼！
从头看到结尾，发现我们查询条件的字段值为231120103，把数据库中231120103-1的查询出来了！
经过半天的探索，发现这是MySQL优化器中，判断数据类型不匹配的比较时，MySQL 优化器会进行隐式类型转换！
下面我们一起来看看这个隐式转换，到底是怎么转换的！
要知其然，知其所以然。
二、实践出真知
1. 建表
CREATE TABLE `str_test` ( `id` int(0) NOT NULL, `str_column` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL, `int_column` int(0) NULL DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE ) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8mb4 COLLATE = utf8mb4_general_ci ROW_FORMAT = Dynamic;
我们新建一个表，里面有varchar和int类型，插入几条方便测试！
INSERT INTO `test`.`str_test`(`id`, `str_column`, `int_column`) VALUES (1, '123', 123); INSERT INTO `test`.`str_test`(`id`, `str_column`, `int_column`) VALUES (2, '123-1---1122', 12); INSERT INTO `test`.`str_test`(`id`, `str_column`, `int_column`) VALUES (3, 'abc', 1); INSERT INTO `test`.`str_test`(`id`, `str_column`, `int_column`) VALUES (4, '783221667772672728', 2147483647); INSERT INTO `test`.`str_test`(`id`, `str_column`, `int_column`) VALUES (5, '783221667772672798', 2147483647); INSERT INTO `test`.`str_test`(`id`, `str_column`, `int_column`) VALUES (6, '0', 0);
2. 测试查询
我们先以int类型查询varchar作为测试：
SELECT * FROM `str_test` WHERE str_column = 123;
大家是不是认为这里只能查询出一条数据，答案是错误的！我们后面统一说结论，这里先看测试！
我们在插入一条str_column位数超过18位的！让转化是丢失精度，从而实现多查的情况！
我们看到查询的和被查询出来的是不一样的！
我们在以varchar来查询int字段：
SELECT * FROM `str_test` WHERE int_column = '12A333';
还是可以查询到数据！
3. 结论
经过上面的测试是不是已经汗流浃背了！不要慌，下面我们来揭晓答案！
有兴趣的可以看看官网文档：MySQL5.7文档
当整数与字符串进行比较时，无论数据库是int还是varchar，只要类型不一致时，MySQL会尝试将字符串转换为整数进行比较。
如果字符串以有效的数字开头，则将其转换为相应的整数值。
解析规则：从开头解析直到遇到非数字的字符结束，前面的会作为比较的值，非数字后面的直接抛弃。
如果字符串以非数字字符开头，将被转化为0。
数值过大时，回传精度损失，也会出现匹配。没找到具体的临界值，超过18位会出现浮点数精度损失！
三、隐式转换的缺点
精度损失： 隐式转换可能导致精度损失问题，上面我们演示过了。
性能开销： 在进行大规模数据处理时，频繁的隐式转换可能会对性能产生影响。
索引失效：存在隐式转换会让优化器无法使用索引进行优化查询，影响响应时间。
数据安全风险：如果是一个删除语句，像上面演示的会出现匹配到其他行，从而导致数据被误删。还有多查的问题。
到此这篇关于详解MySQL中varchar和int隐式转换的注意事项的文章就介绍到这了,更多相关MySQL隐式转换内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！
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