MYSQL 中怎么查询 LONGBLOB 类型数据的大小

在 MySQL 中，LONGBLOB 是一种二进制大对象（BLOB）数据类型，用于存储大量的二进制数据。但是，LONGBLOB 数据类型本身并不直接存储数据的大小（长度）。它存储的是二进制数据的实际内容。

1.查询 LONGBLOB 字段中的数据大小的方法示例

要查询 LONGBLOB 字段中的数据大小（或长度），我们可以使用 LENGTH() 或 OCTET_LENGTH() 函数（两者在处理 BLOB 类型时效果相同）。这些函数返回的是字节数。

以下是一个详细的示例，说明如何查询 LONGBLOB 字段中的数据大小：

假设我们有一个名为 my_table 的表，其中有一个名为 blob_column 的 LONGBLOB 字段。

（1）查询 LONGBLOB 字段中的数据大小（字节数）：

SELECT id, LENGTH(blob_column) AS blob_size_in_bytes  FROM my_table;

或者

SELECT id, OCTET_LENGTH(blob_column) AS blob_size_in_bytes  FROM my_table;

在这里，id 是表中的一个假设的标识符字段，用于区分不同的行。blob_size_in_bytes 是一个别名，用于在结果集中显示 LONGBLOB 字段的大小（以字节为单位）。

（2）如果我们还想知道这些数据大小在 KB、MB 或 GB 中的近似值，我们可以使用数学运算来转换字节数。例如，以下查询将返回数据大小（以 KB 为单位）：

SELECT id, LENGTH(blob_column) / 1024 AS blob_size_in_kb  FROM my_table;

同样地，要得到 MB 或 GB 的值，我们可以相应地除以 1024 * 1024 或 1024 * 1024 * 1024。

注意：当处理大量或非常大的 LONGBLOB 数据时，这些查询可能会变得很慢，因为它们需要读取和计算每一行的数据大小。确保我们的数据库服务器有足够的资源和性能来处理这些查询。

2.查询 LONGBLOB 字段中的数据大小的实际例子

以下是一些实际的例子，展示了如何查询 LONGBLOB 字段中的数据大小，并将其转换为不同的单位。

2.1 假设的表结构

首先，我们假设有一个名为 files 的表，它有一个 id 字段（作为主键）和一个 file_data 字段（存储文件内容的 LONGBLOB）。

CREATE TABLE files (      id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,      file_name VARCHAR(255) NOT NULL,      file_data LONGBLOB NOT NULL  );

2.2 插入示例数据

为了示例，我们可以插入一些模拟数据。但请注意，在实际情况下，LONGBLOB 字段通常通过文件上传等方式填充。

INSERT INTO files (file_name, file_data) VALUES  ('example1.txt', LOAD_FILE('/path/to/example1.txt')),  ('example2.jpg', LOAD_FILE('/path/to/example2.jpg')),  ('example3.pdf', LOAD_FILE('/path/to/example3.pdf'));

注意：LOAD_FILE() 函数用于从服务器的文件系统中加载文件到 BLOB 字段中。它只能在 MySQL 服务器上有文件访问权限的文件上使用，并且文件路径必须是服务器的绝对路径。

2.3 查询数据大小（字节）

查询每个文件的数据大小（以字节为单位）：

SELECT id, file_name, LENGTH(file_data) AS file_size_in_bytes  FROM files;

2.4 查询数据大小（KB）

查询每个文件的数据大小（以 KB 为单位）：

SELECT id, file_name, LENGTH(file_data) / 1024 AS file_size_in_kb  FROM files;

2.5 查询数据大小（MB）

查询每个文件的数据大小（以 MB 为单位）：

SELECT id, file_name, LENGTH(file_data) / (1024 * 1024) AS file_size_in_mb  FROM files;

2.6 查询数据大小（GB）

查询每个文件的数据大小（以 GB 为单位）：

SELECT id, file_name, LENGTH(file_data) / (1024 * 1024 * 1024) AS file_size_in_gb  FROM files;

2.7 注意事项

（1）在使用 LOAD_FILE() 函数时，确保 MySQL 服务器有权限访问指定的文件，并且文件路径是正确的。

（2）处理大文件时，这些查询可能会变得很慢，因为 MySQL 需要读取并计算每个 LONGBLOB 字段的大小。确保我们的数据库服务器有足够的资源来处理这些操作。

（3）如果我们只需要知道文件的大小而不需要读取文件内容，那么最好不要在数据库中存储文件内容。相反，我们可以将文件存储在文件系统中，并在数据库中只存储文件的路径和元数据。这样可以提高性能和可伸缩性。

3.查询 LONGBLOB 类型数据大小的其他方法

除了之前提到的使用 LENGTH() 或 OCTET_LENGTH() 函数来查询 LONGBLOB 字段中的数据大小外，还有以下几种方法可以帮助我们查询 LONGBLOB 类型数据的大小：

3.1 使用命令行工具

步骤：

（1）连接到 MySQL 数据库：

• 使用 MySQL 命令行客户端连接到我们的 MySQL 数据库。

• 输入类似 mysql -u username -p 的命令，其中 username 是我们的 MySQL 用户名。

（2）执行查询：

• 连接到数据库后，使用 SELECT 语句和 LENGTH() 或 OCTET_LENGTH() 函数来查询 LONGBLOB 字段的大小。

• 例如：SELECT LENGTH(blob_column) FROM table_name;
  

3.2 使用可视化工具

步骤：

（1）打开可视化工具：

• 打开如 MySQL Workbench、Navicat 等可视化数据库管理工具。

（2）连接到数据库：

• 在可视化工具中配置数据库连接，并连接到我们的 MySQL 数据库。

（3）执行查询：

• 在工具中找到我们的表，并执行类似的 SELECT 语句来查询 LONGBLOB 字段的大小。

• 我们可能需要在结果集中查看返回的字节数。

• 
  

3.3 使用编程语言

步骤：

（1）编写代码：

• 使用我们熟悉的编程语言（如 Python、Java 等）编写代码来连接到 MySQL 数据库。

• 使用该语言的数据库连接库（如 Python 的 pymysql、Java 的 JDBC 等）来执行查询。

（2）执行查询：

• 在代码中构建并执行 SELECT 语句，使用 LENGTH() 或 OCTET_LENGTH() 函数来获取 LONGBLOB 字段的大小。

• 处理查询结果，并可能将其转换为更易于理解的单位（如 KB、MB、GB）。

3.4 示例代码（使用 Python 和 pymysql 库）

代码：

import pymysql    def get_longblob_size(table_name, field_name, db_config):      connection = pymysql.connect(**db_config)      cursor = connection.cursor()      query = f"SELECT LENGTH({field_name}) FROM {table_name};"      cursor.execute(query)      size = cursor.fetchone()[0]      cursor.close()      connection.close()      return size    # 数据库配置  db_config = {      'host': 'localhost',      'user': 'root',      'password': 'password',      'db': 'your_database_name',      'charset': 'utf8mb4',      'cursorclass': pymysql.cursors.DictCursor  }    # 调用函数并打印结果  table_name = 'your_table_name'  field_name = 'your_blob_column'  size = get_longblob_size(table_name, field_name, db_config)  print(f"Size of LONGBLOB data in {table_name}.{field_name}: {size} bytes")

3.5 注意事项

（1）确保我们的数据库连接信息（如用户名、密码、数据库名等）是正确的。

（2）根据需要调整查询和代码以适应我们的实际数据库结构和需求。

（3）在处理大量数据时，注意性能和资源消耗的问题。

文章转载自：TechSynapse

原文链接：https://www.cnblogs.com/TS86/p/18267553

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