在設計資料庫時，我們會經常碰到表示是非的字段，網路漁夫-汪維曾在設計店鋪表時就遇到下列情況:
該店鋪有如下屬性:首先是否具有如圖所示的消費者保障服務:
其次還有諸如是否屬於中關村商圈等等;在這裡如果要表示上述的幾種屬性，按照常規做法我得設計7個字段;如果以後又增加了個如平台保的服務，我又得增加個字段，所以這樣做的缺點之一是不便於擴充套件；第二是占用的列太多，列太多會影響查詢資料時的速度；第三就是這些字段由於是表示是非的值，所以做索引純屬浪費。
介於以上缺點，我拋棄了上述方法;在這裡我只要乙個欄位就可以表示上述所有的屬性。
做法如下:
1.設計乙個名為protect_str的字段,型別為binary(12);其值預設為000000000000;這裡設計為12位是為了以後擴充套件需要
這裡我用從左到右的六位依次來表示6種消保,如000000000011表示如實描述和快速發貨;
為0的位置表示沒有這個屬性,如000000000001表示這家店沒有快速發貨這個屬性;反之則表示有;第7位表示是否屬於中關村商圈子。
2.查詢:
現在要查詢所有擁有如實描述屬性的店鋪,sql語句如下:
select *
from `shops1`
where (
protect_str &000000000001
) =1
查詢既擁有如實描述又擁有快速發貨屬性的店鋪，sql語句如下:
select *
from `shops1`
where (
`protect_str` &000000000011
) =11
所以用這種方式來記錄也行不通。
所以換成將二進位製用十進位制來進行儲存。比如當二進位制的第一位為1(即為0000001)時表示如實描述,轉化為十進位制則為1
當二進位制的第一位為1,第二位也為1(即為0000011)時表示如實描述,和快速發貨,轉化為十進位制儲存在資料庫中則為3;至於為什麼為3(1*2的0次方+1*2的1次方);當二進位制的第一位為1,第二位也為1,第三位也為1(即為0000111)時表示如實描述,和快速發貨,七天退換,轉化為十進位制儲存在資料庫中則為7;
當乙個店鋪既有如實描述,和快速發貨,七天退換保障又屬於中關村商圈時,則可用1000111來表示,轉換成十進位制儲存在資料庫中則為71
現在要查詢所有擁有如實描述屬性的店鋪,sql語句如下:
select *
from `shops1`
where (
protect_str &1
) =1
現在要查詢所有擁有快速發貨屬性的店鋪,sql語句如下:
select *
from `shops1`
where (
protect_str &2
) =2
select *
from `shops1`
where (
`protect_str` &64
) =64
limit 0 , 30
select *
from `shops1`
where (
`protect_str` &65
) =65
limit 0 , 30
如若以後有擴充套件則接著往高位上補數字就行了,比如說現在在對id=5的店鋪增加了乙個平台保障服務
則這時可對有此項服務的店鋪protect_str 欄位的第八位值設為1即10000000轉化為十進位制即為128(1*2的7次方)
執行如下語句:
update `test`.`shops1` set `protect_str` = ( `protect_str` |128 ) where `shops1`.`id` =5
即可將此字段值改為135;
綜上所述,凡是我們要加上某項服務的地方，我們用」|」或運算;凡是要查詢具有某項服務的地方我們用」&」與運算。
掌握了二進位制轉十進位制，還有查詢和更新，減少mysql儲存列將不再是問題。
下面給出試驗用的資料庫,大家可以用上述語句測試一下
create table `shops1` (
`id` int(10) unsigned not null auto_increment,
`shop_name` char(50) collate utf8_unicode_ci not null,
`protect_str` int(12) not null default '0',
`shop_id` int(11) unsigned not null,
primary key (`id`)
) engine=myisam default charset=utf8 collate=utf8_unicode_ci comment='店鋪表' auto_increment=8 ;
-- 匯出表中的資料 `shops1`
insert into `shops1` values (1, 'bestshop', 1, 13);
insert into `shops1` values (3, 'firstshop', 2, 15);
insert into `shops1` values (4, 'nihao', 71, 23);
insert into `shops1` values (5, 'shis', 135, 34);
insert into `shops1` values (6, 'ytshop', 6, 45);
insert into `shops1` values (7, 'uushop', 65, 65);
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