LU05a - Datentypen in MySQL
Lernziele
- Ich kann erklären, warum jede Spalte einen Datentyp braucht.
- Ich kenne die wichtigsten MySQL-Datentypen und weiss, wofür sie eingesetzt werden.
- Ich kann für eine gegebene Information den passenden Datentyp auswählen und meine Wahl begründen.
Warum Datentypen?
In LU04 haben wir geplant, welche Tabellen und Spalten es geben soll. Bevor wir die Tabellen anlegen, müssen wir für jede Spalte festlegen, welche Art von Werten dort hineindarf.
Erinnern Sie sich an LU02: Beim Import von imdb_top_1000 hat WebStorm alle Spalten als Text angelegt. Das hat Folgen:
SELECT Series_Title, Meta_score FROM imdb_top_1000 ORDER BY Meta_score DESC;
Diese Abfrage zeigt ganz oben Filme mit dem Wert 99 – obwohl es Filme mit 100 gibt. Der Grund: Text wird alphabetisch sortiert. Wie Anna vor Berta kommt, kommt 100 vor 99, weil die 1 vor der 9 steht. Wäre die Spalte als Zahl angelegt, würde korrekt sortiert.
Der richtige Datentyp sorgt also dafür, dass
- richtig sortiert und gerechnet wird,
- falsche Eingaben abgewiesen werden (ein Geburtsdatum kann kein Text sein),
- Speicherplatz sinnvoll genutzt wird und Abfragen schnell bleiben.
Die wichtigsten Datentypen
Wir gehen nicht die ganze MySQL-Dokumentation durch, sondern die Typen, die Sie in diesem Modul tatsächlich brauchen. Als durchgehendes Beispiel dient eine Bibliothek mit einer Tabelle buch.
Zahlen
| Typ | Wofür | Beispiel in der Tabelle buch |
|---|---|---|
| INT | Ganze Zahlen ohne Nachkommastellen | seiten (350), buch_id (1, 2, 3 …) |
| DECIMAL(M,D) | Kommazahlen mit exakter Genauigkeit. M = Stellen gesamt, D = Nachkommastellen | preis als DECIMAL(6,2) → bis 9999.99 |
| FLOAT / DOUBLE | Kommazahlen mit ungefährer Genauigkeit | Messwerte, Sensordaten – bei uns selten |
Geldbeträge immer DECIMAL, nie FLOAT.
FLOAT speichert Zahlen nur näherungsweise. Bei Preisen führt das zu Rundungsfehlern, die sich über viele Datensätze aufsummieren – in einer Rechnung fehlen dann plötzlich ein paar Rappen.
Text
| Typ | Wofür | Beispiel in der Tabelle buch |
|---|---|---|
| VARCHAR(n) | Text mit variabler Länge, bis n Zeichen. Der Normalfall für Text. | titel als VARCHAR(100) |
| CHAR(n) | Text mit immer gleicher Länge | isbn als CHAR(13), Ländercodes wie CH oder FR |
| TEXT | Sehr lange Texte ohne feste Obergrenze | Inhaltsangabe, Rezension |
Faustregel: VARCHAR ist die Standardwahl. CHAR nur, wenn die Länge wirklich immer gleich ist. TEXT nur für lange Fliesstexte.
Datum und Zeit
| Typ | Wofür | Format |
|---|---|---|
| DATE | Nur ein Datum | 2026-09-07 (YYYY-MM-DD) |
| TIME | Nur eine Zeit | 14:30:00 (hh:mm:ss) |
| DATETIME | Datum und Uhrzeit | 2026-09-07 14:30:00 |
| TIMESTAMP | Wie DATETIME, kann sich beim Ändern eines Datensatzes automatisch aktualisieren | 2026-09-07 14:30:00 |
| YEAR | Ein Jahr | 1965 |
Die Frage lautet immer: Brauche ich die Uhrzeit? Bei einem Erscheinungsdatum nicht (DATE), bei einer Ausleihe schon (DATETIME).
Ja oder Nein
| Typ | Wofür | Werte |
|---|---|---|
| BOOLEAN | Genau zwei Zustände | true/false bzw. 1/0 |
Beispiel: ausgeliehen – ein Buch ist ausgeliehen oder nicht. MySQL speichert BOOLEAN intern als TINYINT, deshalb sehen Sie in der Tabelle 0 und 1.
Beispiel Buch
| Spalte | Datentyp | Warum? |
|---|---|---|
| buch_id | INT | Fortlaufende ganze Zahl |
| titel | VARCHAR(100) | Titel sind unterschiedlich lang |
| isbn | CHAR(13) | Eine ISBN hat immer genau 13 Stellen |
| seiten | INT | Ganze Zahl, keine halben Seiten |
| preis | DECIMAL(6,2) | Geldbetrag, exakt auf zwei Nachkommastellen |
| erschienen | DATE | Datum ohne Uhrzeit |
| ausgeliehen | BOOLEAN | Ja oder nein |
Häufige Fehler
- Preis als FLOAT → Rundungsfehler. Nehmen Sie DECIMAL.
- Telefonnummer als INT → führende Nullen verschwinden (aus 0791234567 wird 791234567). Telefonnummern sind Text, nicht Zahlen – man rechnet nie damit.
- Datum als VARCHAR → man kann weder sortieren noch Zeiträume berechnen.
Merken Sie sich die Faustregel: Rechnet man damit, ist es eine Zahl. Sortiert man danach zeitlich, ist es ein Datum. Alles andere ist Text.
Hinweis
Jedes DBMS (MySQL, PostgreSQL, Oracle …) bietet leicht unterschiedliche Datentypen. In diesem Modul arbeiten wir mit MySQL und beschränken uns auf die hier vorgestellten Typen. Eine detaillierte Übersicht über alle MySQL-Datentypen finden Sie auf der offiziellen Dokumentation: MySQL Docs Datentypen
Guido Koch