关系型数据库使用专门的列类型来存储二进制数据，这些列类型旨在处理原始字节流。 常见的类型包括 MySQL 中的 BLOB (二进制大对象)、PostgreSQL 中的 BYTEA 和 SQL Server 中的 VARBINARY。 这些列按原样存储二进制数据，无需解释或编码，使它们适合存储图像、PDF 或序列化对象等文件。 插入数据时，应用程序通常会将文件或二进制流转换为字节数组，并将它们绑定到数据库参数。 检索包括反转此过程，将存储的字节转换回可用格式。 这种方法确保数据库将二进制数据视为不透明值，从而保持其完整性。
存储机制因数据库而异。 例如，MySQL 的 BLOB 类型（例如，TINYBLOB、LONGBLOB）支持从 255 字节到 4GB 的大小。 PostgreSQL 的 BYTEA 直接存储二进制数据，而较大的值则使用其 TOAST（超大属性存储技术）机制进行压缩和拆分。 某些数据库允许二进制数据以内联方式存储在表中，或者以外部方式存储在专用文件系统中，但存在权衡：内联存储简化了事务和备份，但可能会影响大型文件的性能。 开发人员通常通过将小型二进制文件（例如，用户头像）直接存储在数据库中，而将较大的文件（例如，视频）外部存储，并通过数据库中的文件路径引用它们，来平衡这一点。
最佳实践包括将二进制存储限制为需要事务一致性（例如，审计日志）或安全访问控制的场景。 为了提高性能，请避免频繁查询大型二进制文件； 而是使用缓存或 CDN。 安全性至关重要：验证传入数据以防止恶意上传，并使用参数化查询以避免注入风险。 索引二进制数据通常没有用，但元数据列（例如，文件类型、大小）可以提高查询效率。 例如，用户个人资料表可能会存储一个用于头像图像的 BYTEA 列以及用于文件名的 VARCHAR 字段和 MIME 类型，从而无需扫描二进制内容即可实现高效的筛选。