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首頁 行業百科 什么是SQL數據類型?SQL數據類型總結

什么是SQL數據類型?SQL數據類型總結

|億信華辰大數據知識庫2022-04-28

這里推薦一款產品——億信ABI,平臺提供了豐富的數據庫類型接入,包括主流的關系型數據庫以及分布式數據庫,能夠將業務數據對接到平臺中,提供后續建模分析使用,數據庫類型包括:Mysql、Oracle、SQL Server、DB2、GBase、PetaBase、Essbase等,同時也支持通過接入其他數據庫驅動的方式自定義數據庫。

一、SQL常見數據類型
先看看什么是數據類型,在每一個計算機語言里都界定了數據類型,實際上便是對常見的各種各樣的數據類型進行了明確的區分。計算機并不會像人們一樣能夠非常容易地區分數字與字符。例如,計算機一開始沒法分辨1和‘漢’的區別,除非是你明確地告訴它,“漢”是文本,1是數字。你要讓計算機處理文本,就傳字符串類型給它;你要讓計算機計算數值,就傳輸數字給它。
在SQL中,數據類型是一個標簽,標志了SQL怎樣與儲存的數據進行交互,是一個有利于SQL掌握每列中期望儲存什么類型的數據的手冊。SQL中常見的數據類型有多種,本文便介紹一下SQL中基本的數據類型。
1、時間日期型數據
Smalldatetime、datetime都是用以儲存日期和時間信息,其區別在于:
smalldatetime: 存放1/1/1900-6/6/2079的時間,精確到秒;datetime:存放1/1/1753-12/31/9999的時間數據,精確到0.001s。
2、整型數據
int、bigint、tinyint 、smallint這四個數據類型是用以存儲整數的,其區別在于:
int 從 -2^31 (-2,147,483,648) 到 2^31 – 1 (2,147,483,647) 的整型數據(所有數字);bigint 從 -2^63 (-9223372036854775808) 到 2^63-1 (9223372036854775807) 的整型數據(所有數字);tinyint 從 0 到 255 的整數數據;smallint 從 -2^15 (-32,768) 到 2^15 – 1 (32,767) 的整數數據。
3、字符型數據
varchar、text、char這幾類數據類型是用于儲存字符串的,他們的區別在于:
varcahr 按變長存儲數據;text 當你需要存儲非常大量的字符串時使用;char 固定長度存儲數據.
nvarchar、ntext 、nchar幾個是用來儲存字符串的,與上面的對應是相同的。唯一的區別是這三類都選用Unicode編號,一般在做國際化的網站時應用。
二、SQL通用數據類型
數據庫表中的每一個列都規定有名字和數據類型。SQL開發者務必在建立SQL表時聲明表格中的每一個列即將儲存的數據類型。下邊的表格列舉了SQL中通用的數據類型:

數據類型

描述

VARCHAR(n) 或CHARACTER VARYING(n)

字符/字符串。可變長度。最大長度 n。

CHARACTER(n)

字符/字符串。固定長度 n。

BOOLEAN

存儲 TRUE 或 FALSE 值

BINARY(n)

二進制串。固定長度 n。

INTEGER(p)

整數值(沒有小數點)。精度 p。

VARBINARY(n) 或BINARY VARYING(n)

二進制串。可變長度。最大長度 n。

INTEGER

整數值(沒有小數點)。精度 10。

SMALLINT

整數值(沒有小數點)。精度 5。

DECIMAL(p,s)

精確數值,精度 p,小數點后位數 s。例如:decimal(5,2) 是一個小數點前有 3 位數,小數點后有 2 位數的數字。

BIGINT

整數值(沒有小數點)。精度 19。

FLOAT(p)

近似數值,尾數精度 p。一個采用以 10 為基數的指數計數法的浮點數。該類型的 size 參數由一個指定最小精度的單一數字組成。

NUMERIC(p,s)

精確數值,精度 p,小數點后位數 s。(與 DECIMAL 相同)

FLOAT

近似數值,尾數精度 16。

REAL

近似數值,尾數精度 7。

DATE

存儲年、月、日的值。

DOUBLE PRECISION

近似數值,尾數精度 16。

TIMESTAMP

存儲年、月、日、小時、分、秒的值。

TIME

存儲小時、分、秒的值。

INTERVAL

由一些整數字段組成,代表一段時間,取決于區間的類型。

ARRAY

元素的固定長度的有序集合

XML

存儲 XML 數據

MULTISET

元素的可變長度的無序集合


三、SQL數據分析工具
工欲善其事,必先利其器,數據分析在實際應用當中,除了理解業務和理清思路之外,最講究的就是“工具在手,天下我有”,試想一下,要從海量、繁雜的數據中獲取有用的信息,沒有一款合適的數據分析工具可不行。
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