Oracle --- 数据类型

本文详细介绍了Oracle数据库支持的四种基本数据类型:字符、数字、日期和其他类型。针对每种类型的特点进行了深入解析,并对比了不同字符类型之间的差异。

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一)数据类型的分类
Oracle支持的数据类型可以分为四个基本种类:字符数据类型、数字数据类型、日期数据类型以及表示其它数据的数据类型。
属于字符数据类型的有: char/varchar/varchar2/nvarchar/nvarchar2/long
属于数字数据类型的有: number
属于日期数据类型的有: date/timestamp
属于其它数据类型的有: raw/long raw/rowid/CLOB/NCLOB/BLOB/BFILE

二)字符数据类型
[b]1)char[/b]
[b]char的长度是固定的[/b],比如说,你定义了char(20),即使你你插入abc,不足二十个字节,数据库也会在abc后面自动加上17个空格,以补足二十个字节;
char是区分中英文的,中文在char中占两个字节,而英文占一个,所以char(20)你只能存20个字母或10个汉字。
char适用于长度比较固定的,一般不含中文的情况

[b]2)varchar[/b]
[b]varchar是长度不固定的[/b],比如说,你定义了varchar(20),当你插入abc,则在数据库中只占3个字节。
varchar同样区分中英文

[b]3)varchar2[/b]
varchar2基本上等同于varchar,它是oracle自己定义的一个非工业标准varchar,不同在于,[b]varchar2用null代替varchar的空字符串[/b]

[b]varchar/varchar2适用于长度不固定的,一般不含中文的情况 [/b]

[b]4)nvarchar[/b]
nvarchar是长度不固定的
nvarchar不区分中英文,比如说:你定义了nvarchar(20),你可以存入20个英文字母/汉字或中英文组合,这个20定义的是[b]字符数[/b]而不是字节数

[b]5)nvarchar2[/b]
nvarchar2基本上等同于nvarchar,不同在于nvarchar2中存的英文字母也占两个字节

[b]nvarchar/nvarchar2适用于存放中文[/b]

[b]6)long[/b]
LONG数据类型可以存放2GB的字符数据,它是从早期版本中继承来的。现在如果想存储大容量的数据,Oracle推荐使用CLOB和NCLOB数据类型。在表和SQL语句中使用LONG类型有许多限制。所以已经不大推荐使用了。

三)数字数据类型
Oracle使用标准、可变长度的内部格式来存储数字。这个内部格式精度可以高达38位。
NUMBER数据类型可以有两个限定符,如:
column NUMBER (precision, scale)
precision表示数字中的有效位。如果没有指定precision的话,Oracle将使用38作为精度。
scale表示数字小数点右边的位数,scale默认设置为0.如果把scale设成负数,Oracle将把该数字取舍到小数点左边的指定位数。

四)日期数据类型
[b]1)date[/b]
可以存储月,年,日,世纪,时,分和秒。度量粒度是秒

[b]2)timestamp[/b]
它包括了所有DATE数据类型的年月日时分秒的信息,而且包括了小数秒的信息。
to_char函数支持date和timestamp

五)其它数据类型
[b]1)raw[/b]
用于存储基于字节的数据,最多能存储2000个字节,它没有默认大小,所以在使用时要指定大小,可以建立索引。

[b]2)long raw[/b]
用于存储可变长度的二进制数据,最多能存储2GB,它受的限制和LONG类型一样

[b]3)rowid[/b]
ROWID是一种特殊的列类型,称之为伪列(pseudocolumn)。ROWID伪列在SQL SELECT语句中可以像普通列那样被访问。Oracle数据库中每行都有一个伪列。ROWID表示行的地址,ROWID伪列用ROWID数据类型定义。
ROWID与磁盘驱动的特定位置有关,因此,ROWID是获得行的最快方法。但是,行的ROWID会随着卸载和重载数据库而发生变化,因此建议不要在事务 中使用ROWID伪列的值。例如,一旦当前应用已经使用完记录,就没有理由保存行的ROWID.不能通过任何SQL语句来设置标准的ROWID伪列的值。
列或变量可以定义成ROWID数据类型,但是Oracle不能保证该列或变量的值是一个有效的ROWID.

[b]4)BLOB[/b]
它可以存储较大的二进制对象;如图形,音视频剪辑。

[b]5)CLOB[/b]
一个字符大型对象,可容纳单字节的字符;不支持宽度不等的字符集;最大为4G字节

[b]6)NLOB[/b]
一个字符大型对象,可容纳单字节的字符;不支持宽度不等的字符集;最大为4G字节;储存国家字符集

[b]7)BFILE[/b]
包含一个大型二进制文件的定位器,其储存在数据库的外面;使得可以以字符流I/O访问存在数据库服务器上的外部LOB;最大大小为4G字节.
标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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