ORACLE 数据类型

数据类型参数描述
char(n)n=1 to 2000字节定长字符串,n字节长,如果不指定长度,缺省为1个字节长(一个汉字为2字节)
varchar2(n)n=1 to 4000字节可变长的字符串,具体定义时指明最大长度n,
这种数据类型可以放数字、字母以及ASCII码字符集(或者EBCDIC等数据库系统接受的字符集标准)中的所有符号。
如果数据长度没有达到最大值n,Oracle 8i会根据数据大小自动调节字段长度,
如果你的数据前后有空格,Oracle 8i会自动将其删去。VARCHAR2是最常用的数据类型。
可做索引的最大长度3209。
number(m,n)m=1 to 38
n=-84 to 127
可变长的数值列,允许0、正值及负值,m是所有有效数字的位数,n是小数点以后的位数。
如:number(5,2),则这个字段的最大值是99,999,如果数值超出了位数限制就会被截取多余的位数。
如:number(5,2),但在一行数据中的这个字段输入575.316,则真正保存到字段中的数值是575.32。
如:number(3,0),输入575.316,真正保存的数据是575。
date从公元前4712年1月1日到公元4712年12月31日的所有合法日期,
Oracle 8i其实在内部是按7个字节来保存日期数据,在定义中还包括小时、分、秒。
缺省格式为DD-MON-YY,如07-11月-00 表示2000年11月7日。
long可变长字符列,最大长度限制是2GB,用于不需要作字符串搜索的长串数据,如果要进行字符搜索就要用varchar2类型。
long是一种较老的数据类型,将来会逐渐被BLOB、CLOB、NCLOB等大的对象数据类型所取代。
raw(n)n=1 to 2000可变长二进制数据,在具体定义字段的时候必须指明最大长度n,Oracle 8i用这种格式来保存较小的图形文件或带格式的文本文件,如Miceosoft Word文档。
raw是一种较老的数据类型,将来会逐渐被BLOB、CLOB、NCLOB等大的对象数据类型所取代。
long raw可变长二进制数据,最大长度是2GB。Oracle 8i用这种格式来保存较大的图形文件或带格式的文本文件,如Miceosoft Word文档,以及音频、视频等非文本文件。
在同一张表中不能同时有long类型和long raw类型,long raw也是一种较老的数据类型,将来会逐渐被BLOB、CLOB、NCLOB等大的对象数据类型所取代。
blob
clob
nclob
三种大型对象(LOB),用来保存较大的图形文件或带格式的文本文件,如Miceosoft Word文档,以及音频、视频等非文本文件,最大长度是4GB。
LOB有几种类型,取决于你使用的字节的类型,Oracle 8i实实在在地将这些数据存储在数据库内部保存。
可以执行读取、存储、写入等特殊操作。
bfile在数据库外部保存的大型二进制对象文件,最大长度是4GB。
这种外部的LOB类型,通过数据库记录变化情况,但是数据的具体保存是在数据库外部进行的。
Oracle 8i可以读取、查询BFILE,但是不能写入。
大小由操作系统决定。
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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