What is the difference between VARCHAR, VARCHAR2 and CHAR data types?

本文详细解释了数据库中CHAR、VARCHAR及VARCHAR2三种字符类型的差异。CHAR适用于固定长度字符串,会使用空格填充至指定长度;VARCHAR目前行为与VARCHAR2相同,但不推荐使用;VARCHAR2用于存储变长字符串,按实际长度保存。
What is the difference between VARCHAR, VARCHAR2 and CHAR data types?
Submitted by admin on Sat, 2005-11-26 08:30

Both CHAR and VARCHAR2 types are used to store character string values, however, they behave very differently. The VARCHAR type should not be used:

CHAR

CHAR should be used for storing fix length character strings. String values will be space/blank padded before stored on disk. If this type is used to store varibale length strings, it will waste a lot of disk space.

SQL> CREATE TABLE char_test (col1 CHAR(10));

Table created.

SQL> INSERT INTO char_test VALUES ('qwerty');

1 row created.

SQL> SELECT col1, length(col1), dump(col1) "ASCII Dump" FROM char_test;

COL1 LENGTH(COL1) ASCII Dump
---------- ------------ ------------------------------------------------------------
qwerty 10 Typ=96 Len=10: 113,119,101,114,116,121,32,32,32,32

Note: ASCII character 32 is a blank space.

VARCHAR

Currently VARCHAR behaves exactly the same as VARCHAR2. However, this type should not be used as it is reserved for future usage.

SQL> CREATE TABLE varchar_test (col1 VARCHAR2(10));

Table created.

SQL> INSERT INTO varchar_test VALUES ('qwerty');

1 row created.

SQL> SELECT col1, length(col1), dump(col1) "ASCII Dump" FROM varchar_test;

COL1 LENGTH(COL1) ASCII Dump
---------- ------------ ------------------------------------------------------------
qwerty 6 Typ=1 Len=6: 113,119,101,114,116,121

VARCHAR2

VARCHAR2 is used to store variable length character strings. The string value's length will be stored on disk with the value itself.

SQL> CREATE TABLE varchar2_test (col1 VARCHAR2(10));

Table created.

SQL> INSERT INTO varchar2_test VALUES ('qwerty');

1 row created.

SQL> SELECT col1, length(col1), dump(col1) "ASCII Dump" FROM varchar2_test;

COL1 LENGTH(COL1) ASCII Dump
---------- ------------ ------------------------------------------------------------
qwerty 6 Typ=1 Len=6: 113,119,101,114,116,121
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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