char、varchar、text和nchar、nvarchar、ntext的区别

本文详细介绍了SQL中的几种字符类型,包括CHAR、VARCHAR、TEXT及其Unicode版本NCHAR、NVARCHAR、NTEXT。对比了它们在存储长度、存储效率及Unicode支持方面的特点,并给出了选择建议。

1、CHAR。CHAR存储定长数据很方便,CHAR字段上的索引效率级高,比如定义char(10),那么不论你存储的数据是否达到了10个字节,都要占去10个字节的空间,不足的自动用空格填充。

2、VARCHAR。存储变长数据,但存储效率没有CHAR高。如果一个字段可能的值是不固定长度的,我们只知道它不可能超过10个字符,把它定义为 VARCHAR(10)是最合算的。VARCHAR类型的实际长度是它的值的实际长度+1。为什么“+1”呢?这一个字节用于保存实际使用了多大的长度。从空间上考虑,用varchar合适;从效率上考虑,用char合适,关键是根据实际情况找到权衡点。

3、TEXT。text存储可变长度的非Unicode数据,最大长度为2^31-1(2,147,483,647)个字符。

4、NCHAR、NVARCHAR、NTEXT。这三种从名字上看比前面三种多了个“N”。它表示存储的是Unicode数据类型的字符。我们知道字符中,英文字符只需要一个字节存储就足够了,但汉字众多,需要两个字节存储,英文与汉字同时存在时容易造成混乱,Unicode字符集就是为了解决字符集这种不兼容的问题而产生的,它所有的字符都用两个字节表示,即英文字符也是用两个字节表示。nchar、nvarchar的长度是在1到4000之间。和char、varchar比较起来,nchar、nvarchar则最多存储4000个字符,不论是英文还是汉字;而char、varchar最多能存储8000个英文,4000个汉字。可以看出使用nchar、nvarchar数据类型时不用担心输入的字符是英文还是汉字,较为方便,但在存储英文时数量上有些损失。

所以一般来说,如果含有中文字符,用nchar/nvarchar,如果纯英文和数字,用char/varchar
Nano-ESG数据资源库的构建基于2023年初至2024年秋季期间采集的逾84万条新闻文本,从中系统提炼出企业环境、社会及治理维度的信息。其构建流程首先依据特定术语在德语与英语新闻平台上检索,初步锁定与德国DAX 40成分股企业相关联的报道。随后借助嵌入技术对文本段落执行去重操作,以降低内容冗余。继而采用GLiNER这一跨语言零样本实体识别系统,排除与目标企业无关的文档。在此基础上,通过GPT-3.5与GPT-4o等大规模语言模型对文本进行双重筛选:一方面判定其与ESG议题的相关性,另一方面生成简明的内容概要。最终环节由GPT-4o模型完成,它对每篇文献进行ESG情感倾向(正面、中性或负面)的判定,并标注所涉及的ESG具体维度,从而形成具备时序特征的ESG情感与维度标注数据集。 该数据集适用于多类企业可持续性研究,例如ESG情感趋势分析、ESG维度细分类别研究,以及企业可持续性事件的时序演变追踪。研究者可利用数据集内提供的新闻摘要、情感标签与维度分类,深入考察企业在不同时期的环境、社会及治理表现。此外,借助Bertopic等主题建模方法,能够从数据中识别出与企业相关的核心ESG议题,并观察这些议题随时间的演进轨迹。该资源以其开放获取特性与连续的时间覆盖,为探究企业可持续性表现的动态变化提供了系统化的数据基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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