oracle中char,varchar,varchar2,nvarchar2,类型的区别与使用

数据库字符类型详解
本文详细解释了数据库中char、varchar、nvarchar等字符类型的区别及适用场景。包括它们对中文字符的支持情况、固定与可变长度的特点,以及如何选择合适的类型以优化存储。
     1.char 
        char的长度是固定的,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。

2.varchar/varchar2 
varchar是长度不固定的,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,这点和char一样。 
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,varchar2用null代替varchar的空字符串 
varchar/varchar2适用于长度不固定的,一般不含中文的情况 

3.nvarchar/nvarchar2 
nvarchar和nvarchar2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定义的是字符数而不是字节数 
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 
nvarchar/nvarchar2适用于存放中文 

char [ ( n ) ] 
    固定长度,非 Unicode 字符数据,长度为 n 个字节。n 的取值范围为 1 至 8,000,存储大小是 n 个字节。 

varchar [ ( n | max ) ] 
    可变长度,非 Unicode 字符数据。n 的取值范围为 1 至 8,000。max 指示最大存储大小是 2^31-1 个字节。存储大小是输入数据的实际长度加 2 个字节,用于反映存储的数据的长度。所输入数据的长度可以为 0 个字符。 
    * 如果列数据项的大小一致,则使用 char。 
    * 如果列数据项的大小差异相当大,则使用 varchar。 
    * 如果列数据项大小相差很大,而且大小可能超过 8,000 字节,请使用 varchar(max)。 
      如果未在数据定义或变量声明语句中char 或 varchar 数据类型指定 n,则默认长度为 1。如果在使用 CAST 和 CONVERT 函数时char 或 varchar 数据类型未指定 n,则默认长度为 30。 

当执行 CREATE TABLE 或 ALTER TABLE 时,如果 SET ANSI_PADDING 为 OFF,则定义为 NULL 的 char 列将作为 varchar 处理。 





内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏稠密landmark环境下、预测更新步骤同时进行非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测更新机制同步否对滤波器稳定性精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
内容概要:本文围绕“基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计多级市场购电策略”展开,结合Matlab代码实现,提出了一种适用于电力市场化环境下的售电商优化决策模型。该模型采用主从博弈(Stackelberg Game)理论构建售电商用户之间的互动关系,售电商作为领导者制定电价套餐策略,用户作为跟随者响应电价并调整用电行为。同时,模型综合考虑售电商在多级电力市场(如日前市场、实时市场)中的【顶级EI复现】基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计多级市场购电策略(Matlab代码实现)购电组合优化,兼顾成本最小化收益最大化,并引入不确定性因素(如负荷波动、可再生能源出力变化)进行鲁棒或随机优化处理。文中提供了完整的Matlab仿真代码,涵盖博弈建模、优化求解(可能结合YALMIP+CPLEX/Gurobi等工具)、结果可视化等环节,具有较强的可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识、博弈论初步认知和Matlab编程能力的研究生、科研人员及电力市场从业人员,尤其适合从事电力市场运营、需求响应、售电策略研究的相关人员。; 使用场景及目标:① 掌握主从博弈在电力市场中的建模方法;② 学习售电商如何设计差异化零售套餐以引导用户用电行为;③ 实现多级市场购电成本风险的协同优化;④ 借助Matlab代码快速复现顶级EI期刊论文成果,支撑科研项目或实际系统开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的网盘资源下载完整代码案例数据,按照文档目录顺序逐步学习,重点关注博弈模型的数学表达Matlab实现逻辑,同时尝试对目标函数或约束条件进行扩展改进,以深化理解并提升科研创新能力。
内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)题的Matlab代码实现,旨在解决物流交通网络中枢纽节点的最优选址问题。通过构建数学模型,结合粒子群算法的全局寻优能力,优化枢纽位置及分配策略,提升网络传输效率并降低运营成本。文中详细阐述了算法的设计思路、实现步骤以及关键参数设置,并提供了完整的Matlab仿真代码,便于读者复现和进一步改进。该方法适用于复杂的组合优化问题,尤其在大规模网络选址中展现出良好的收敛性和实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事物流优化、智能算法研究或交通运输系统设计的研究生、科研人员及工程技术人员;熟悉优化算法基本原理并对实际应用场景感兴趣的从业者。; 使用场景及目标:①应用于物流中心、航空枢纽、快递分拣中心等p-Hub选址问题;②帮助理解粒子群算法在离散优化问题中的编码迭代机制;③为复杂网络优化提供可扩展的算法框架,支持进一步融合约束条件或改进算法性能。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解算法流程模型构建逻辑,重点关注粒子编码方式、适应度函数设计及约束处理策略。可尝试替换数据集或引入其他智能算法进行对比实验,以深化对优化效果和算法差异的理解。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值