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  • 常见数据库的三种类型
    千次阅读
    2021-04-10 16:52:00

    常见的数据类型:
    数值型:
    整型:tinyint(1字节)、smallint(2字节)、mediumint(3字节)、int/integer(4字节)、bigint(8字节) 特点:默认是有符号的,要设置无符号,需添加unsigned关键字;不设置长度,会有默认的长度,长度代表了显示的最大宽度,如果不够会用0在左边填充。
    小数: 浮点型:float(M,D)、double(M,D)
    定点型:dec(M,D)、decimal(M,D)
    M:整数部位+小数部位 D:小数部位 M和D都可以省略,定点型的精度较高,如果要求插入数值的精度较高如货币运算等则考虑使用。
    字符型:
    较短的文本:
    char:写法:char(M) M的意思:最大的字符数,可以省略,默认为1 特点:固定长度的字符 空间的损耗:比较耗费 效率:高
    varchar:写法:varchar(M) M的意思:最大的字符数,不可以省略 特点:可变长度的字符 空间的损耗:比较节省 效率:低
    较长的文本:
    text、blob(较长的二进制数据)
    日期型:
    date:只保存日期
    time:只保存时间
    year:只保存年
    datetime 保存日期+时间
    timestamp 保存日期+时间

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  • 数据库索引常见种类型

    万次阅读 2019-03-19 12:53:34
    索引分四类: index ----普通的索引,数据可以重复 fulltext----全文索引,用来对大表的文本域(char,varchar,text)进行索引。语法和普通索引一样。 unique ----唯一索引,唯一...第一:index unique scan ...

    索引分四类:

    index ----普通的索引,数据可以重复

    fulltext----全文索引,用来对大表的文本域(char,varchar,text)进行索引。语法和普通索引一样。 

    unique ----唯一索引,唯一索引,要求所有记录都唯一

    primary key ----主键索引,也就是在唯一索引的基础上相应的列必须为主键

     

    第一种:index unique  scan

        索引唯一扫描,当可以优化器发现某个查询条件可以利用到主键、唯一键、具有外键约束的列,或者只是访问其中某行索引所在的数据的时候,优化器会选择这种扫描类型。

     

    第二种:index range scan

        索引范围扫描,当优化器发现在UNIQUE列上使用了大于、小于、大于等于、小于等于以及BETWEEN等就会使用范围扫描,在组合列上只使用部分进行查询,导致查询出多行数据。对非唯一的索引列上进行任何活动都会使用index range scan

     

    第三种:index full scan

        全索引扫描,如果要查询的数据可以全部从索引中获取,则使用全索引扫描。

     

    第四种:index fast full scan

        索引快速扫描,扫描索引中的全部的数据块,与全索引扫描的方式基本上类似。两者之间的明显的区别是,索引快速扫描对查询的数据不进行排序,数据返回的时候不是排序的。“在这种存取方法中,可以使用多块读功能,也可以使用并行读入,从而得到最大的吞吐量和缩短执行时间”。

    展开全文
  • 数据库常见的数据类型

    万次阅读 2021-03-25 14:14:50
    文章目录一、常见的数据类型1.数值型 一、常见的数据类型 1、数值型: 整型 小数: 定点数 浮点型 2、字符型: 较短的文本:char、varchar 较长的文本:text、blob(较长的二进制数据) 3、日期型 1.数值型 ...


    一、常见的数据类型

    1、数值型:
             整型
             小数:
                   定点数
                   浮点型
    2、字符型:
             较短的文本:char、varchar
             较长的文本:text、blob(较长的二进制数据)
    3、日期型
    

    1.数值型

    (1)整型

    整数类型字节范围
    Tinyint1有符号:-128~127 , 无符号:0~225
    Smallint2有符号:-32768~32767, 无符号:0~65535
    Mediumint3有符号:-8388608~8388607, 无符号:0~1677215(反正很大)
    INT、integer4反正很大
    Bigint8反正很大

    分类:tinyint、smallint、mediumint、int/integer、bigint(保存的返回依次增大)
    特点:
    ① 默认为有符号,若要设置无符号,需要添加unsigned 关键字

    CREATE TABLE tab_int (t1 INT UNSIGNED) ;
    

    ② 如果插入的数值超出了整型的范围,会报OUT of range异常,并且插入临界值;

    ③ 如果不设置长度,会有默认的长度
    长度代表了显示的最大宽度,如果不够会用0在左边填充,但必须搭配zerofill 使用!
    例如:
    INT(7) 括号中7不是指范围,范围是由数据类型决定的,只是代表显示结果的宽度

    CREATE TABLE tab_int (t1 INT(7) ZEROFILL) ;#创建表
    INSERT INTO tab_int VALUES(123);#插入数据
    SELECT *FROM tab_int;#查看数据
    

    结果:
    在这里插入图片描述
    (2)小数
    分类:

    1、浮点型
              FLOAT(M,D) 占4个字节
              DOUBLE(M,D) 占8个字节(精度更高)
    2、定点型
              DEC(M,D)
              DECIMAL(M,D)
    3、其他
              BINARY和VARBINARY用于保存较短的二进制
              ENUM用于保存枚举
              SET用于保存集合
    
    

    特点:

    M:整数部位+小数部位
    D:小数部位
    如果超过范围,则插入临界值


    M和D都可以省略
    如果是DECIMAL,则M默认为10,D默认为0
    如果是FLOAT和DOUBLE,则会根据插入的数值的精度来决定精度

    ③定点型的精确度较高,如果要求插入数值的精度较高如货币运算等则考虑使用

    原则:所选择的类型越简单越好,能保存数值的类型越小越好

    2、字符型

    1、较短的文本
              char
              varchar
    2、较长的文本
              text
              blob(较大的二进制)
    

    较短的文本:
    注:CHAR(M),M表示该字段的值最长有多少个字符数

    字符串类型最多字符数描述及存储需求特点空间的耗费效率
    char(M)M(可以省略,默认为1)M为0~255之间的整数固定长度的字符比较耗费
    varchar(M)MM为0~65535之间的整数可变长度字符比较节省

    3、日期型

    分类:

    1、date只保存日期
    2、datetime保存日期+时间
    3、timestamp存日期+时间(时间戳)
    4、time只保存时间
    5、year只保存年
    

    特点:

    类型字节范围时区等的影响
    datetime81000——9999不受
    timestamp41970-2038
    展开全文
  • 早期较为时兴的数据库种类有三种,分别是层次式数据库、网络式数据库和关系型数据库。而在如今的互联网中,最常见数据库种类主要有2种,即关系型数据库和非关系型数据库。 二、层次数据库介绍 层次数据库是...

    一、数据库种类有哪些

    早期较为时兴的数据库种类有三种,分别是层次式数据库、网络式数据库和关系型数据库。而在如今的互联网中,最常见的数据库种类主要有2种,即关系型数据库和非关系型数据库。

    二、层次数据库介绍

    层次数据库是最开始研制的数据库系统软件,它把数据根据层次构造(树结构)的方法呈现。层次数据库以前是非常热门的数据库,但伴随着关系数据库的逐渐流行,如今早已非常少应用了。

    较为具备象征性的层次数据库是IMS(Information Management System)数据库,由IBM企业研发。

    三、关系型数据库详细介绍

    网络数据库和层次数据库在数据独立性和抽象性级別上有所欠缺,用户开展存储时,需要声明数据的存储结构和相对路径。而关系数据库就可以较切实解决这种问题。

    和Excel工作簿一样,关系型数据库也选用由列和行构成的二维表来管理数据,简单易懂。另外,它还利用SQL(Structured Query Language,结构化查询语言)对数据开展实际操作。

    更多关系数据库知识点请见:树懒学堂_关系数据库与非关系数据库

    四、非关系型数据库详细介绍

    伴随着互联网技术Web2.0的兴起,传统关系型数据库在应对大数据量,比如大规模和高并发的微博、微信或者SNS类型的web2.0动态网页时,已经有些力不从心,曝露了许多难以克服的难题。因此出现了针对大规模数据量场景,以性能卓越和应用便捷为目的的的数据库产品——NOSQL数据库。

    非关系型数据库主要是根据“非关系实体模型”的数据库,也称之为NoSQL数据库,NOSQL的原意是“Not only SQL”,而不是“NoSQL”的含意,因而,NoSQL的出现并不是要完全否认关系型数据库,只是做为传统关系型数据库的一个合理补充。NOSQL数据库在特殊的情景下能够充分发挥出无法想象的高效率和卓越性能。

    非关系型数据库还能够细分化为四个小项:

    • 键值(Key-Value)储存数据库;
    • 列储存(Column-oriedted)数据库;
    • 面向文本文档(Document-Oriented)数据库;
    • 图型(Graph)数据库。

    更多非关系数据库知识点请见:树懒学堂_关系数据库与非关系数据库

    五、不同种类数据库应用领域区别

    在数据库应用角度来区分的话,数据库还可以分为面向操作型和面向数据分析型,以下是根据实际应用场景的不同对数据库的简单的介绍。

    1.面向操作的关系型数据库

    • 典型性应用领域:ERP,CRM,信用卡交易,中小型电商
    • 数据储存方法:表格
    • 流行厂商:Oracle Database,Microsoft SQLServer,IBM DB2,EnterpriseDB(PostgreSQL),MySQL
    • 优点:完善的生态环境保护,事务保证/数据一致性
    • 缺点:严苛的数据模型界定,数据库拓展限制,和非结构型的结合应用较难。

    2.面向数据分析的关系型数据库

    • 典型性应用领域:数据仓库,商务智能,数据科学研究
    • 数据储存方法:表格
    • 流行厂商:Oracle Exadata,Oracle Hyperion,Teradata,IBM Netezza,Google BigQuery
    • 优点:信息内容和计算的一致性
    • 缺点:必须由数据库技术专业的IT工作人员维护保养,数据相应通常是分钟级

    3.面向操作的非关系型数据库

    • 典型性应用领域:Web,mobile,and IoT applications,social networking,user recommendations,shopping carts
    • 数据储存方法:有很多存储结构(document,graph,column,key-value,time series)
    • 流行厂商:MongoDB,Amazon DynamoDB,Amazon,Redis
    • 优点:便捷性,协调能力(不用预定义的方式),水平伸缩(适应大规模数据量),成本低(开源系统)
    • 缺点:欠缺事务保证

    4.面向数据分析的非关系型数据库

    • 典型性应用领域:索引数以百万计的数据点,预测分析,诈骗检验
    • 数据储存方法:Hadoop不用原有的数据构造;数据能够跨好几个服务器存储
    • 流行厂商:Cloudera,Hortonworks,MapR,MarkLogic,Snowflake,DataBricks,ElasticSearch
    • 优点:适用批量处理,并行处理文件;主要是开源的,资金投入较低
    • 缺点:迟缓的响应速度;不宜迅速检索或高速更新

    文章转载自:https://www.shulanxt.com/doc/dbdoc/db-type

     

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