Типы данных в бд: Типы данных (Transact-SQL) — SQL Server

Содержание

Типы данных (Transact-SQL) — SQL Server

  • Статья
  • Чтение занимает 2 мин
  • Участники: 3

Были ли сведения на этой странице полезными?

Да Нет

Хотите оставить дополнительный отзыв?

Отзывы будут отправляться в корпорацию Майкрософт. Нажав кнопку «Отправить», вы разрешаете использовать свой отзыв для улучшения продуктов и служб Майкрософт. Политика конфиденциальности.

Отправить

В этой статье

Применимо к: SQL Server (все поддерживаемые версии) База данных SQL Azure Управляемый экземпляр SQL Azure Azure Synapse Analytics Параллельное хранилище данных

В SQL Server у каждого столбца, локальной переменной, выражения и параметра есть определенный тип данных. Тип данных — атрибут, определяющий, какого рода данные могут храниться в объекте: целые числа, символы, данные денежного типа, метки времени и даты, двоичные строки и так далее.

SQL Server предоставляет набор системных типов данных, определяющих все типы данных, которые могут использоваться в SQL Server. В Transact-SQL или Microsoft .NET Framework можно также определять собственные типы данных. Псевдонимы типов данных основываются на системных типах. Дополнительные сведения о псевдонимах типов данных см. в статье CREATE TYPE (Transact-SQL). Пользовательские типы данных обладают свойствами, зависящими от методов и операторов класса, который создается на одном из языков программирования, поддерживаемых .NET Framework.

При объединении одним оператором двух выражений с разными типами данных, параметрами сортировки, точностями, масштабами или длинами, результат определяется следующим образом.

  • Тип данных результата определяется применением правил очередности типов данных к входным выражениям. Дополнительные сведения см. в разделе Приоритет типов данных (Transact-SQL).
  • Параметры сортировки результата определяются правилами очередности параметров сортировки, если тип данных результата — char, varchar, text, nchar, nvarchar
    или ntext. Дополнительные сведения см. в статье Очередность параметров сортировки (Transact-SQL).
  • Точность, масштаб и длина результата зависят от точности, масштаба и длины входных выражений. Дополнительные сведения см. в разделе Точность, масштаб и длина (Transact-SQL).

SQL Server предоставляет синонимы типов данных для совместимости со стандартом ISO. Дополнительные сведения см. в статье Синонимы типов данных (Transact-SQL).

Категории типов данных

Типы данных в SQL Server объединены в следующие категории:

Символьные строки в Юникоде

Приблизительные числа

Двоичные данные

Прочие типы данных

Символьные строки

В зависимости от параметров хранения, некоторые типы данных в SQL Server относятся к следующим группам:

  • Типы данных больших значений: varchar(max) и nvarchar(max)

  • Типы данных больших объектов: text

    , ntext, image, varbinary(max) и xml

    Примечание

    Хранимая процедура sp_help возвращает -1 в качестве значения длины для типов данных большого объема и xml.

Точные числа

Приблизительные числа

Дата и время

Символьные строки

Символьные строки в Юникоде

Двоичные данные

Прочие типы данных

См. также раздел

CREATE PROCEDURE (Transact-SQL)
CREATE TABLE (Transact-SQL)
DECLARE @local_variable (Transact-SQL) EXECUTE (Transact-SQL)
Выражения (Transact-SQL)
Функции (Transact-SQL)
LIKE (Transact-SQL)
sp_droptype (Transact-SQL)
sp_help (Transact-SQL)
sp_rename (Transact-SQL)

7 основных типов баз данных — Джино • Журнал

В базах данных (БД) содержится упорядоченная информация, которой удобно пользоваться. Они делятся на разные типы — чтобы выбрать нужный, важно учесть, какие именно данные будут там храниться и по какому принципу будет удобнее всего работать с ними.

В целом нельзя сказать, что какие-то БД лучше других, — просто каждая из них подходит для решения каких-то определённых задач. Есть базы данных с открытым кодом, с возможностью масштабирования и с другими преимуществами. Лучше выбирать такие БД, которые вы сможете использовать именно так, как они задуманы.

Реляционные базы данных

Примеры — MySQL, Oracle DB, PostgreSQL. Это самый популярный тип БД, в которых информация хранится в виде таблиц. В строках находится описание каждого отдельного свойства объекта, а столбцы нужны для извлечения определённых свойств из строки. Таблицы могут быть взаимосвязаны.

Реляционная модель проста, но позволяет выполнить множество разных задач. Ею удобно пользоваться, если нужно связать элементы данных между собой и безопасно и надёжно управлять ими. Такие таблицы можно создать для хранения и обработки телефонных номеров пациентов, логинов и паролей пользователей, для отслеживания товарных запасов. При этом БД обеспечивает целостность данных в различных экземплярах базы в одно и то же время.

В реляционных БД есть поддержка SQL, а также индексация, которая позволяет быстрее находить нужные данные. Особый плюс таких баз — нормализация данных: они делятся на разные таблицы, поэтому исключены повторяющиеся или пустые ячейки. Транзакции реляционных БД соответствуют ACID — набору свойств, который гарантирует их надёжную обработку. Из минусов баз можно отметить относительно низкую скорость доступа к данным, плохую поддержку неструктурированных данных, сложность масштабирования и образование большого количества таблиц, из-за чего бывает трудно понять структуру данных.

Резидентные базы данных

Примеры — Redis, Apache Ignite, Tarantool. Сведения хранятся в оперативной памяти. Данные обрабатываются быстро, поэтому резидентные БД популярны там, где нужно обеспечить максимально короткое время отклика. Они помогают управлять телекоммуникационным оборудованием, проводить торги в онлайн-режиме или Real-Time обслуживание. Базы in-memory поддерживают и быстрое написание, и быстрое чтение. В основном они работают с записями «ключ-значение», но также могут работать со столбцами.

Чтобы при неожиданной перезагрузке не потерять данные, нужно сделать запись с предварительным журналированием на энергонезависимом устройстве. Это можно отнести к минусам базы in-memory — приходится вкладываться в дорогостоящие инфраструктурные решения, чтобы обеспечить бесперебойное питание. Также нужно постоянно копировать информацию на твёрдые носители. Ещё один недостаток БД — дорогое масштабирование.

Поисковые базы данных

Пример — Elastic. Этот тип БД нужен для получения сведений через фильтр. Искать можно по любому введённому значению, в том числе по отдельным словам. Можно пользоваться полнотекстовым поиском. Поисковые базы данных хорошо масштабируются и удобны для хранения журналов, объёмных текстовых значений.

Можно использовать поисковые БД для мониторинга оптимизации цен, обнаружения ошибок в приложении по бронированию билетов и решения множества других задач. В базе могут хранится миллиарды документов. Поиск осуществляется быстро. Минусы системы — плохая аналитическая поддержка и ограниченная возможность применения БД (можно использовать только для пакетных вставок).

Базы данных с широкими столбцами

Примеры — Cassandra, Google BigTable, HBase. БД с широкими столбцами могут запрашивать большие объёмы данных быстрее, чем обычные реляционные. Сведения хранятся в виде записей «‎ключ-значение»‎ на жёстком диске или твёрдотельном накопителе. Базы данных с широкими столбцами позволяют выполнять быструю запись построчно и быстрое чтение по ключу.

БД хорошо масштабируются и подходят для организации магазинных каталогов, механизмов обнаружения мошенничества. Их удобно использовать для управления огромными объёмами информации на множестве общих серверов в распределённой системе. Недостатками базы данных считается то, что она работает в формате «ключ-значение» и не имеет поддержки аналитики.

Столбчатые базы данных

Примеры — Clickhouse, Vertica. В БД такого типа данные хранятся в столбцах, а не в строках. Получение доступа к содержимому осуществляется без помощи ключей. При использовании столбчатых баз данных используют пакетную вставку, чтобы можно было готовить информацию для быстрого чтения по столбцам. В столбчатых БД есть поддержка аналитики и возможность удобного масштабирования.

Такие базы данных используют там, где нужно запрашивать информацию по определёным столбцам, — в системах розничных продаж и финансовых транзакций. Основный минус у БД только один: она подходит только для пакетных вставок.

Документоориентированные базы данных

Примеры — CouchDB, Couchbase, MongoDB. Если в реляционных БД для извлечения данных нужно объединять таблицы, то в этих базах отлично хранится несвязанная информация в больших объёмах. Они поддерживают JSON. Для любого ключа можно создать сложное значение и сразу включить всю структуру данных в одну запись. Выборка по запросу может содержать части множества документов без их полной загрузки в оперативную память.

В документоориентированных базах нет привязки к схеме. Они подходят для OLTP и поддерживают сложные типы. Такие БД предпочитают использовать в системах управления содержимым, для поиска документов, в издательском деле. Три недостатка базы данных — отсутствие хорошей аналитической поддержки и поддержки транзакций, а также сложности с масштабированием.

Графовые базы данных

Примеры — OrientDB, Neo4j. Данные хранятся в виде графов, то есть моделей с узлами и связями. Они достаточно гибкие, с логичной структурой. Узлы служат для хранения сущностей данных, а рёбра — для хранения взаимосвязей между сущностями, которыми можно управлять.

Графовые БД применяют для решения задач в биоинформатике, а также для моделирования социальных сетей, чтобы хранить взаимосвязанную информацию о людях. Базы данных такого типа плохо поддаются масштабированию, а второй их недостаток — необходимость использовать особый язык запросов SPARQL, который отличается от SQL.

Определяем базу данных под свои задачи

Как мы уже говорили, всё зависит от задач, которые вы будете выполнять. Нужно определить, какими особенностями должна обладать ваша БД.

Отталкиваться нужно от следующих факторов:

  • наличие аналитического доступа к БД;
  • количество таблиц или записей, которые вы планируете хранить;
  • необходимость использования столбцов;
  • наличие возможности получить доступ к таблицам, которые отфильтрованы по столбцам или по строкам;
  • необходимость писать или читать в режиме онлайн.

Символьные типы данных

Для символьных типов данных существуют две общие формы. Это могут быть строки или однобайтовые символы, это могут быть строки символов Unicode. (Unicode использует несколько байтов для задания одного символа.) Далее, строки могут иметь фиксированную или переменную длину. В табл. 4.2 представлен перечень символьных типов данных.

Таблица 4.2. Символьные типы данных

Тип данных

Описание

CHAR[(л)]

Представляет строки фиксированной длины из однобайтовых символов, где л — количество символов внутри строки Максимальное значение п равно 8000. CHARACTER(п) является дополнительным эквивалентом для char (л). Если л опущено, то длина строки предполагается равной единице

VARCHAR[(л)]

Описывает строку переменной длины из однобайтовых символов (0 < п < 8000). В отличие от типа данных char значения для типа данных varchar сохраняются в их фактической длине. Этот тип данных имеет два синонима: char varying и character varying

NCHAR[(л)]

Хранит строки фиксированной длины символов Unicode. Основное отличие между типами данных char и NCHAR заключается в том, что каждый символ типа данных nchar сохраняется в 2 байтах, в то время как каждый символ типа данных CHAR использует 1 байт хранимого пространства. По этой причине максимальное количество символов в столбце с типом данных nchar равно 4000

NVARCHAR[(л)]

Хранит строки переменной длины символов Unicode. Основное отличие между типами данных varchar и nvarchar в том, что каждый символ типа данных nvarchar сохраняется в 2 байтах, в то время как каждый символ типа данных varchar использует 1 байт хранимого пространства. Максимальное количество символов в столбце с типом данных NVARCHAR 4000

Замечание_

Тип данных varchar идентичен типу данных CHAR за одним исключением: если содержимое строки CHAR (л) короче, чем л символов, то оставшаяся часть строки заполняется пробелами. Значение типа данных varchar всегда сохраняется в соответствии с фактической длиной.

⇐Исловые типы данных | Microsoft SQL Server | Типы данных даты и времени⇒

БД

Типы данных языка SQL, определенные стандартом

Данные – это совокупная информация, хранимая в базе данных в виде одного из нескольких различных типов. С помощью типов данных устанавливаются основные правила для данных, содержащихся в конкретном столбце таблицы, в том числе размер выделяемой для них памяти.

В языке SQL имеется шесть скалярных типов данных, определенных стандартом. Их краткое описание представлено в таблице.

Таблица 2.1.
Тип данных Объявления
Символьный CHAR | VARCHAR
Битовый BIT | BIT VARYING
Точные числа NUMERIC | DECIMAL | INTEGER | SMALLINT
Округленные числа FLOAT | REAL | DOUBLE PRECISION
Дата/время DATE | TIME | TIMESTAMP
Интервал INTERVAL
Символьные данные

Символьные данные состоят из последовательности символов, входящих в определенный создателями СУБД набор символов. Поскольку наборы символов являются специфическими для различных диалектов языка SQL, перечень символов, которые могут входить в состав значений данных символьного типа, также зависит от конкретной реализации. Чаще всего используются наборы символов ASCII и EBCDIC. Для определения данных символьного типа используется следующий формат:

<символьный_тип>::=
{ CHARACTER [ VARYING][длина] | [CHAR | 
VARCHAR][длина]}

При определении столбца с символьным типом данных параметр длина применяется для указания максимального количества символов, которые могут быть помещены в данный столбец (по умолчанию принимается значение 1). Символьная строка может быть определена как имеющая фиксированную или переменную (VARYING) длину. Если строка определена с фиксированной длиной значений, то при вводе в нее меньшего количества символов значение дополняется до указанной длины пробелами, добавляемыми справа. Если строка определена с переменной длиной значений, то при вводе в нее меньшего количества символов в базе данных будут сохранены только введенные символы, что позволит достичь определенной экономии внешней памяти.

Битовые данные

Битовый тип данных используется для определения битовых строк, т.е. последовательности двоичных цифр (битов), каждая из которых может иметь значение либо 0, либо 1. Данные битового типа определяются при помощи следующего формата:

<битовый_тип>::=
BIT [VARYING][длина]
Точные числа

Тип точных числовых данных применяется для определения чисел, которые имеют точное представление, т.е. числа состоят из цифр, необязательной десятичной точки и необязательного символа знака. Данные точного числового типа определяются точностью и длиной дробной части. Точность задает общее количество значащих десятичных цифр числа, в которое входит длина как целой части, так и дробной, но без учета самой десятичной точки. Масштаб указывает количество дробных десятичных разрядов числа.

<фиксированный_тип>::=
{NUMERIC[точность[,масштаб]|{DECIMAL|DEC}
   [точность[, масштаб]
| {INTEGER |INT}| SMALLINT}

Типы NUMERIC и DECIMAL предназначены для хранения чисел в десятичном формате. По умолчанию длина дробной части равна нулю, а принимаемая по умолчанию точность зависит от реализации. Тип INTEGER (INT) используется для хранения больших положительных или отрицательных целых чисел. Тип SMALLINT – для хранения небольших положительных или отрицательных целых чисел; в этом случае расход внешней памяти существенно сокращается.

Округленные числа

Тип округленных чисел применяется для описания данных, которые нельзя точно представить в компьютере, в частности действительных чисел. Округленные числа или числа с плавающей точкой представляются в научной нотации, при которой число записывается с помощью мантиссы, умноженной на определенную степень десяти (порядок), например: 10Е3, +5.2Е6, -0.2Е-4. Для определения данных вещественного типа используется формат:

<вещественный_тип>::=
{ FLOAT [точность]| REAL |
   DOUBLE PRECISION}

Параметр точность задает количество значащих цифр мантиссы. Точность типов REAL и DOUBLE PRECISION зависит от конкретной реализации.

Дата и время

Тип данных «дата/время» используется для определения моментов времени с некоторой установленной точностью. Стандарт SQL поддерживает следующий формат:

<тип_даты/времени>::=
{DATE | TIME[точность][WITH TIME ZONE]| 
   TIMESTAMP[точность][WITH TIME ZONE]}

Тип данных DATE используется для хранения календарных дат, включающих поля YEAR (год), MONTH (месяц) и DAY (день). Тип данных TIME – для хранения отметок времени, включающих поля HOUR (часы), MINUTE (минуты) и SECOND (секунды). Тип данных TIMESTAMP – для совместного хранения даты и времени. Параметр точность задает количество дробных десятичных знаков, определяющих точность сохранения значения в поле SECOND. Если этот параметр опускается, по умолчанию его значение для столбцов типа TIME принимается равным нулю (т.е. сохраняются целые секунды), тогда как для полей типа TIMESTAMP он принимается равным 6 (т.е. отметки времени сохраняются с точностью до миллисекунд). Наличие ключевого слова WITH TIME ZONE определяет использование полей TIMEZONE HOUR и TIMEZONE MINUTE, тем самым задаются час и минуты сдвига зонального времени по отношению к универсальному координатному времени (Гринвичскому времени).

Данные типа INTERVAL используются для представления периодов времени.

Понятие домена

Домен – это набор допустимых значений для одного или нескольких атрибутов. Если в таблице базы данных или в нескольких таблицах присутствуют столбцы, обладающие одними и теми же характеристиками, можно описать тип такого столбца и его поведение через домен, а затем поставить в соответствие каждому из одинаковых столбцов имя домена. Домен определяет все потенциальные значения, которые могут быть присвоены атрибуту.

Стандарт SQL позволяет определить домен с помощью следующего оператора:

<определение_домена>::=
   CREATE DOMAIN имя_домена [AS]
      тип_данных
   [ DEFAULT значение]
   [ CHECK (допустимые_значения)]

Каждому создаваемому домену присваивается имя, тип данных, значение по умолчанию и набор допустимых значений. Следует отметить, что приведенный формат оператора является неполным. Теперь при создании таблицы можно указать вместо типа данных имя домена.

Удаление доменов из базы данных выполняется с помощью оператора:

DROP DOMAIN имя_домена [ RESTRICT |
   CASCADE]

В случае указания ключевого слова CASCADE любые столбцы таблиц, созданные с использованием удаляемого домена, будут автоматически изменены и описаны как содержащие данные того типа, который был указан в определении удаляемого домена.

Альтернативой доменам в среде SQL Server являются пользовательские типы данных.

Типы данных, используемые в SQL-сервере

Системные типы данных

Один из основных моментов процесса создания таблицы – определение типов данных для ее полей. Тип данных поля таблицы определяет тип информации, которая будет размещаться в этом поле. Понятие типа данных в SQL Server полностью адекватно понятию типа данных в современных языках программирования. SQL-сервер поддерживает большое число различных типов данных: текстовые, числовые, двоичные (см. таблицу 2.2).

Таблица 2.2.
image smalldatetime bit binary
text real decimal char
uniqueidentifier money numeric timestamp
tinyint datetime smallmoney nvarchar
smallint float varbinary nchar
int ntext varchar sysname

Приведем краткий обзор типов данных SQL Server.

Для хранения символьной информации используются символьные типы данных, к которым относятся CHAR (длина), VARCHAR (длина), NCHAR (длина), NVARCHAR (длина). Последние два предназначены для хранения символов Unicode. Максимальное значение длины ограничено 8000 знаками (4000 – для символов Unicode).

Хранение символьных данных большого объема (до 2 Гб) осуществляется при помощи текстовых типов данных TEXT и NTEXT.

К целочисленным типам данных относятся INT (INTEGER), SMALLINT, TINYINT, BIGINT. Для хранения данных целочисленного типа используется, соответственно, 4 байта (диапазон от -231 до 231-1), 2 байта (диапазон от -215 до 215-1), 1 байт (диапазон от 0 до 255) или 8 байт (диапазон от -263 до 263-1). Объекты и выражения целочисленного типа могут применяться в любых математических операциях.

Числа, в составе которых есть десятичная точка, называются нецелочисленными. Нецелочисленные данные разделяются на два типа – десятичные и приблизительные.

К десятичным типам данных относятся типы DECIMAL [(точность[,масштаб])] или DEC и NUMERIC [(точность[,масштаб])]. Типы данных DECIMAL и NUMERIC позволяют самостоятельно определить формат точности числа с плавающей запятой. Параметр точность указывает максимальное количество цифр вводимых данных этого типа (до и после десятичной точки в сумме), а параметр масштаб – максимальное количество цифр, расположенных после десятичной точки. В обычном режиме сервер позволяет вводить не более 28 цифр, используемых в типах DECIMAL и NUMERIC (от 2 до 17 байт).

К приблизительным типам данных относятся FLOAT (точность до 15 цифр, 8 байт) и REAL (точность до 7 цифр, 4 байта). Эти типы представляют данные в формате с плавающей запятой, т.е. для представления чисел используется мантисса и порядок, что обеспечивает одинаковую точность вычислений независимо от того, насколько мало или велико значение.

Для хранения информации о дате и времени предназначены такие типы данных, как DATETIME и SMALLDATETIME, использующие для представления даты и времени 8 и 4 байта соответственно.

Типы данных MONEY и SMALLMONEY делают возможным хранение информации денежного типа; они обеспечивают точность значений до 4 знаков после запятой и используют 8 и 4 байта соответственно.

Тип данных BIT позволяет хранить один бит, который принимает значения 0 или 1.

В среде SQL Server реализован ряд специальных типов данных.

Тип данных TIMESTAMP применяется в качестве индикатора изменения версии строки в пределах базы данных.

Тип данных UNIQUEIDENTIFIER используется для хранения глобальных уникальных идентификационных номеров.

Тип данных SYSNAME предназначен для идентификаторов объектов.

Тип данных SQL_VARIANT позволяет хранить значения любого из поддерживаемых SQL Server типов данных за исключением TEXT, NTEXT, IMAGE и TIMESTAMP.

Тип данных TABLE, подобно временным таблицам, обеспечивает хранение набора строк, предназначенных для последующей обработки. Тип данных TABLE может применяться только для определения локальных переменных и возвращаемых пользовательскими функциями значений. Пример использования типа данных TABLE приведен в лекции, посвященной функциям пользователя.

Тип данных CURSOR нужен для работы с такими объектами, как курсоры, и может быть востребован только для переменных и параметров хранимых процедур. Курсоры SQL Server представляют собой механизм обмена данными между сервером и клиентом. Курсор позволяет клиентским приложениям работать не с полным набором данных, а лишь с одной или несколькими строками. Примеры использования данных типа CURSOR мы рассмотрим в лекциях, посвященных курсорам и хранимым процедурам.

Создание пользовательского типа данных

В системе SQL-сервера имеется поддержка пользовательских типов данных. Они могут использоваться при определении какого-либо специфического или часто употребляемого формата.

Создание пользовательского типа данных осуществляется выполнением системной процедуры:

sp_addtype [@typename=]type,[@phystype=] 
   system_data_type
      [,[@nulltype=]’null_type’]

Тип данных system_data_type выбирается из следующей таблицы.

Таблица 2.3.
image smalldatetime decimal bit
text real ‘decimal[(p[,s])]’ ‘binary(n)’
uniqueidentifier datetime numeric ‘char(n)’
smallint float ‘numeric[(p[,s])]’ ‘nvarchar(n)’
int ‘float(n)’ ‘varbinary(n)’
ntext ‘varchar(n)’ ‘nchar(n)’
EXEC sp_addtype bir, DATETIME, 'NULL' 
или 
EXEC sp_addtype bir, DATETIME, ‘NOT NULL’
Пример 2.1. Создание пользовательского типа данных bir.
CREATE TABLE tab
(id_n	INT IDENTITY(1,1) PRIMARY KEY,
names	VARCHAR(40), 
birthday	BIR)
Пример 2.2. Использование пользовательского типа данных bir при создании таблицы.

Удаление пользовательского типа данных происходит в результате выполнения процедуры sp_droptype type: EXEC sp_droptype ‘bir’

Получение информации о типах данных

Получить список всех типов данных, включая пользовательские, можно из системной таблицы systypes:

Преобразование типов

Нередко требуется конвертировать значения одного типа в значения другого. Наиболее часто выполняется конвертирование чисел в символьные данные и наоборот, для этого используется специализированная функция STR. Для выполнения других преобразований SQL Server предлагает универсальные функции CONVERT и CAST, с помощью которых значения одного типа преобразовываются в значения другого типа, если такие изменения вообще возможны. CONVERT и CAST примерно одинаковы и могут быть взаимозаменяемыми.

CAST(выражение AS тип_данных)
CONVERT(тип_данных[(длина)],
   выражение [,стиль])

С помощью аргумента стиль можно управлять стилем представления значений следующих типов данных: дата/время, денежный или нецелочисленный.

DECLARE @d DATETIME
DECLARE  @s CHAR(8)
SET @s=’29.10.01’
SET @d=CAST(@s AS DATETIME)
Пример 2.3. Преобразование данных символьного типа к данным типа дата/время.

Наряду с типами данных основополагающими понятиями при работе с языком SQL в среде MS SQL Server являются выражения, операторы, переменные, управляющие конструкции.

Выражения

Выражения представляют собой комбинацию идентификаторов, функций, знаков логических и арифметических операций, констант и других объектов. Выражение может быть использовано в качестве аргумента в командах, хранимых процедурах или запросах.

Выражение состоит из операндов (собственно данных) и операторов (знаков операций, производимых над операндами). В качестве операндов могут выступать константы, переменные, имена столбцов, функции, подзапросы.

Операторы – это знаки операций над одним или несколькими выражениями для создания нового выражения. Среди операторов можно выделить унарные операторы, операторы присваивания, арифметические операторы, строковые операторы, операторы сравнения, логические операторы, битовые операторы.

Переменные

В среде SQL Server существует несколько способов передачи данных между командами. Один из них – передача данных через локальные переменные. Прежде чем использовать какую-либо переменную, ее следует объявить. Объявление переменной выполняется командой DECLARE, имеющей следующий формат:

DECLARE {@имя_переменной тип_данных }
   [,...n]

Значения переменной можно присвоить посредством команд SET и SELECT. С помощью команды SELECT переменной можно присвоить не только конкретное значение, но и результат вычисления выражения.

DECLARE @a INT
SET @a=10
Пример 2.4. Использование SET для присваивания значения локальной переменной.
DECLARE @k INT
SELECT @k=SUM(количество) FROM Товар
Пример 2.5. Использование SELECT для присваивания локальной переменной результата вычислений.

Управляющие конструкции SQL

Язык SQL является непроцедурным, но тем не менее в среде SQL Server предусмотрен ряд различных управляющих конструкций, без которых невозможно написание эффективных алгоритмов.

Группировка двух и более команд в единый блок осуществляется с использованием ключевых слов BEGIN и END:

<блок_операторов>::=
BEGIN
{ sql_оператор | блок_операторов }
END

Сгруппированные команды воспринимаются интерпретатором SQL как одна команда. Подобная группировка требуется для конструкций поливариантных ветвлений, условных и циклических конструкций. Блоки BEGIN…END могут быть вложенными.

Некоторые команды SQL не должны выполняться вместе с другими командами (речь идет о командах резервного копирования, изменения структуры таблиц, хранимых процедур и им подобных), поэтому их совместное включение в конструкцию BEGIN…END не допускается.

Нередко определенная часть программы должна выполняться только при реализации некоторого логического условия. Синтаксис условного оператора показан ниже:

<условный_оператор>::=
IF лог_выражение
  { sql_оператор | блок_операторов }
[ ELSE
  {sql_оператор | блок_операторов } ]

Циклы организуются с помощью следующей конструкции:

<оператор_цикла>::=
WHILE лог_выражение
   { sql_оператор | блок_операторов }
   [ BREAK ]
   { sql_оператор | блок_операторов }
   [ CONTINUE ]

Цикл можно принудительно остановить, если в его теле выполнить команду BREAK. Если же нужно начать цикл заново, не дожидаясь выполнения всех команд в теле, необходимо выполнить команду CONTINUE.

Для замены множества одиночных или вложенных условных операторов используется следующая конструкция:

<оператор_поливариантных_ветвлений>::=
CASE входное_значение
WHEN {значение_для_сравнения |
   лог_выражение } THEN
   вых_выражение [,...n]
[ ELSE иначе_вых_значение ]
END

Если входное значение и значение для сравнения совпадают, то конструкция возвращает выходное значение. Если же значение входного параметра не найдено ни в одной из строк WHEN…THEN, то тогда будет возвращено значение, указанное после ключевого слова ELSE.

Основные объекты структуры базы данных SQL-сервера

Рассмотрим логическую структуру базы данных.

Логическая структура определяет структуру таблиц, взаимоотношения между ними, список пользователей, хранимые процедуры, правила, умолчания и другие объекты базы данных.

Логически данные в SQL Server организованы в виде объектов. К основным объектам базы данных SQL Server относятся объекты, представленные в таблице 2.4.

Таблица 2.4.
Tables Таблицы базы данных, в которых хранятся собственно данные
Views Просмотры (виртуальные таблицы) для отображения данных из таблиц
Stored Procedures Хранимые процедуры
Triggers Триггеры – специальные хранимые процедуры, вызываемые при изменении данных в таблице
User Defined function Создаваемые пользователем функции
Indexes Индексы – дополнительные структуры, призванные повысить производительность работы с данными
User Defined Data Types Определяемые пользователем типы данных
Keys Ключи – один из видов ограничений целостности данных
Constraints Ограничение целостности – объекты для обеспечения логической целостности данных
Users Пользователи, обладающие доступом к базе данных
Roles Роли, позволяющие объединять пользователей в группы
Rules Правила базы данных, позволяющие контролировать логическую целостность данных
Defaults Умолчания или стандартные установки базы данных

Приведем краткий обзор основных объектов баз данных.

Таблицы

Все данные в SQL содержатся в объектах, называемых таблицами. Таблицы представляют собой совокупность каких-либо сведений об объектах, явлениях, процессах реального мира. Никакие другие объекты не хранят данные, но они могут обращаться к данным в таблице. Таблицы в SQL имеют такую же структуру, что и таблицы всех других СУБД и содержат:

  • cтроки; каждая строка (или запись) представляет собой совокупность атрибутов (свойств) конкретного экземпляра объекта;
  • cтолбцы; каждый столбец (поле) представляет собой атрибут или совокупность атрибутов. Поле строки является минимальным элементом таблицы. Каждый столбец в таблице имеет определенное имя, тип данных и размер.
Представления

Представлениями (просмотрами) называют виртуальные таблицы, содержимое которых определяется запросом. Подобно реальным таблицам, представления содержат именованные столбцы и строки с данными. Для конечных пользователей представление выглядит как таблица, но в действительности оно не содержит данных, а лишь представляет данные, расположенные в одной или нескольких таблицах. Информация, которую видит пользователь через представление, не сохраняется в базе данных как самостоятельный объект.

Хранимые процедуры

Хранимые процедуры представляют собой группу команд SQL, объединенных в один модуль. Такая группа команд компилируется и выполняется как единое целое.

Триггеры

Триггерами называется специальный класс хранимых процедур, автоматически запускаемых при добавлении, изменении или удалении данных из таблицы.

Функции

Функции в языках программирования – это конструкции, содержащие часто исполняемый код. Функция выполняет какие-либо действия над данными и возвращает некоторое значение.

Индексы

Индекс – структура, связанная с таблицей или представлением и предназначенная для ускорения поиска информации в них. Индекс определяется для одного или нескольких столбцов, называемых индексированными столбцами. Он содержит отсортированные значения индексированного столбца или столбцов со ссылками на соответствующую строку исходной таблицы или представления. Повышение производительности достигается за счет сортировки данных. Использование индексов может существенно повысить производительность поиска, однако для хранения индексов необходимо дополнительное пространство в базе данных.

Пользовательские типы данных

Пользовательские типы данных – это типы данных, которые создает пользователь на основе системных типов данных, когда в нескольких таблицах необходимо хранить однотипные значения; причем нужно гарантировать, что столбцы в таблице будут иметь одинаковый размер, тип данных и чувствительность к значениям NULL.

Ограничения целостности

Ограничения целостности – механизм, обеспечивающий автоматический контроль соответствия данных установленным условиям (или ограничениям). Ограничения целостности имеют приоритет над триггерами, правилами и значениями по умолчанию. К ограничениям целостности относятся: ограничение на значение NULL, проверочные ограничения, ограничение уникальности (уникальный ключ), ограничение первичного ключа и ограничение внешнего ключа. Последние три ограничения тесно связаны с понятием ключей.

Правила

Правила используются для ограничения значений, хранимых в столбце таблицы или в пользовательском типе данных. Они существуют как самостоятельные объекты базы данных, которые связываются со столбцами таблиц и пользовательскими типами данных. Контроль значений данных может быть реализован и с помощью ограничений целостности.

Умолчания

Умолчания – самостоятельный объект базы данных, представляющий значение, которое будет присвоено элементу таблицы при вставке строки, если в команде вставки явно не указано значение для этого столбца.

Тип данных

Путем включения в запись поля кода адреса, состоящего из одной буквы, можно задать еще один критерий упорядочивания записей. Например, по этому полю можно сортировать данные независимо от полей с фамилиями и номерами записей. Поскольку в поле кода адреса будет вводиться только одна литера, для него подойдут такие параметры: тип данных — Текстовый, размер -1 символ.

Дополнительное поле первичного ключа позволяет ускорить поиск необходимой информации. Например, в таблице адресов целесообразно сделать вторым полем первичного ключа поле Фамилия, поскольку в такой таблице, как правило, разыскиваются фамилии.

Поле с типом данных Числовой по умолчанию имеет формат Длинное целое. Для поля, содержащего почтовые индексы, следует выбрать формат Длин-

ное целое, учитывая стандарт почтового ведомства (шесть цифр)

Для полей с номерами телефонов и факсов надлежит устанавливать тип данных Текстовый, если эти номера не будут использоваться позже в качестве критерия сортировки. Номер телефона (включая код города) можно ввести в текстовое поле в любой привычной для пользователя форме, например:

(0211)73-73-73 0211/73-73-73 0211-73-73-73

Если для этих полей выбрать тип данных Числовой, то номера придется записывать без разделительных знаков:

0211737373 Недостатком такой формы записи является то, что код города и номер теле-

фона сливаются.

Для поля День рождения в Access 2000 предусмотрены тип Дата/время и

несколько форматов отображения содержимого, перечень которых находится в поле Формат поля области Свойства поля.

Примечание:

Дату и время пользователь может вводить в любом допустимом в Access 2000 формате. Независимо от того, как введены данные, на экране они отображаются в соответствии с форматом, установленным в поле таблицы в списке Дата/время.

3.2. Ввод данных

После создания всех полей и определения их свойств выполняется ввод данных в таблицу. Чтобы заполнить таблицу, следует перейти из окна конструктора таблицы на лист данных, нажав кнопку Вид на панели инструментов (первая слева). При этом вид кнопки изменится, а ее повторное нажатие приведет к возврату в окно конструктора таблицы (указанной кнопке соответствует команда Режим таблицы в меню Вид).

Сохраните таблицу.

Заполнение таблиц

Новая Access-таблица состоит из одной пустой записи. После ввода данных пустая запись смещается в конец таблицы. Именно в ней осуществляется ввод информации.

Типы данных SQL [Реферат №8716]

Содержание:

Введение SQL

Язык SQL (Structured Query Language) относится к языку структурированных запросов. Он также является универсальным компьютерным языком используемым для создания, изменения и управления данными в реляционных базах данных. Не смотря на имеющиеся заблуждения язык SQL является информационно-логическим, а не языком программирования. Большое количество особенностей SQL, начиная с ранних версий противоречили принципам реляционной модели, основанной Эдгаром Коддом. Вместе с тем спецификация этого языка считается законченной спецификацией модели данных, играющей сегодня роль двойника реляционной модели. На данный момент SQL называют «свободным языком». Интерфейсы на основе SQL поддерживаются практически всеми основными СУБД, причем далеко не все изначально задумывались как реляционные системы (см. приложение А, рисунок 1), и, скорее всего, такое положение вещей не изменится.

Если для рассмотрения отдельно брать сам SQL, то его нельзя считать ни СУБД, ни самостоятельным программным продуктом. Невозможно сходить в магазин и «приобрести SQL». SQL — это обязательная часть СУБД, инструмент организации связи между СУБД и пользователем.

Ядро базы данных является основой СУБД, оно несет ответственность за физическую запись на диск и структурирование данных, а также за физическое считывание данных с диска. Помимо всего этого, оно получает запросы от других составляющих СУБД (а именно генератор форм, генератор отчетов), от пользовательских программ и других вычислительных систем. SQL реализует множество разнообразных функций: интерактивность запросов. Пользователи добавляют операторы SQL в интерактивные программы, предусматривающие чтение и отображение данных на экране.

Программирование баз данных. Для связи с базой данных программисты пишут в своих приложениях команды SQL, такая функция применяется и в программах, созданных пользователями и в служебных программах.

Администрирование баз данных. В этом случае SQL используется администратором базы данных для установления структуры базы данных и управления доступом к данным.

Создание приложений с архитектурой клиент-сервер. SQL применяется для установления связи посредством локальной сети с сервером базы данных, который содержит совместно используемые данные. Приложения с такой архитектурой способствуют значительному снижению сетевого трафика и увеличению производительности как рабочих станций, так и серверов.

SQL — язык распределенных баз данных. SQL позволяет распределять данные между несколькими смежными вычислительными системами. Программы каждой из систем связываются между собой через SQL, отправляя им запросы на доступ к данным.

Итак, SQL стал мощным и полезным инструментом для людей, программ и вычислительных систем в сфере доступа к информации, находящейся в реляционных базах данных.

История SQL

Язык SQL, предназначавшийся для управления базами данных, был создан в середине 70-х годов компанией IBM по проекту пробной реляционной СУБД System-R. Первоначально этот язык носил название SEQUEL (Structured English Query Language), что не полностью объясняло сущность языка. Естественно, язык был в большей степени направлен на удобную и несложную интерпретацию запросов к реляционным базам данных, но на самом деле, он практически с самого начала стал полным языком баз данных, имеющим кроме инструментов формулирования запросов и управления базами данных следующие возможности:

средства определения и управления структурой БД.

средства определения ограничений и единства триггеров,

средства определения представлений БД,

средства определения схем физического уровня, отвечающих за точное выполнение запросов,

средства разрешения доступа к таблицам и их полям,

средства установки точек сохранения транзакций, обеспечения фиксации и откатов транзакций.

В языке не было инструментов для синхронизации доступа к объектам БД от параллельно выполняемых транзакций, то есть подразумевалось, что требуемую синхронизацию обеспечит СУБД.

На данный момент язык SQL используется всеми коммерческими реляционными СУБД и практически всеми СУБД, изначально не предполагавшими реляционный подход.

Стандартизация языка SQL была начата практически в одно время с возникновением его первых коммерческих релизов. В 1982 году комитету по базам данных Американского национального института стандартов (ANSI) поступил заказ на создание стандартов для языка реляционных БД. В октябре 1985 года был выполнен проект стандарта, который являлся уже не первым стандартом проекта ANSI. Этот стандарт был принят ANSI уже в 1986 году, а через год одобрен Международной организацией по стандартизации (ISO).

Типы данных SQL и структура языка

Язык SQL стандартов SQL: 2003, SQL: 1999 и даже SQL/92 — это достаточно огромный и сложный язык. Его потенциал практически невозможно сразу постичь и тем более освоить. Исходя из этого, требуется подразделять язык на уровни, или слои, таким образом, что каждый слой языка содержит в себе все конструкции, находящиеся на более низком уровне. В стандарте существует несколько способов разделения языка на уровни. В одной из классификаций он делится на базовый, промежуточный и полный. Из всех существующих конструкций языка SQL можно отметить такие конструкции, которые используются при прямом (direct) взаимодействии конечного пользователя с СУБД. На последующем уровне встраиваемого (embedded) SQL язык дополняется конструкциями, которые позволяют применять возможности прямого SQL в приложениях, написанных на популярных языках программирования. На уровне динамического (dynamic) SQL встраиваемый SQL расширяется конструкциями, позволяющими программам обращаться к СУБД с конструкциями прямого SQL, которые образуются во время работы программы.

Важно знать, что данный момент ни одна система полностью не соответствует стандарту SQL. Кроме этого, все диалекты языка имеют возможности не являющиеся стандартными. Исходя из этого, можно решить, что все диалекты — это ответвления одного стандарта SQL. Такое явление создает проблемы при перенесении приложений, созданных для одних СУБД в другие СУБД.

Язык SQL владеет терминами, которые несколько отличаются от терминов реляционной теории, к примеру, вместо «отношений» применяются «таблицы», вместо «кортежей» «строки», вместо «атрибутов» «столбцы».

Стандарт языка SQL в некоторых моментах отходит от реляционной теории, хоть и опирается на нее. К примеру, в отношении реляционной модели не может быть одинаковых кортежей, а таблицы SQL могут содержать идентичные записи. Существуют и иные отличия.

Язык SQL — это реляционно полный язык, поэтому каждый оператор реляционной алгебры в состоянии быть выраженным соответствующим оператором SQL.

В стандарте SQL1 был описан лишь минимальный набор типов данных, которые можно использовать для представления информации в реляционной базе данных. Они поддерживаются во всех коммерческих СУБД. Стандарт SQL2 добавил в этот список строки переменной длины, значения даты и времени и др. Современные СУБД позволяют обрабатывать данные самых разнообразных типов, среди которых наиболее распространенными являются:

Целые числа. В столбцах, имеющих этот тип данных, обычно хранятся данные о ценах, количествах, возрасте сотрудников и т.д. Целочисленные столбцы часто используются также для хранения идентификаторов, таких как идентификатор клиента, служащего или заказа.

Десятичные числа. В столбцах данного типа хранятся числа, имеющие дробную часть, но которые необходимо вычислять точно, например курсы валют и проценты. Кроме того, в таких столбцах часто хранятся денежные величины.

Числа с плавающей запятой. Столбцы этого типа используются для хранения величин, которые можно вычислять приблизительно, например значения весов и расстояний. Числа с плавающей запятой могут представлять больший диапазон значений, чем десятичные числа, однако при вычислениях возможны погрешности округления.

Строки символов постоянной длины. В столбцах, имеющих этот тип данных, обычно хранятся имена людей и компаний, адреса и т.п.

Строки символов переменной длины. Столбцы этого типа позволяют хранить строки символов, длина которых изменяется в некотором диапазоне. В стандарте SQL1 были определены только строки постоянной длины, которые проще обрабатывать, но они требуют больше места для хранения.

Денежные величины. Во многих СУБД поддерживается тип данных MONEY или CURRENCY, который обычно хранится в виде десятичного числа или числа с плавающей запятой. Наличие отдельного типа данных для представления денежных величин позволяет правильно форматировать их при выводе на экран.

Дата и время. Поддержка значений даты/времени также широко распространена в различных СУБД, хотя способы ее реализации довольно сильно отличаются друг от друга. Как правило, над значениями этого типа данных можно выполнять различные операции. Стандарт SQL2 включает определение типов данных DATE, TIME, TIMESTAMP и INTERVAL, а также поддержку часовых поясов и возможность указания точности представления времени (например, десятые или сотые доли секунды).

Булевы величины. Некоторые СУБД, например Informix Universal Server, явным образом поддерживают логические значения (TRUE или FALSE), а другие СУБД разрешают выполнять в инструкциях SQL логические операции (сравнение, логическое И/ИЛИ и др.) над данными.

Длинный текст. Многие СУБД поддерживают столбцы, в которых хранятся длинные текстовые строки (обычно длиной до 32000 или 65000 символов, а в некоторых случаях и больше). Это позволяет хранить в базе данных целые документы. Как правило, СУБД запрещает использовать эти столбцы в интерактивных запросах.

Неструктурированные потоки байтов. Современные СУБД позволяют хранить и извлекать неструктурированные потоки байтов переменной длины. Столбцы, имеющие этот тип данных, обычно используются для хранения графических и видеоизображений, исполняемых файлов и других неструктурированных данных.

Таблица 1 Типы данных SQL

Тип данных

Описание

CHAR

Строки символов постоянной длины

VARCHAR

Строки символов переменной длины

NCHAR

Строки локализованных символов постоянной длины

NCHAR VARYNG

Строки локализованных символов переменной длины

INTEGER

Целые числа

SMALLINT

Малые числа

BIT

Цепочки битов постоянной длины

BIT VARYNG

Цепочки битов переменной длины

NUMERIC

Числа с заданной точностью и степенью

DOUBLE PRECISION

Числа с плавающей запятой низкой точности

DATE

Дата

TIME

Время

TIMESTAMP

Дата и Время

INTERVAL

Временной интервал

DECIMAL

Числа с плавающей запятой

REAL

Числа с плавающей запятой низкой точности

Вывод

SQL по праву считается полнофункциональным мощным сервером баз данных, выдающийся тем, что имеет высокую производительность, лёгкость понимания и удобный интерфейс. Под управлением SQL в состоянии работать базы данных в широком спектре от уровня среднего звена отдельной организации до распределенных баз масштаба корпорации. Доступ к SQL Server предусмотрен из большого числа средств разработки клиентских приложений, настольных баз данных и офисных продуктов. Изначально SQL адаптирован под взаимодействие с другими серверами BackOffice, что благоприятствует прямо охватить решение комплексных задач хранения и обработки информации, электронного документооборота, создания интернет-приложений и т.д. SQL используется как в стандартных клиент-серверных платформах, так и в многоуровневых средах. Microsoft Transaction Server является одним из главных инструментов при создании распределенных приложений. Все основные разработчики СУБД применяют SQL, и никакая новая СУБД, не поддерживающая SQL, не в праве рассчитывать на успех. Реляционную базу данных и приложения, работающие на ней, возможно перенести с одной СУБД на другую с минимумом изменений и переподготовкой пользователей. Программные средства, находящиеся в составе СУБД для персональных компьютеров, такие как генераторы отчетов, генераторы приложений, взаимодействуют с реляционными базами данных многих типов. Исходя из этого, SQL гарантирует независимость от конкретных СУБД, что является одной из основных причин его популярности.

Список источников

  1. Виейра Р. в Программирование баз данных Microsoft SQL Server 2005. Базовый курс. — М.: «Диалектика», 2007.
  2. Уолтерс Р.Э. SQL Server 2008: ускоренный курс для профессионалов Accelerated SQL Server 2008.Р.Э. Уолтерс, М. Коулс — М.: «Вильямс», 2008.
  3. Фаронов В.В. Основы программирования в SQL. — М.: Издатель Молгачева С.В., 2002.
  4. Гандерлой М. Освоение Microsoft SQL Server 2005 Mastering Microsoft SQL Server 2005.М. Гандерлой, Д. Джорден, Д. Чанц — М.: «Диалектика», 2007.

Типы данных SQL — JournalDev

Типы данных SQL определяют тип значения, которое может храниться в столбце таблицы. Например, если мы хотим, чтобы столбец хранил только целочисленные значения, мы можем определить его тип данных как int .

Типы данных SQL

Типы данных SQL можно разделить на следующие категории.

  1. Числовые типы данных, такие как int, tinyint, bigint, float, real и т. д.
  2. Типы данных даты и времени, такие как Date, Time, Datetime и т. д.
  3. Символьные и строковые типы данных, такие как char, varchar, text и т. д.
  4. Типы данных символьной строки Unicode, например, nchar, nvarchar, ntext и т. д.
  5. Двоичные типы данных, такие как binary, varbinary и т. д.
  6. Различные типы данных — clob, blob, xml, курсор, таблица и т. д.

Типы данных SQL важные моменты

  • Не все типы данных поддерживаются всеми поставщиками реляционных баз данных. Например, база данных Oracle не поддерживает DATETIME, а MySQL не поддерживает тип данных CLOB.Поэтому при разработке схемы базы данных и написании SQL-запросов обязательно проверьте, поддерживаются ли типы данных.
  • Перечисленные здесь типы данных не включают все типы данных, это наиболее часто используемые типы данных. Некоторые поставщики реляционных баз данных имеют свои собственные типы данных, которые могут не быть перечислены здесь. Например, Microsoft SQL Server имеет типы данных money и smallmoney , но поскольку он не поддерживается другими популярными поставщиками баз данных, он не указан здесь.
  • У каждого поставщика реляционных баз данных есть свой предел максимального размера для различных типов данных, вам не нужно запоминать этот предел. Идея состоит в том, чтобы знать, какой тип данных следует использовать в конкретном сценарии.

Давайте подробно рассмотрим различные категории типов данных SQL.

SQL Типы числовых данных

2147483647

SQL Дата и времени Типы данных

Datatype От К
бит 0 1
TINYINT 0 255
SMALLINT -32768 32767
INT -2147483648
BIGINT -9223372036, 854775808 9223372036, 854775807
десятичное -10 ^ 38 + 1 10 ^ 38 -1
числовой -10^38 +1 10^38 -1
с плавающей запятой -1.79e + 308 1.79E + 308
Real -3.400E + 38 3.40E + 38

Сохраняет год в цифрах 4-значный формат.Диапазон от 1901 до 2155 в 4-значном формате. Диапазон 70-69, представляющий 1970-2099. 6 7

DataType Описание
DATE Сохраняет дату в формате YYYY-MM-DD
TIME Сохраняет время в формате HH:MI:SS
DATETIME Сохраняет дату и информацию DD HH:MI:SS
TIMESTAMP Сохраняет количество секунд, прошедших с эпохи Unix (‘1970-01-01 00:00:00’ UTC)
YEAR
DataType Описание
CHAR фиксированная длина с максимальной длиной 8000 символов
VARCHAR Хранилище переменной длины с максимальной длиной 8000 символов
VARCHAR(max) Хранилище переменной длины с предоставленным максимальным количеством символов, не поддерживается в MySQL размер данных 2 ГБ

Обратите внимание, что все вышеперечисленные типы данных предназначены для потока символов, их нельзя использовать с данными Unicode.

SQL Unicode символ и строки типов данных

  • DataType описание
    NCHAR фиксированная длина с максимальной длиной 4000 символов
    Nvarchar хранение переменной длины с максимальной длиной 4000 символов
    NVARCHAR(max) Хранилище переменной длины с предоставленным максимальным количеством символов
    NTEXT Хранилище переменной длины с максимальным размером данных 1 ГБ, типы данных выше
    0 Примечание, типы данных выше не поддерживаются в базе данных MySQL.

    SQL Binary Tymes

    6

    SQL Разное Типы данных

    DataType Описание
    Бинарный Фиксированная длина с максимальной длиной 8 000 байт
    Varbinary Длина переменной длины с максимальной длиной 8000 байт
    VARBARIA (MAX) Длина переменной длины с предоставленным Max Bytes
    Изображение Длина переменной длины с максимальным размером 2 ГБ двоичные данные
    DataType Описание
    CLOB Персонаж Большие объекты, которые могут держать до 2 ГБ
    BLOB для двоичных объектов
    XML для хранения XML Data
    JSON для хранения Данные JSON

    Это все, что нужно ick обзор типов данных SQL.

    Ссылка: Типы данных Oracle Database, Типы данных MySQL

    PostgreSQL: Документация: 14: Глава 8. Типы данных

    bigint int8 восьмибайтовое целое со знаком
    большой серийный номер серийный номер8 автоинкрементное восьмибайтовое целое число
    бит [( n )]   битовая строка фиксированной длины
    разные биты [ ( n ) ] варбит [ ( n ) ] битовая строка переменной длины
    логический логический логическое логическое значение (истина/ложь)
    коробка   прямоугольный ящик на плоскости
    байта   двоичные данные («массив байтов»)
    символ [ ( n ) ] символ [ ( п ) ] строка символов фиксированной длины
    переменный символ [ ( n ) ] varchar [ ( n ) ] строка символов переменной длины
    сидр   Сетевой адрес IPv4 или IPv6
    круг   круг на плоскости
    дата   календарная дата (год, месяц, день)
    двойная точность с плавающей запятой8 число двойной точности с плавающей запятой (8 байт)
    инет   Адрес хоста IPv4 или IPv6
    целое число целое число , целое число4 четырехбайтовое целое число со знаком
    интервал [ поля ] [ ( p ) ]   промежуток времени
    json   текстовые данные JSON
    джсонб   двоичные данные JSON, декомпозированные
    строка   бесконечная линия на плоскости
    левый сегмент   отрезок на плоскости
    макаддр   MAC-адрес (управление доступом к среде)
    макаддр8   MAC-адрес (управление доступом к среде) (формат EUI-64)
    деньги   сумма в валюте
    числовой [ ( p , s ) ] десятичный [( p , s )] точное числовое значение выбираемой точности
    путь   геометрический путь на плоскости
    pg_lsn   Порядковый номер журнала PostgreSQL
    pg_snapshot   Моментальный снимок идентификатора транзакции на уровне пользователя
    точка   геометрическая точка на плоскости
    полигон   замкнутый геометрический путь на плоскости
    реальный поплавок4 число с плавающей запятой одинарной точности (4 байта)
    малое целое инт2 двухбайтовое целое со знаком
    мелкосерийный серийный2 автоинкрементное двухбайтовое целое число
    серийный номер серийный номер4 автоинкрементное четырехбайтовое целое число
    текст   строка символов переменной длины
    время [ ( p ) ] [ без часового пояса ]   время суток (без часового пояса)
    время [ ( p ) ] с часовым поясом время время суток, включая часовой пояс
    метка времени [ ( p ) ] [ без часового пояса ]   дата и время (без часового пояса)
    метка времени [ ( p ) ] с часовым поясом метка времени дата и время, включая часовой пояс
    запрос   текстовый поисковый запрос
    цвектор   документ текстового поиска
    txid_snapshot   Моментальный снимок идентификатора транзакции на уровне пользователя (устаревший; см. pg_snapshot )
    идентификатор пользователя   универсальный уникальный идентификатор
    xml   XML-данные

    Как выбор типа данных SQL Server влияет на производительность базы данных

    Почему ваш выбор типа данных SQL Server имеет значение

    Знаете ли вы, что неправильный выбор типа данных может существенно повлиять на структуру и производительность вашей базы данных? Разработчики и администраторы баз данных могут повысить производительность базы данных, поняв типы данных, поддерживаемые SQL Server, и последствия выбора различных типов.Лучшей практикой является «правильный размер» типов данных, задавая бизнес-вопросы и определяя типы данных, которые лучше всего подходят для нужд организации и приложения.

    Правильное определение размера может привести к значительной экономии места на диске, что может повысить производительность базы данных. Другими соображениями, которые следует учитывать, являются ограничение размера страницы данных SQL Server 8 КБ и условия, которые могут привести к разбиению страницы. Также следите за неявными преобразованиями, неприятным побочным продуктом несоответствия типов данных.Принятие мер по предотвращению несоответствий и разделения страниц может значительно повысить производительность.

    Ниже приведены некоторые рекомендации по выбору правильного размера типов данных и повышению производительности базы данных.

    Во-первых, давайте рассмотрим некоторые ключевые моменты, касающиеся типов данных SQL Server.

    №1. В SQL Server фиксированные типы данных и типы данных переменной длины имеют разные требования к хранению

     

    • Для типов данных фиксированной ширины всегда требуется один и тот же объем памяти, независимо от значения, хранящегося в этих столбцах или переменных.
    • Типы данных переменной ширины всегда имеют два дополнительных байта служебных данных.
    • Для типов данных, начинающихся с N (NCHAR и NVARCHAR), N обозначает количество сохраняемых символов. Это N x 2. Поскольку NCHAR и NVARCHAR могут хранить информацию в формате Unicode, для каждого символа требуется два байта памяти.
    • Если вы сохраняете значение, строковое значение, которое всегда будет коротким, или односимвольное значение, с точки зрения хранения лучше использовать CHAR(1) вместо VARCHAR(1).Даже если поле VARCHAR(1) пусто, для него все равно потребуется два байта памяти.

    На следующей диаграмме представлена ​​удобная сводка требований к хранилищу для типов данных фиксированной ширины и переменной длины: 

     

    №2. Формат FIXVAR — это реальный физический формат, который SQL Server использует для хранения записи

    .

     

     

    №3. Со столбцами фиксированной ширины легко найти данные в записях, поскольку размер F-данных легко вычисляется

     

     

    Напротив, для столбцов переменной ширины размер каждого значения варьируется от записи к записи.

    Когда используются столбцы переменной ширины, SQL Server использует указатели, чтобы облегчить поиск данных. Если таблица полностью состоит из типов данных фиксированной ширины, для одной записи в этой таблице всегда будет требоваться определенный объем памяти.

     

     

    №4. При выборе правильного размера типов данных рекомендуется проанализировать, является ли тип данных подходящим контейнером для значения, которое будет храниться

    .

    Важно задавать деловые вопросы о будущем направлении организации.Цель определения правильного размера — определить, подходит ли тип данных для приложения или бизнеса.

    Ниже приведена таблица, в которой приведены требования к хранилищу и диапазоны значений для различных типов данных:

    Ниже приведены несколько примеров типов данных правильного размера для различных ситуаций:

     

    №5. Правильный размер таблицы может привести к огромной экономии памяти

    В приведенном ниже примере минимальный размер таблицы служащих правильного размера составляет 104 байта по сравнению с 1304 байтами в таблице служащих, размер которой не соответствует размеру.

    Вот таблица сотрудников правильного размера:

     

    №6. SQL Server использует собственный контейнер, называемый страницей данных, для хранения записей на диске

    .

    Существует три типа страниц данных: 1) данные в строке, 2) данные переполнения строки и 3) данные больших объектов. Все страницы имеют фиксированный размер 8 КБ или 8 192 байта.

    Страницы данных состоят из трех компонентов: 1) 96-байтового заголовка страницы, 2) записей данных и 3) массива записей или слотов, который занимает 2 байта на запись.

    Разработчики и администраторы баз данных должны знать следующую информацию:

    • Ограничение в 8 КБ влияет на то, что может поместиться на странице данных. Как правило, данные хранятся в строке. Однако, если запись длиннее 8 КБ, это представляет проблему. Одна запись не может охватывать несколько страниц данных. В результате необходимо использовать страницы данных row-overflow или LOB.
    • VARCHAR(8000) и NVARCHAR(4000) используют страницы данных переполнения строки
    • VARCHAR(MAX) и NVARCHAR(MAX) используют страницы данных LOB
    • Если строка превышает значение второй страницы данных размером 8 КБ, SQL Server создаст цепочку разных страниц.Это может привести к дополнительным требованиям к хранилищу и дополнительным затратам на ввод-вывод.

       

    Помните, что SQL Server работает в пределах 8 КБ страницы данных, потому что это имеет реальные последствия при настройке производительности.

     

    № 7: ведение журнала транзакций может привести к снижению производительности SQL Server

    .

    Еще одно соображение, о котором следует помнить, — это активность в журнале транзакций. SQL Server записывает в журнал транзакций каждый раз, когда есть инструкция INSERT, UPDATE или DELETE.Объем записанного журнала транзакций пропорционален объему работы, выполненной SQL Server.

    Чем больше работы выполняется на сервере с ведением журнала транзакций, тем больше времени требуется для выполнения запросов. Том журнала транзакций также влияет на резервное копирование/восстановление, репликацию, доставку журналов, зеркалирование и группы доступности. В системах с большим количеством транзакций ведение журнала транзакций увеличивает конкуренцию за ресурсы. Важно помнить, что все операции ввода-вывода превращаются в дополнительную работу для SQL Server.

     

    № 8. Разделение страниц требует больших затрат с точки зрения хранения, и его лучше по возможности избегать

    Если таблица SQL Server кластеризована и имеет кластеризованный индекс, может произойти разделение страниц. Если новая запись вставляется в уже заполненную страницу данных, SQL Server выделяет другую страницу в другом месте. Он берет около половины записей данных с исходной страницы, перемещает их на новую страницу и снова пытается вставить новую запись. Если новая запись по-прежнему не подходит, SQL Server создаст еще одно разделение страниц.Каскадные разбиения страниц могут быть очень дорогими с точки зрения хранения.

    Хотя разделение страниц обычно происходит только в кластеризованных таблицах и только при выполнении операций INSERT, существуют ситуации, которые могут привести к непреднамеренному разбиению страниц. Например:

    • Обновления столбца переменной длины . Разделение страниц также может произойти при обновлении столбца переменной длины. Если запись не может быть обновлена ​​на месте или в другом месте на той же странице, операция UPDATE становится DELETE и INSERT.Затем операция INSERT запускает разделение страницы.
    • Использование GUID для кластеризации ключей. Если выполняется много одноэлементных операций INSERT и для ключа кластеризации используется GUID, весьма вероятно, что разделение страниц будет происходить почти при каждой операции INSERT.

     

    Я рекомендую создавать ключи кластеризации:

    1. Узкий . Это экономит место.
    2. Уникальный . Ключ кластеризации не должен повторяться.
    3. Статический . Ключ для данной записи всегда должен оставаться одним и тем же.
    4. Постоянно возрастающий . Если ключ кластеризации постоянно увеличивается, горячая точка находится в конце последовательности ключей кластеризации, поэтому разделение страниц не происходит в середине последовательности.

    Автоматически увеличивающиеся целые числа и автоматически увеличивающиеся большие целые числа соответствуют этим четырем критериям.

    Некоторые команды склонны использовать NEWSQUENTIALID(). Это приводит к автоинкрементному GUID.Когда организация устанавливает исправления для своих серверов SQL, она должна перезагрузить базовый сервер Windows. Затем начальная точка NEWSEQUENTIALID() сбрасывается на другое значение. Это потенциально опасно и очень рискованно. Если команда действительно хочет использовать идентификаторы GUID, рекомендуется разделить ключ кластеризации и первичный ключ.

     

    № 9: неявные преобразования в SQL Server могут привести к снижению производительности

    В SQL Server, если два поля имеют разные типы данных, их значения не считаются одинаковыми, даже если внешнему наблюдателю они кажутся идентичными.Преобразования значений в SQL Server следуют предустановленным правилам приоритета. Небольшие типы данных всегда преобразуются с повышением частоты в более крупные типы данных. Затем SQL Server может сравнить значения. Это влияет на производительность кода T-SQL.

    Вот таблица с правилами приоритета:

     

     

    Ниже приведены некоторые дополнительные моменты, которые следует учитывать при неявных преобразованиях:

    • Если вы не соответствуете типам данных, вы не сможете выполнять поиск по своим индексам .При несоответствии типов данных SQL Server требует гораздо больше усилий для выполнения запросов. Если вы измените несколько типов данных и сопоставите их, вы сможете значительно повысить производительность.
    • Некоторые преобразования бесплатны . К ним относятся преобразования между CHAR и VARCHAR, а также преобразования между NCHAR и NVARCHAR.
    • Использовать UNICODE или не использовать UNICODE — все зависит от компромиссов . Если вы по умолчанию используете VARCHAR, данные могут быть потеряны, и вам может потребоваться рефакторинг.Если вы используете NVARCHAR, требования к хранилищу и вводу-выводу удваиваются.
    • Использование NVARCHAR(500) может увеличить стоимость планов выполнения SQL Server . Когда SQL Server создает план выполнения, он использует затраты и оценки. Одной из оценок, используемых в алгоритме, является средний размер строки. С типом данных переменной ширины SQL Server не знает средний размер строки и не запрашивает данные. Вместо этого он принимает определение типа данных. Если вы используете NVARCHAR(500) в качестве определения типа данных, это может раздуть план выполнения.
    • Существуют инструменты для поиска неявных преобразований . Джонатан Кехайяс написал код для сканирования кеша плана выполнения и поиска кода, который страдает от неявных преобразований. Хотя этот инструмент полезен, не рекомендуется запускать его для производственной базы данных.

     

    Высокая производительность базы данных начинается с правильного выбора типа данных

    Разработчики и администраторы баз данных могут повысить производительность базы данных, начав с типов данных правильного размера.Выбор подходящего типа данных может оказать существенное влияние на экономию памяти. Когда разработчики хорошо разбираются в подсистеме хранения, это позволяет им писать более эффективный код и выжимать из своего кода дополнительную мощность.

     

    Об авторе

    Энди Юн — старший инженер по решениям SentryOne и Microsoft MVP. Он работает с SQL Server уже 15 лет как разработчик и администратор баз данных. Используя знание внутреннего устройства SQL Server и обширный опыт работы с высокотранзакционными средами, он стремится сделать T-SQL более компактным и рациональным.Энди очень увлечен передачей знаний другим, регулярно выступая на User Groups, SQL Saturdays и PASS Summit. Энди является соучредителем Чикагской ассоциации SQL, соруководителем Чикагской группы пользователей пригородов и членом Организационного комитета Chicago SQL Saturday. Этот документ был адаптирован из презентации, которую Энди сделал на SQLBits XVI.

    Что такое типы данных и почему они важны?

    Тип данных — это атрибут, связанный с фрагментом данных, который сообщает компьютерной системе, как интерпретировать его значение.Понимание типов данных гарантирует, что данные собираются в предпочтительном формате, а значение каждого свойства соответствует ожидаемому.

    Имейте в виду, что типы данных не следует путать с двумя типами данных, которые вместе называются данными клиента, — данными объекта и данными события.

    Для правильного определения свойств событий и свойств объектов требуется хорошее понимание типов данных. Четко определенный план отслеживания должен содержать тип данных каждого свойства, чтобы обеспечить точность данных и предотвратить их потерю.

    Прежде чем перейти к важности типов данных, давайте рассмотрим некоторые распространенные типы данных.

    Общие типы данных

    Целое (целое)

    Это наиболее распространенный числовой тип данных, используемый для хранения чисел без дробной части (-707, 0, 707).

    Плавающая точка (с плавающей запятой)

    Это также числовой тип данных, используемый для хранения чисел, которые могут иметь дробный компонент, как денежные значения (707,07, 0,7, 707,00).

    Обратите внимание, что число часто используется как тип данных, который включает в себя как типы int, так и типы с плавающей запятой.

    Символ (char)

    Используется для хранения одной буквы, цифры, знака препинания, символа или пробела.

    Строка (строка или текст)

    Это последовательность символов и наиболее часто используемый тип данных для хранения текста. Кроме того, строка может также содержать цифры и символы, однако она всегда обрабатывается как текст.

    Номер телефона обычно хранится в виде строки (+1-999-666-3333), но также может храниться в виде целого числа (9996663333).

    Булево значение (bool)

    Представляет значения true и false.При работе с логическим типом данных полезно помнить, что иногда логическое значение также представляется как 0 (ложь) и 1 (истина).

    Нумерованный тип (enum)

    Он содержит небольшой набор предопределенных уникальных значений (также известных как элементы или перечислители), которые можно сравнивать и назначать переменной перечисляемого типа данных.

    Значения перечисляемого типа могут быть текстовыми или числовыми. По сути, логический тип данных — это предопределенное перечисление значений true и false.

    Например, если перечислителями являются рок и джаз, переменной жанра перечисляемого типа может быть присвоено одно из двух значений, но не оба одновременно.

    Если вас попросят указать ваши предпочтения в музыкальном приложении и выбрать один из двух жанров в раскрывающемся меню, переменный жанр будет хранить либо рок, либо джаз.

    При перечисляемом типе значения могут храниться и извлекаться в виде числовых индексов (0, 1, 2) или строк.

    Массив

    Массив, также известный как список, представляет собой тип данных, в котором хранится ряд элементов в определенном порядке, обычно все одного типа.

    Поскольку в массиве хранится несколько элементов или значений, структура данных, хранящихся в массиве, называется структурой данных массива.

    Каждый элемент массива можно получить с помощью целочисленного индекса (0, 1, 2,…), а общее количество элементов в массиве представляет собой длину массива.

    Например, переменная жанра массива может хранить один или несколько элементов рок, джаз и блюз. Индексы трех значений равны 0 (рок), 1 (джаз) и 2 (блюз), а длина массива равна 3 (поскольку он содержит три элемента).

    Продолжая пример с музыкальным приложением, если вас попросят выбрать один или несколько из трех жанров, и вам понравятся все три (приветствую вас), переменная жанра сохранит все три элемента (рок, джаз, блюз). ).

    Дата

    Объяснений не требуется; обычно хранит дату в формате ГГГГ-ММ-ДД (синтаксис ISO 8601).

    Время

    Сохраняет время в формате чч:мм:сс. Помимо времени суток, его также можно использовать для хранения прошедшего времени или временного интервала между двумя событиями, который может превышать 24 часа.Например, время, прошедшее с момента события, может составлять более 72 часов (72:00:59).

    Дата и время

    Сохраняет значение, содержащее одновременно дату и время в формате ГГГГ-ММ-ДД чч:мм:сс.

    Отметка времени

    Обычно представленная во времени Unix, метка времени представляет собой количество секунд, прошедших с полуночи (00:00:00 UTC) 1 января 1970 года.

    Обычно используется компьютерными системами для регистрации точной даты и времени события с точностью до количества секунд в формате, на который не влияют часовые пояса.Поэтому, в отличие от даты и времени, временная метка остается неизменной независимо от вашего географического положения.

    Если подумать, у каждого из нас есть временная метка — введите здесь дату и время своего рождения, чтобы увидеть свои собственные.

    Пример и резюме

    Различные языки программирования предлагают различные другие типы данных для различных целей, однако были рассмотрены наиболее часто используемые типы данных, которые вам необходимо знать, чтобы стать управляемым данными.

    Хороший способ подумать о типах данных — это когда вы сталкиваетесь с какой-либо формой или опросом.

    Глядя на стандартную регистрационную форму, следует помнить, что каждое поле принимает значения определенного типа данных.

    Текстовое поле сохраняет ввод в виде строки, тогда как числовое поле обычно принимает целое число.

    Имена и адреса электронной почты всегда имеют строковый тип, в то время как числа могут храниться как числовой тип или как строка, поскольку строка представляет собой набор символов, включая цифры.

    В полях с одним или несколькими параметрами, где нужно выбирать из предопределенных параметров, в игру вступают перечисляемые типы данных и массивы.

    В приведенной выше форме регистрации на Facebook поле «День рождения» имеет 3 подполя, каждое из которых относится к перечисляемому типу, в котором предлагается выбрать один вариант для дня, месяца и года соответственно.

    Точно так же поле «Пол» требует, чтобы вы выбрали один из двух предопределенных вариантов или добавили пользовательский вариант, ввод которого сохраняется в виде строки.

    Строки, такие как пароли, всегда хешируются или шифруются (или, по крайней мере, должны быть).

    Теперь давайте посмотрим на важность типов данных.

    Важность типов данных

    Вам может быть интересно, почему так важно знать обо всех этих типах данных, когда вас в основном интересует понимание того, как использовать данные о клиентах. Есть только одна основная причина — собрать чистые и непротиворечивые данные.

    Ваши знания о типах данных пригодятся на двух этапах сбора данных, как описано ниже.

    Инструменты

    Процесс отслеживания поведенческих данных из первичных источников данных и синхронизации данных с внутренней или внешней системой хранения называется инструментированием.

    Первым шагом в процессе инструментирования является создание плана отслеживания данных. Все, что вам нужно знать о плане отслеживания, описано в этом руководстве.

    При принятии решения о том, какие события отслеживать и какие свойства собирать (как событий, так и объектов), указание типа данных каждого свойства в плане отслеживания делает процесс инструментирования намного более эффективным и оставляет мало места для ошибок.

    Это особенно полезно для инженеров, которым поручено внедрение.Убедившись, что каждое свойство отправляется с правильным типом данных, можно избежать несогласованности данных.

    Опросы

    Как профессионал, работающий с данными, вы, вероятно, будете собирать данные от своих клиентов с помощью опросов на протяжении всего пути клиента — от регистрации до оттока.

    Вопросы, которые вы задаете в опросе, могут быть открытыми (текстовые или числовые) или иметь предопределенные варианты выбора, такие как раскрывающийся список (перечисление), флажки (массив), переключатели (логическое значение) или даже ползунок (в зависимости от ).

    Для хранения данных опросов (в базе данных или сторонней системе) необходимо указать имя свойства (industry_name, job_role, Cancellation_reason, is_satisfied и т. д.) и его тип данных (строка, число, логическое значение и т. д.) .) для каждого поля в вашем опросе. Имя свойства сохраняет введенное значение, а тип данных подтверждает, что значение соответствует ожидаемому.

    Это приводит к согласованности данных и упрощает их анализ и активацию. Следует иметь в виду, что открытые вопросы усложняют анализ, поскольку вы не можете агрегировать ответы, если не преобразуете данные, анализируя каждый ответ и извлекая текст, соответствующий правилу.

    При использовании предопределенных вариантов анализ выполняется просто и не влияет на него, даже если вы измените варианты на более позднем этапе (см. типы данных enum и array).

    Применение типов данных на практике

    Применение ваших знаний о типах данных не ограничивается сбором или инструментированием данных; другие действия, такие как управление данными, интеграция данных и разработка внутренних приложений (с использованием инструментов без кода или с низким кодом), также должны стать намного проще теперь, когда вы понимаете различные типы данных.


    Узнайте, как вы можете работать с данными дальше, создав современный стек данных для роста и используя данные для обеспечения удержания. Или см. ваши типы данных в Amplitude .

    типов данных | База данных | myMusing

    Введение

    В базе данных каждый столбец таблицы имеет определенный тип данных. Тип данных определяет тип данных, которые может содержать столбец, например строки символов, числовые значения и значения даты и времени.SQL предоставляет набор основных типов данных, которые можно использовать для определения столбцов таблиц.

    Классификация

    Типы данных в основном подразделяются на три категории

    • Строка
    • Числовая
    • Дата и время

    Строка Типы данных

    • CHAR(S) цифры, буквы и специальные символы.
    • VARCHAR(Size): используется для указания строки переменной длины, которая может содержать цифры, буквы и специальные символы.
    • BINARY(Size): эквивалентно CHAR(), но хранит строки двоичных байтов.
    • VARBINARY(Size) : эквивалентно VARCHAR(), но хранит строки двоичных байтов.
    • ТЕКСТ(Размер): Содержит строку, которая может содержать максимальную длину 255 символов.
    • TINYTEXT: Содержит строку с максимальной длиной 255 символов.
    • MEDIUMTEXT: Содержит строку максимальной длины 16 777 215.
    • LONGTEXT: Содержит строку максимальной длины 4 294 967 295 символов.
    • ENUM: это строковый объект, значение которого выбирается из списка разрешенных значений, определенных во время создания столбца.

    Числовые типы данных

    • БИТ(Размер): Используется для типа битового значения. Количество битов на значение указывается в размере.
    • INT(размер): Используется для целочисленного значения. Его диапазон со знаком варьируется от -2147483648 до 2147483647, а диапазон без знака варьируется от 0 до 4294967295. Параметр размера указывает максимальную ширину экрана, которая составляет 255.
    • INTEGER(размер): равно INT(размер).
    • FLOAT(size, d): используется для указания числа с плавающей запятой. Его параметр размера указывает общее количество цифр. Количество знаков после запятой задается параметром d.
    • FLOAT(p): используется для указания числа с плавающей запятой. MySQL использовал параметр p, чтобы определить, следует ли использовать FLOAT или DOUBLE. Если p находится в диапазоне от 0 до 24, тип данных становится FLOAT (). Если p находится в диапазоне от 25 до 53, тип данных становится DOUBLE().
    • DOUBLE(size, d): Это число с плавающей запятой нормального размера. Его параметр размера указывает общее количество цифр. Количество цифр после запятой задается параметром d.
    • DECIMAL(size, d): Используется для указания числа с фиксированной запятой. Его параметр размера указывает общее количество цифр. Количество цифр после десятичного параметра задается параметром d.
    • BOOL: используется для указания логических значений true и false. Нуль считается ложным, а ненулевые значения считаются истинными.

    Типы данных даты и времени

    • ДАТА: используется для указания формата даты ГГГГ-ММ-ДД. Его поддерживаемый диапазон составляет от «1000-01-01» до «9999-12-31».
    • DATETIME(fsp): используется для указания комбинации даты и времени. Его формат ГГГГ-ММ-ДД чч:мм:сс.
    • TIMESTAMP(fsp): используется для указания отметки времени. Его значение хранится как количество секунд, прошедших с эпохи Unix («1970-01-01 00:00:00» UTC). Его формат ГГГГ-ММ-ДД чч:мм:сс.
    • ВРЕМЯ(fsp): Используется для указания формата времени.Его формат чч:мм:сс.
    • ГОД: используется для указания года в четырехзначном формате.

    Ссылка

    Типы данных SQL

    13 типов данных

    Адриан Брофи @ Xtrashot Photographic

    Данные — сложная тема. Во-первых, мы не уверены, как мы должны ссылаться на это, то есть данные — это множественное число данных. Строго говоря, мы должны говорить о данных, которые «есть», а не «есть» для поддержки теории и т. д.Газета Guardian обсуждала здесь дебаты и, по-видимому, предположила, что (несмотря на разделение инфинитивов и нюансы идиоматической латыни) наше повседневное использование этого термина может оставаться удобно грамматически неверным.

    «Что бы это ни стоило, я могу с уверенностью сказать, что это, вероятно, будет единственный раз, когда я напишу слово «датум» в сообщении [блог]. Термин «данные» во множественном числе может быть правильным использованием, но язык развивается, и мы хотим писать в терминах, понятных всем, и это не кажется смешным», — написал Саймон Роджерс в 2012 году, прежде чем перейти на должность редактора данных в Google.

    Итак, можем ли мы сгруппировать множество различных экземпляров индивидуальных данных (извините, данных) по отдельным типам, категориям, разновидностям и классификациям? В этом мире так называемой цифровой трансформации и облачных вычислений, которые определяют наш постоянно подключенный образ жизни, безусловно, было бы полезно понять, что, когда, где и почему данные на нашем пути к тому, чтобы начать понимать, как фактор.

    1 — Большие данные

    Основной фаворит, большие данные, определяется примерно так: тот объем данных, который практически не помещается в стандартную (реляционную) базу данных для анализа и обработки, вызванный огромными объемами информации, создаваемой людьми и машинами. генерируемые процессы.

    «Хотя определения «больших данных» могут незначительно различаться, в основе каждого из них лежат очень большие и разнообразные наборы данных, включающие структурированные, полуструктурированные и неструктурированные данные из разных источников и в разных объемах, от терабайтов до зеттабайтов. Речь идет о наборах данных, настолько больших и разнообразных, что традиционным реляционным базам данных трудно, если не невозможно, собирать, управлять и обрабатывать их с малой задержкой», — сказал Роб Томас, генеральный менеджер IBM Analytics.

    Томас предполагает, что большие данные имеют большое значение, потому что они являются топливом, которое приводит в движение такие вещи, как машинное обучение, которые образуют строительные блоки искусственного интеллекта (ИИ). Он говорит, что, изучая (и анализируя) большие данные, люди могут обнаруживать закономерности, чтобы лучше понять, почему что-то произошло. Затем они также могут использовать ИИ, чтобы предсказывать, как они могут произойти в будущем, и предписывать стратегические направления на основе этих идей.

    2 — Структурированные, неструктурированные, полуструктурированные данные

    Все данные имеют некоторую структуру.Различие между структурированными и неструктурированными данными сводится к тому, имеют ли данные заранее определенную модель данных и организованы ли они заранее определенным образом.

    Мэт Кип — старший директор по продуктам и решениям в MongoDB. Keep объясняет, что в прошлом структуры данных были довольно простыми и часто были известны до разработки модели данных, поэтому данные обычно хранились в табличном формате строк и столбцов реляционных баз данных.

    «Однако развитие современных веб-приложений, мобильных приложений, социальных сетей, ИИ и IoT в сочетании с современным объектно-ориентированным программированием ломает эту парадигму.Данные, описывающие объект (то есть клиент, продукт, связанный актив), управляются в коде как полные объекты, содержащие глубоко вложенные элементы. Структура этих объектов может варьироваться (полиморфизм) — например, у некоторых клиентов есть профиль в социальных сетях, который отслеживается, а у некоторых нет. А благодаря гибким методологиям разработки структуры данных также быстро меняются по мере создания новых функций приложения», — сказал Кип.

    В результате всего этого полиморфизма сегодня многие разработчики программного обеспечения ищут более гибкие альтернативы реляционным базам данных для размещения данных любой структуры.

    3 — Данные с отметкой времени

      Данные с метками времени — это набор данных, в котором используется концепция упорядочения по времени, определяющая последовательность, в которой каждая точка данных была либо захвачена (время события), либо собрана (время обработки).

    «Этот тип данных обычно используется при сборе данных о поведении (например, о действиях пользователей на веб-сайте) и, таким образом, представляет собой истинное представление действий во времени. Такой набор данных имеет неоценимое значение для ученых, работающих с данными, которые работают с системами, которым поручено прогнозировать или оценивать следующие лучшие модели стиля действий или выполнять анализ пути, поскольку можно воспроизвести шаги пользователя в системе, учиться на изменениях. время и ответ», — сказал Алекс Оливье, менеджер по продукту компании Qubit, занимающейся программной платформой для персонализации маркетинга.

    4 — Машинные данные

    Проще говоря, машинные данные — это цифровая выхлопная система, созданная системами, технологиями и инфраструктурой, поддерживающими современный бизнес.

    Мэтт Дэвис, руководитель отдела маркетинга Splunk в регионе EMEA, просит нас нарисовать картину и представить свой обычный рабочий день, когда вы едете в офис на подключенном автомобиле, входите в свой компьютер, совершаете телефонные звонки, отвечаете на электронные письма, получаете доступ к приложениям. Дэвис объясняет, что вся эта деятельность создает множество машинных данных в множестве непредсказуемых форматов, которые часто игнорируются.

    «Машинные данные включают данные из самых разных областей, таких как интерфейсы прикладного программирования (API), конечные точки безопасности, очереди сообщений, события изменений, облачные приложения, подробные записи вызовов и данные датчиков из промышленных систем», — сказал Дэвис. «Тем не менее, машинные данные ценны, потому что они содержат точную запись в реальном времени всей активности и поведения клиентов, пользователей, транзакций, приложений, серверов, сетей и мобильных устройств».

    Утверждается, что если сделать машинные данные доступными и удобными для использования, они смогут помочь организациям устранять проблемы, выявлять угрозы и использовать машинное обучение для прогнозирования будущих проблем.

    5 — Пространственно-временные данные

    Пространственно-временные данные описывают как место, так и время одного и того же события, и они могут показать нам, как явления в физическом местоположении меняются с течением времени.

    «Пространственные данные — это «пространство» в пространственно-временном. Он может описывать точечные местоположения или более сложные линии, такие как траектории транспортных средств, или многоугольники (плоские фигуры), которые составляют географические объекты, такие как страны, дороги, озера или следы зданий», — пояснил Тодд Мостак, генеральный директор MapD.

    Временные данные содержат информацию о дате и времени в отметке времени. Действительное время  – период времени, охватываемый реальным миром. Время транзакции  – это время, когда факт, хранящийся в базе данных, был известен.

    «Примеры того, как аналитики могут визуализировать пространственно-временные данные и взаимодействовать с ними, включают в себя: отслеживание движущихся транспортных средств, описание изменения численности населения с течением времени или выявление аномалий в телекоммуникационной сети. Лица, принимающие решения, также могут запускать вычисления в базе данных, чтобы найти расстояния между объектами или сводную статистику по объектам, содержащимся в определенных местах», — сказал Мостак из MapD.

    6 — Открытые данные

    Открытые данные – это данные, которые находятся в свободном доступе для всех с точки зрения их использования (возможности применять к ним аналитику) и прав на повторную публикацию без ограничений авторского права, патентов или других механизмов контроля. Институт открытых данных заявляет, что открытые данные полезны только в том случае, если ими делятся таким образом, чтобы люди могли их понять. Им необходимо делиться в стандартизированном формате и легко отслеживать, откуда оно пришло.

    «Было бы интересно, если бы мы могли сделать некоторые частные данные [формы, экстраполированные тенденции, совокупные значения и аналитику] доступными для всего мира, не отказываясь от идентификации источника и владельца этих данных? Появляются некоторые технологии, такие как многосторонние вычисления и дифференциальная конфиденциальность, которые могут помочь нам в этом», — сказал Майк Бурсел, главный архитектор безопасности в Red Hat.

    Берселл объясняет, что на данный момент это все еще академические методы, но в течение следующих десяти лет, по его словам, люди будут по-разному думать о том, что мы подразумеваем под открытыми данными. Мир открытого исходного кода понимает некоторые из этих вопросов и может стать лидером. Специалист по безопасности Red Hat говорит, что организациям, которые построили свой бизнес на хранении секретов, может быть трудно. Теперь им нужно посмотреть, как они откроют это, чтобы создать возможности для создания богатства и инноваций.

    7 — Темные данные

    Темные данные — это цифровая информация, которая не используется и находится в неактивном состоянии в той или иной форме.

    Аналитический дом Gartner Inc. описывает теневые данные как «информационные активы, которые организация собирает, обрабатывает и хранит в ходе своей обычной деловой деятельности, но обычно не использует для других целей».

    8 — Данные в режиме реального времени 

    Одной из самых взрывоопасных тенденций в аналитике является возможность потоковой передачи и обработки данных в реальном времени.Некоторые люди утверждают, что сам термин является неправильным, т. е. данные могут перемещаться со скоростью, равной скорости связи, которая не быстрее, чем само время… поэтому, логически, даже данные в реальном времени немного отстают от фактического хода времени. в реальном мире. Тем не менее, мы все еще можем использовать этот термин для обозначения мгновенных вычислений, которые происходят настолько быстро, насколько может воспринимать человек.

    «Тенденции, такие как периферийные вычисления и надвигающийся рост 5G, набирают обороты благодаря возможностям, предоставляемым данными в реальном времени.Сила оперативности данных станет катализатором для создания умных городов», — сказал Дэниел Ньюман, главный аналитик чикагской компании Futurum Research.

    Ньюман говорит, что данные в режиме реального времени могут помочь во всем: от развертывания экстренных ресурсов в случае дорожно-транспортного происшествия до обеспечения более плавного движения транспорта во время общегородского мероприятия. Он говорит, что данные в режиме реального времени также могут обеспечить лучшую связь между потребителями и брендами, позволяя доставлять наиболее релевантные предложения в точные моменты в зависимости от местоположения и предпочтений.«Данные в режиме реального времени — это настоящая электростанция, и ее потенциал будет полностью реализован в ближайшем будущем», — добавил Ньюман.

    9 — Геномные данные

    Бхарат Гауда, вице-президент по маркетингу продуктов компании Databricks, указывает на геномные данные как на еще одну область, требующую специального понимания. Данные геномики включают анализ ДНК пациентов для выявления новых лекарств и улучшения ухода за ними с помощью персонализированных методов лечения.

    Он объясняет: «Данные, связанные с геномикой, огромны — ожидается, что к 2020 году геномные данные будут на несколько порядков больше, чем данные, созданные Twitter и YouTube.На сборку первого генома ушло более десяти лет. Сегодня геном пациента можно секвенировать за пару дней. Тем не менее, генерация данных является легкой частью. Превратить данные в понимание — непростая задача. Инструменты, используемые исследователями, не могут справиться с огромными объемами геномных данных».

    Какие здесь проблемы? По словам Гауда, обработка данных и последующая аналитика являются новыми узкими местами, которые мешают нам получать больше пользы от геномных данных. Так что же отличает геномные данные?

    «Это требует значительной обработки данных и должно быть объединено с данными сотен тысяч пациентов для получения информации.Кроме того, вам необходимо подумать о том, как вы можете унифицировать рабочие процессы аналитики для всех команд — от специалистов по биоинформатике, подготавливающих данные, до клинических специалистов, лечащих пациентов, — чтобы максимизировать их ценность», — сказал Гауда.

    10 — Эксплуатационные данные

    Колин Фернандес (Colin Fernandes) — директор по маркетингу продукции в регионе EMEA компании Sumo Logic. Фернандес говорит, что у компаний есть большие данные, у них есть журналы приложений и метрики, у них есть данные о событиях, а также информация от приложений микросервисов и третьих сторон.

    Вопрос в том, как они могут превратить эти данные в бизнес-инсайты, которые могут использовать лица, принимающие решения, и нетехнические группы, в дополнение к специалистам по данным и ИТ-специалистам?

    «Именно здесь в игру вступает операционная аналитика, — сказал Фернандес. «Анализ операционных данных превращает данные ИТ-систем в ресурсы, которые сотрудники могут использовать в своих ролях. Здесь важно то, что мы превращаем данные из специализированного ресурса в активы, понятные всем, от генерального директора до рядовых сотрудников, когда им необходимо принять решение.

    Фернандес отмечает, что на практике это означает совместный поиск новых приложений и бизнес-целей для обратного проектирования того, какими должны быть метрики ваших операционных данных. На микросервисах можно разрабатывать новые сервисы, ориентированные на клиентов, но как убедиться, что мы извлекаем правильные данные с самого начала? Внедрив этот образ мышления «оперативных данных», мы, возможно, сможем получить правильную информацию нужным людям, когда они в ней нуждаются.

    11 — Многомерные данные

    Многомерные данные — это термин, популяризируемый в связи с технологиями распознавания лиц.Из-за чрезвычайно сложного количества контуров на человеческом лице нам нужны новые выражения данных, которые были бы достаточно многогранными, чтобы иметь возможность обрабатывать вычисления, способные описать все нюансы и индивидуальности, существующие в физиогномике лица. С этим связана концепция собственных лиц, название, данное набору собственных векторов, когда они используются в вычислениях для обработки распознавания человеческого лица.

    12 — Непроверенные устаревшие данные

    Ранее цитировавшийся Майк Бурсел из Red Hat также указывает на то, что он называет непроверенными устаревшими данными.Это данные, которые были собраны, но никто не знает, являются ли они актуальными, точными или даже правильными. Мы можем предположить, что с точки зрения бизнеса, если вы доверяете данным, которые вы не проверили, то вы не должны доверять никаким решениям, которые принимаются на их основе. Берселл говорит, что Garbage In, Garbage Out все еще держится… и без проверки данные — это просто мусор.

    «Возможно, даже хуже, чем непроверенные данные, которые могут иметь хоть какую-то достоверность и которым вы должны хотя бы знать, что им не следует доверять, данные, которые устарели и раньше были актуальными.Но многие реальные свидетельства, из которых мы получаем наши данные, меняются, и если данные не меняются, чтобы отразить это, то во многих случаях их использование определенно опасно», — сказал Берселл.

    13 — Транслитические данные

    Утверждается, что сочетание «транзакций» и «анализа» транслитических данных позволяет обрабатывать по запросу в режиме реального времени и создавать отчеты с новыми показателями, ранее недоступными на месте действия. Это мнение Марка Дарбишира, технического директора по управлению данными и базами данных в SAP UK.

    Дарбишир говорит, что традиционно анализ проводился на копии транзакционных данных. Но сегодня, благодаря доступности вычислений в оперативной памяти, компании могут выполнять аналитику «окна транзакций». По его словам, это поддерживает задачи, повышающие ценность бизнеса, такие как интеллектуальный таргетинг, кураторские рекомендации, альтернативная диагностика и мгновенное обнаружение мошенничества, а также предоставляет тонкие, но ценные бизнес-идеи.

    По словам Дарбишира из SAP, «для транслитических данных требуется упрощенная технологическая архитектура и системы гибридных транзакционных аналитических баз данных, которые поддерживаются технологией in-memory.Это также обеспечивает дополнительное преимущество простоты архитектуры — одна система для обслуживания без перемещения данных. Компании, которые совершают сделки в режиме реального времени, мгновенно получая представление о соответствующих ключевых показателях, которые имеют значение во время совершения сделки, получают более высокую операционную эффективность, а также более быстрый доступ и улучшенную видимость своих данных в реальном времени».

    Этот список ни в коем случае не является исчерпывающим, такова природа информационных технологий и распространение данных

     

    VMware Tanzu™ Greenplum® 6.20 Документация

    В этой документации описано, как установить, настроить и использовать VMware Tanzu Greenplum, а также приведены ссылки на соответствующие продукты Tanzu, которые работают с Tanzu Greenplum.

    Добро пожаловать в Tanzu Greenplum 6

    Tanzu Greenplum — это сервер базы данных с массовой параллельной обработкой (MPP), который поддерживает хранение данных следующего поколения и крупномасштабную аналитическую обработку. Автоматически разделяя данные и выполняя параллельные запросы, он позволяет кластеру серверов работать как единый суперкомпьютер базы данных, работающий в десятки или сотни раз быстрее, чем традиционная база данных.Он поддерживает SQL, параллельную обработку MapReduce и объемы данных от сотен гигабайт до сотен терабайт.

    Отличия от базы данных Greenplum с открытым исходным кодом

    VMware Tanzu Greenplum 6.x включает в себя все функции проекта базы данных Greenplum с открытым исходным кодом и добавляет:

    • Упаковка продукта и сценарий установки
    • Поддержка сжатия QuickLZ. Сжатие QuickLZ не поддерживается в версии базы данных Greenplum с открытым исходным кодом из-за лицензионных ограничений.
    • Поддержка разъемов данных:
      • Соединитель Greenplum-NiFi
      • Соединитель Greenplum-Spark
      • Соединитель Greenplum-Informatica
      • Интеграция Greenplum-Kafka
      • Потоковый сервер Greenplum
    • Поддержка модулей Contrib от Greenplum или расширенных:
      • расширенный_пароль_чек
      • дисковая квота
      • gp_array_agg
      • gp_legacy_string_agg
      • gp_parallel_retrieve_cursor
      • gp_sparse_vector
      • greenplum_fdw
      • orafce
    • Драйверы для прямых данных ODBC/JDBC
    • Расширение PostGIS Greenplum
    • gpcopy утилита для копирования или переноса объектов между системами Greenplum
    • Поддержка управления базой данных Greenplum с помощью VMware Tanzu Greenplum Command Center
    • Поддержка полнотекстового поиска и анализа текста с помощью VMware Tanzu GPText
    • Плагин резервного копирования Greenplum для DD Boost
    • API плагина хранилища для резервного копирования/восстановления

    Документация по серверу

    Информация об установке, настройке, администрировании и обслуживании Tanzu Greenplum:

    Клиентская документация

    Информация о клиентах на базе UNIX, средствах загрузки и подключения для Tanzu Greenplum

    Сопутствующая документация и утилиты Tanzu Greenplum

    .

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован.