oracle支持的数据类型
常用的数据库字段类型如下: 字段类型 中文说明 限制条件 其它说明 CHAR 固定长度字符串 最大长度2000 bytes VARCHAR2 可变长度的字符串 最大长度4000 bytes 可做索引的最大长度749 NCHAR 根据字符集而定的固定长度字符串 最大长度2000 bytes NVARCHAR2 根据字符集而定的可变长度字符串 最大长度4000 bytes DATE 日期(日-月-年) DD-MM-YY(HH-MI-SS) 经过严格测试,无千虫问题 LONG 超长字符串 最大长度2G(231-1) 足够存储大部头著作 RAW 固定长度的二进制数据 最大长度2000 bytes 可存放多媒体图象声音等 LONG RAW 可变长度的二进制数据 最大长度2G 同上 BLOB 二进制数据 最大长度4G CLOB 字符数据 最大长度4G NCLOB 根据字符集而定的字符数据 最大长度4G BFILE 存放在数据库外的二进制数据 最大长度4G ROWID 数据表中记录的唯一行号 10 bytes ********.****.****格式,*为0或1 NROWID 二进制数据表中记录的唯一行号 最大长度4000 bytes NUMBER(P,S) 数字类型 P为整数位,S为小数位 DECIMAL(P,S) 数字类型 P为整数位,S为小数位 INTEGER 整数类型 小的整数 FLOAT 浮点数类型 NUMBER(38),双精度 REAL 实数类型 NUMBER(63),精度更高 数据类型 参数 描述 char(n) n=1 to 2000字节 定长字符串,n字节长,如果不指定长度,缺省为1个字节长(一个汉字为2字节) Oracle 数据库支持多种数据类型,这些数据类型用于存储不同类型的数据,包括字符串、数字、日期、二进制数据和特殊对象。下面将详细解释这些数据类型及其特性: 1. CHAR: 固定长度的字符串,最大长度为2000字节。如果未指定长度,默认为1个字节。注意,对于包含汉字的字符串,每个汉字通常占用2个字节。 2. VARCHAR2: 可变长度的字符串,最大长度为4000字节。在创建索引时,最大索引长度为749字节。VARCHAR2是最常用的数据类型,能自动去除前导和尾随的空格。 3. NCHAR: 根据字符集确定的固定长度字符串,最大长度同样为2000字节,主要用于处理Unicode字符。 4. NVARCHAR2: 类似于VARCHAR2,但用于Unicode字符,最大长度也是4000字节。 5. DATE: 日期类型,可以存储日期和时间,范围从公元前4712年到公元4712年,格式为DD-MM-YY(HH-MI-SS)。Oracle内部以7字节存储,包括小时、分钟和秒。 6. LONG: 超长字符串,最大长度为2GB,适用于存储大段文本,但不适用于需要字符串搜索的情况。随着技术发展,它正逐渐被更大的对象数据类型替代。 7. RAW: 固定长度的二进制数据,最大长度为2000字节,适合存储小的多媒体文件或格式化文本,如Word文档。 8. LONG RAW: 可变长度的二进制数据,最大长度同样是2GB,用于存储较大的多媒体文件。与LONG类似,也将被更大的对象数据类型所取代。 9. BLOB: 二进制大对象,最大长度可达4GB,用于存储图像、音频、视频等非文本数据。 10. CLOB: 文本大对象,最大长度也是4GB,适用于存储大段文本数据,如XML文档。 11. NCLOB: 与CLOB相似,但用于Unicode字符,最大长度同样为4GB。 12. FILE: 用于存储数据库外部的大型二进制对象,最大长度同样为4GB。 13. ROWID: 数据表中记录的唯一行号,10字节长,格式为********.****.****,用于快速访问表中的特定行。 14. NROWID: 二进制形式的行号,最大长度为4000字节,用于记录唯一的行位置。 15. NUMBER(P,S): 数字类型,P表示整数位数,S表示小数位数,总位数可达38位,适用于存储大范围数值。当不需要指定小数位数时,可以使用INTEGER和DECIMAL,它们是NUMBER的别名。 16. FLOAT: 浮点数类型,相当于NUMBER(38),提供双精度精度。 17. REAL: 实数类型,与FLOAT相似,但精度更高,相当于NUMBER(63)。 18. CHAR(n): 定长字符串,n=1到2000字节,如果没有指定长度,默认为1字节。一个汉字通常占用2字节。 19. VARCHAR2(n): 可变长度字符串,n=1到4000字节,允许存储数字、字母以及ASCII字符集中的符号。 了解这些数据类型对于设计高效、适应性强的Oracle数据库至关重要,因为正确选择数据类型可以优化存储、检索性能,同时确保数据的完整性和一致性。在实际应用中,应根据需求和数据特性灵活选用。
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