oracle数据类型

按类型分为：字符串类型、数字类型、日期类型、LOB类型、LONG RAW& RAW类型、ROWID & UROWID类型。

在讲叙字符串类型前，先要讲一下编码。字符串类型的数据可依编码方式分成数据库字符集（CHAR/VARCHAR2/CLOB/LONG)和国际字符集(NCHAR/NVARCHAR2/NCLOB)两种。数据库中的字符串数据都通过字符集将字符转换为数字后(二进制)，才存储到数据块中。通过不同的编码集转换，即便是相同的字符，也可能会转换成不同的二进制编码。这也是产生乱码的原因。数据库的编码格式一般是在创建数据库时指定的。当然也可以修改数据库的编码。

一 字符串类型

11：CHAR类型 CHAR(size [BYTE | CHAR])

CHAR类型，定长字符串，会用空格填充来达到其最大长度。非NULL的CHAR（12）总是包含12字节信息。CHAR字段最多可以存储2,000字节的信息。如果创建表时，不指定CHAR长度，则默认为1。另外你可以指定它存储字节或字符，例如 CHAR(12 BYTYE) CHAR(12 CHAR)一般来说默认是存储字节

注意：数据库的NLS_CHARACTERSET 为AL32UTF8，即一个汉字占用三到四个字节。如果NLS_CHARACTERSET为ZHS16GBK，则一个字符占用两个字节。

12： NCHAR类型

这是一个包含UNICODE格式数据的定长字符串。NCHAR字段最多可以存储2,000字节的信息。它的最大长度取决于国家字符集。

13 VARCHAR类型

不要使用VARCHAR数据类型。使用VARCHAR2数据类型。

14： VARCHAR2类型

变长字符串，与CHAR类型不同，它不会使用空格填充至最大长度。VARCHAR2最多可以存储4,000字节的信息。

15： NVARCHAR2类型

这是一个包含UNICODE格式数据的变长字符串。 NVARCHAR2最多可以存储4,000字节的信息。

二 数字类型

21 NUMBER类型

NUMBER(P,S)是最常见的数字类型，可以存放数据范围为10130~10126（不包含此值)，需要1~22字节(BYTE)不等的存储空间。

P 是Precison的英文缩写，即精度缩写，表示有效数字的位数，最多不能超过38个有效数字

S是Scale的英文缩写，可以使用的范围为-84~127。Scale为正数时，表示从小数点到最低有效数字的位数，它为负数时，表示从最大有效数字到小数点的位数

下面是官方文档的示例

Actual Data Specified As Stored As

12389 NUMBER 12389

12389 NUMBER(3) 124

12389 NUMBER(6,2) 12389

12389 NUMBER(6,1) 1239

12389 NUMBER(3) 124

12389 NUMBER(4,2) exceeds precision

12389 NUMBER(6,-2) 100

01234 NUMBER(4,5)01234

00012 NUMBER(4,5) 00012

000127 NUMBER(4,5) 00013

0000012 NUMBER(2,7) 0000012

00000123 NUMBER(2,7) 0000012

12e-4 NUMBER(2,5) 000012

12e-5 NUMBER(2,5) 000001

22 INTEGER类型

INTEGER是NUMBER的子类型，它等同于NUMBER（38,0），用来存储整数。若插入、更新的数值有小数，则会被四舍五入。

23 浮点数

Oracle 数据库提供了专为浮点数的两种数值数据类型：

BINARY_FLOAT

BINARY_FLOAT 是 32 位、 单精度浮点数字数据类型。可以支持至少6位精度,每个 BINARY_FLOAT 的值需要 5 个字节，包括长度字节。

BINARY_DOUBLE

BINARY_DOUBLE 是为 64 位，双精度浮点数字数据类型。每个 BINARY_DOUBLE 的值需要 9 个字节，包括长度字节。

在数字的列中，浮点数有小数精度。在 BINARY_FLOAT 或 BINARY_DOUBLE 的列中，浮点数有二进制的精度。二进制浮点数支持的特殊值无穷大和 NaN （不是数字）。

25 FLOAT类型

FLOAT类型也是NUMBER的子类型。

Float(n),数 n 指示位的精度，可以存储的值的数目。N 值的范围可以从 1 到 126。若要从二进制转换为十进制的精度，请将 n 乘以 030103。要从十进制转换为二进制的精度，请用 332193 乘小数精度。126 位二进制精度的最大值是大约相当于 38 位小数精度。

三 日期类型

日期类型用于存储日期数据，但是并不是使用一般的格式（2012-08-08）直接存储到数据库的。

31 DATE类型

DATE是最常用的数据类型，日期数据类型存储日期和时间信息。虽然可以用字符或数字类型表示日期和时间信息，但是日期数据类型具有特殊关联的属性。为每个日期值，Oracle 存储以下信息： 世纪、 年、 月、 日期、 小时、 分钟和秒。一般占用7个字节的存储空间。

32 TIMESTAMP类型

这是一个7字节或12字节的定宽日期/时间数据类型。它与DATE数据类型不同，因为TIMESTAMP可以包含小数秒，带小数秒的TIMESTAMP在小数点右边最多可以保留9位

33 TIMESTAMP WITH TIME ZONE类型

这是TIMESTAMP类型的变种，它包含了时区偏移量的值

34 TIMESTAMP WITH LOCAL TIME ZONE类型

35 INTERVAL YEAR TO MOTH

36 INTERVAL DAY TO SECOND

四 LOB类型

内置的LOB数据类型包括BLOB、CLOB、NCLOB、BFILE（外部存储）的大型化和非结构化数据，如文本、图像、视屏、空间数据存储。BLOB、CLOB、NCLOB类型

41 CLOB 数据类型

它存储单字节和多字节字符数据。支持固定宽度和可变宽度的字符集。CLOB对象可以存储最多 (4 gigabytes-1) (database block size) 大小的字符

42 NCLOB 数据类型

它存储UNICODE类型的数据，支持固定宽度和可变宽度的字符集，NCLOB对象可以存储最多(4 gigabytes-1) (database block size)大小的文本数据。

43 BLOB 数据类型

它存储非结构化的二进制数据大对象，它可以被认为是没有字符集语义的比特流，一般是图像、声音、视频等文件。BLOB对象最多存储(4 gigabytes-1) (database block size)的二进制数据。

44 BFILE 数据类型

二进制文件，存储在数据库外的系统文件，只读的，数据库会将该文件当二进制文件处理

五 RAW & LONG RAW类型

51 LONG类型

它存储变长字符串，最多达2G的字符数据（2GB是指2千兆字节， 而不是2千兆字符），与VARCHAR2 或CHAR 类型一样，存储在LONG 类型中的文本要进行字符集转换。ORACLE建议开发中使用CLOB替代LONG类型。支持LONG 列只是为了保证向后兼容性。CLOB类型比LONG类型的限制要少得多。 LONG类型的限制如下：

1一个表中只有一列可以为LONG型。(Why有些不明白)

2LONG列不能定义为主键或唯一约束，

3不能建立索引

4LONG数据不能指定正则表达式。

5函数或存储过程不能接受LONG数据类型的参数。

6LONG列不能出现在WHERE子句或完整性约束（除了可能会出现NULL和NOT NULL约束）

52 LONG RAW 类型，能存储2GB 的原始二进制数据（不用进行字符集转换的数据）

53 RAW类型

用于存储二进制或字符类型数据，变长二进制数据类型，这说明采用这种数据类型存储的数据不会发生字符集转换。这种类型最多可以存储2,000字节的信息

六 ROWID & UROWID类型

在数据库中的每一行都有一个地址。然而，一些表行的地址不是物理或永久的，或者不是ORACLE数据库生成的。

例如，索引组织表行地址存储在索引的叶子，可以移动。

例如,外部表的ROWID（如通过网关访问DB2表）不是​​标准的ORACLE的rowid。

ORACLE使用通用的ROWID（UROWIDs）的存储地址的索引组织表和外表。索引组织表有逻辑urowids的，和国外表的外urowids。UROWID这两种类型的存储在ROWID伪（堆组织的表的物理行id）。

创建基于逻辑的rowid在表中的主键。逻辑的rowid不会改变，只要主键不改变。索引组织表的ROWID伪UROWID数据类型。你可以访问这个伪列，你会堆组织表的ROWID伪（即使用一个SELECT …ROWID语句）。如果你想存储的rowid索引组织表，那么你就可以定义一列的表型UROWID到列检索值的ROWID伪。

先从数据结构的角度来答

题主应该知道B-树和B树最重要的一个区别就是B树只有叶节点存放数据，其余节点用来索引，而B-树是每个索引节点都会有Data域

这就决定了B树更适合用来存储外部数据，也就是所谓的磁盘数据

从Mysql（Inoodb）的角度来看，B树是用来充当索引的，一般来说索引非常大，尤其是关系性数据库这种数据量大的索引能达到亿级别，所以为了减少内存的占用，索引也会被存储在磁盘上

那么Mysql如何衡量查询效率呢？磁盘IO次数，B-树（B类树）的特定就是每层节点数目非常多，层数很少，目的就是为了就少磁盘IO次数，当查询数据的时候，最好的情况就是很快找到目标索引，然后读取数据，使用B树就能很好的完成这个目的，但是B-树的每个节点都有data域（指针），这无疑增大了节点大小，说白了增加了磁盘IO次数（磁盘IO一次读出的数据量大小是固定的，单个数据变大，每次读出的就少，IO次数增多，一次IO多耗时啊！），而B树除了叶子节点其它节点并不存储数据，节点小，磁盘IO次数就少

这是优点之一

另一个优点是什么，B树所有的Data域在叶子节点，一般来说都会进行一个优化，就是将所有的叶子节点用指针串起来

这样遍历叶子节点就能获得全部数据，这样就能进行区间访问啦

至于MongoDB为什么使用B-树而不是B树，可以从它的设计角度来考虑，它并不是传统的关系性数据库，而是以Json格式作为存储的nosql，目的就是高性能，高可用，易扩展

首先它摆脱了关系模型，上面所述的优点2需求就没那么强烈了，其次Mysql由于使用B树，数据都在叶节点上，每次查询都需要访问到叶节点，而MongoDB使用B-树，所有节点都有Data域，只要找到指定索引就可以进行访问，无疑单次查询平均快于Mysql（但侧面来看Mysql至少平均查询耗时差不多）

总体来说，Mysql选用B树和MongoDB选用B-树还是以自己的需求来选择的

在word2016文档中点击插入菜单，在工具栏上找到形状图标在打开的形状下拉菜单中我们找到箭头总汇中的空心箭头，选择其中一个合适的箭头在文档的空白位置拖动，就可以拉出一个空心的箭头了

然后右键点击箭头，在d出菜单中选择添加文字菜单项然后在空心的箭头中输入我们需要的文字就可以了

不过空心箭头输入的汉字只能以中间对齐，而不能自由的拖动位置

bigint

从-2^63(-)到2^63-1()的整型数据（所有数字）。存储大小为8个字节。

int

从-2^31(-2,147,483,648)到2^31-1(2,147,483,647)的整型数据（所有数字）。存储大小为4个字节。int的SQL-92同义字为integer。

smallint

从-2^15(-32,768)到2^15-1(32,767)的整型数据。存储大小为2个字节。

tinyint

从0到255的整型数据。存储大小为1字节。

是数据源的问题了。

你用的数据源是不是TXT或Excel？

如果是、那就是数据源的前N行中什么类型多就算做什么类型、而且字符和数字混在的情况下、

如果前N行（默认好像是80行左右）中数字比较多的话读取时就把字符类型的全変为空、这样数据就丢失了。

解决办法是：一行一行读Txt文件或Excel文件、再拼成Insert语句、一行一行插入。这样就没问题了。

如果一次性用Recordset的Open把Txt或Excel读进来就会发生数据丢失或类型改变的问题。

跟你的数据库的字段类型没関系。是数据源的问题。

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