数据存储类型

Blob 数据类型通常存储于数据库管理系统 (DBMS) 中，用于处理和存储大量的二进制数据，例如图像、音频、视频和文档。 不同的数据库管理系统对 Blob 数据类型的支持和实现略有不同，以下是一些常用的数据库： 关系型数据库 (RDBMS): 例如 MySQL、PostgreSQL、Oracle 和 SQL Server 等，它们通常使用特定的数据类型（如 BLOB、MEDIUMBLOB、LONGBLOB）来存储 Blob 数据。 NoSQL 数据库: 例如 MongoDB、Cassandra 和 Couchbase 等，它们以不同的方式处理 Blob 数据，例如将数据存储为文档中的二进

我对Oracle的基本数据类型存储格式有了一些了解，最近进行了一些测试验证。现在打算整理总结一下，主要探讨字符类型的存储格式，包括char、varchar2和long等几种类型。

随着技术的不断进步，Oracle数据库的各种数据类型及其存储方式成为了数据库管理中的关键要素。不同的数据类型会影响到数据的存储空间和检索效率，因此深入了解和合理选择数据类型是数据库设计中不可忽视的部分。从基本的数值类型到复杂的LOB（大对象）类型，每种类型都有其适用的场景和存储机制。通过详细分析每种数据类型的特性和优劣，可以帮助数据库管理员优化数据库结构，提升系统性能和效率。

在MySQL开发中，Blob数据类型的存储需求通常以BINARY(M)表示，其中M代表字节数。

Hive 的外部表和内部表差别挺大的，理解了这一点，你就能更好地管理数据了。内部表数据完全由 Hive 掌控，删除时会连数据一并删掉；而外部表则是 HDFS 管理，删除表时数据不受影响，只有元数据会删掉。面试时问起这个，记得清楚回答哦。，Hive 索引虽然支持，但效率不高，常常用于静态字段，避免频繁重建。其实，HDFS 本身的存储和查询也能做到不少优化。说到存储格式，ORC 和 Parquet 的压缩性能都蛮强的，ORC 尤其对查询有，减少 I/O 有效。而 Parquet 支持更复杂的嵌套数据结构，适合那些复杂的业务场景。如果你还不熟悉 Hive 的调度和运维，可以考虑用 Azkaban 或

SQLite 3.0在数据存储方面有独特的机制。与其他数据库引擎不同，它的数据类型相对独立，称为\"manifest typing\"。例如，当数据列类型为\"INTEGER\"时，输入非数字字符串会被保留为字符串，而\"TEXT\"类型则会将数字转换为ASCII文本。此外，SQLite 3.0支持UTF-8和UTF-16编码，能够在不改变原始字节顺序的情况下处理文本。

MySQL的整数数据类型分为几种，包括tinyint、smallint、mediumint、int和bigint。这些类型分别用于存储不同范围的整数值，如tinyint可存储-128到127（有符号）或0到255（无符号）。每种类型有其特定的存储空间和取值范围。MySQL中的整数类型是数据库设计中的重要组成部分，用于确保数据存储的精确性和效率。

设计用于包含OUTPUT类型参数的存储过程，同时涵盖存储过程、触发器和函数的相关实现细节。

MySQL中的日期时间类型包括TIMESTAMP和DATETIME。TIMESTAMP用于记录INSERT或UPDATE操作的日期和时间，显示格式为'YYYY-MM-DD HH:MM:SS'，固定19个字符宽度。默认情况下，TIMESTAMP列设置为current_timestamp，且具有on update CURRENT_TIMESTAMP属性。DATETIME用于插入当前日期和时间。例如，可以通过insert into news(title, addate) values('标题', now())来插入当前时间。

整型： NUMBER、INTEGER、SMALLINT、TINYINT实型： NUMBER、FLOAT、DOUBLE日期和时间： DATE、TIME、TIMESTAMP字符类型： CHAR、VARCHAR2、CLOB二进制类型： BLOB、BFILE