数据库integer范围-探究数据库integer数据类型范围及其应用场景 (数据库intersect用法)

一、引言

在现代软件开发中，数据库是必不可少的基础设施之一。而在数据库中，integer数据类型是最为普遍和基础的一种数据类型。integer数据类型被广泛应用于存储整数类型数据，如数量、次数、序号等。在本文中，我们将探究数据库integer数据类型的范围及其应用场景。

二、数据库integer数据类型范围

integer数据类型是数据库中最为常见的数据类型之一，也是最为基础的整型数据类型。不同的数据库系统对integer数据类型的定义和使用略有不同，下面我们分别介绍一下Oracle、MySQL和PostgreSQL等几种常见数据库系统中integer数据类型的范围。

在Oracle中，integer数据类型称为“NUMBER”，默认长度为22位数字，包括符号和小数点。其中，整数部分长度更大为38位数字。因此，Oracle中integer类型数据的取值范围为-10^38 ~ 10^38。

在MySQL中，integer数据类型分为4种不同的类型，分别为：TINYINT、allINT、MEDIUMINT和INT。它们分别占用1、2、3和4个字节，可以用来存储不同范围的整型数据。

其中，INT类型是MySQL中最为常用的integer类型，它占用4个字节，更大值为2147483647，最小值为-2147483648，因此，它的取值范围为-2147483648 ~ 2147483647。

3. PostgreSQL

在PostgreSQL中，integer数据类型的定义为“INT”，占用4个字节。因此，它的取值范围为-2147483648 ~ 2147483647，与MySQL中的INT类型相同。此外，在PostgreSQL中还存在“BIGINT”类型，它占用8个字节，可以用来存储更大范围的整型数据。

三、数据库integer数据类型的应用场景

integer数据类型被广泛应用于存储整数类型数据，由于其数据处理速度快、存储空间占用较小等优点，因此在现代软件开发中被广泛应用。

1. 存储数量

integer数据类型常被用来存储数量，如商品库存量、用户积分等。使用integer类型可以确保存储的数量为整数，不会出现小数位的误差。另外，由于integer类型的数据处理速度快，可以大大提高存储和查询数据的效率。

2. 存储次数

在某些应用场景中，需要存储某些事件的发生次数，如网站访问次数、视频播放次数等。这时可以使用integer类型来存储这些次数数据，方便统计和分析。

3. 存储序号

在某些应用场景中，需要生成一些唯一的、连续的序号，如订单号、流水号等。使用integer类型可以方便地生成和存储这些序号，同时还可以提高查询和排序的效率。

4. 存储开关状态

在某些应用场景中，需要存储某些开关状态，如用户是否已登录、是否已付款等。这时可以使用boolean类型，它实际上是integer类型的一种特殊形式，只能取0或1这两个值。

四、

在现代软件开发中，数据库integer数据类型是最为普遍和基础的一种数据类型。不同的数据库系统对integer数据类型的定义和使用略有不同，但其都可以用来存储整数类型数据，在数据处理与存储方面具有较高的效率和优势。在实际应用中，integer数据类型被广泛应用于存储数量、次数、序号和开关状态等数据。因此，熟悉和掌握integer数据类型的使用和应用场景对于开发人员来说是非常重要的。

相关问题拓展阅读：

“integer”在SQL数据库中是什么意思?

integer在SQL数据库中代表整型。

包含负整数、零和正整数。

整数的全体构成整数集，整数集是一个数环。在整数系中，零和正整数统称为自然数。-1、-2、-3、…、-n、…（n为非零自然数）为负整数。则正整数、零与负整数构成整数系。

举例：

创建表：

createtabletest(idinteger);

意味着，在id这个字段中，只能存取整数。

和某些数据库的INT意思相同，是整数类型

是指该字段的数据类型为整型

整数 数据类型

数据库integer范围的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于数据库integer范围,探究数据库integer数据类型范围及其应用场景,”integer”在SQL数据库中是什么意思?的信息别忘了在本站进行查找喔。

香港服务器首选树叶云，2H2G首月10元开通。树叶云（shuyeidc.com）提供简单好用，价格厚道的香港/美国云 服务器 和独立服务器。IDC+ISP+ICP资质。ARIN和APNIC会员。成熟技术团队15年行业经验。

数据挖掘中的数据预处理技术有哪些，它们分别适用于哪些场合

一、数据挖掘工具分类数据挖掘工具根据其适用的范围分为两类：专用挖掘工具和通用挖掘工具。 专用数据挖掘工具是针对某个特定领域的问题提供解决方案，在涉及算法的时候充分考虑了数据、需求的特殊性，并作了优化。 对任何领域，都可以开发特定的数据挖掘工具。 例如，IBM公司的AdvancedScout系统针对NBA的数据，帮助教练优化战术组合。 特定领域的数据挖掘工具针对性比较强，只能用于一种应用；也正因为针对性强，往往采用特殊的算法，可以处理特殊的数据，实现特殊的目的，发现的知识可靠度也比较高。 通用数据挖掘工具不区分具体数据的含义，采用通用的挖掘算法，处理常见的数据类型。 通用的数据挖掘工具不区分具体数据的含义，采用通用的挖掘算法，处理常见的数据类型。 例如，IBM公司Almaden研究中心开发的QUEST系统，SGI公司开发的MineSet系统，加拿大SimonFraser大学开发的DBMiner系统。 通用的数据挖掘工具可以做多种模式的挖掘，挖掘什么、用什么来挖掘都由用户根据自己的应用来选择。 二、数据挖掘工具选择需要考虑的问题数据挖掘是一个过程，只有将数据挖掘工具提供的技术和实施经验与企业的业务逻辑和需求紧密结合，并在实施的过程中不断的磨合，才能取得成功，因此我们在选择数据挖掘工具的时候，要全面考虑多方面的因素，主要包括以下几点：(1)可产生的模式种类的数量：分类，聚类，关联等(2)解决复杂问题的能力(3)操作性能(4)数据存取能力(5)和其他产品的接口三、数据挖掘工具介绍是IBM公司Almaden研究中心开发的一个多任务数据挖掘系统，目的是为新一代决策支持系统的应用开发提供高效的数据开采基本构件。 系统具有如下特点：提供了专门在大型数据库上进行各种开采的功能：关联规则发现、序列模式发现、时间序列聚类、决策树分类、递增式主动开采等。 各种开采算法具有近似线性计算复杂度，可适用于任意大小的数据库。 算法具有找全性，即能将所有满足指定类型的模式全部寻找出来。 为各种发现功能设计了相应的并行算法。 是由SGI公司和美国Standford大学联合开发的多任务数据挖掘系统。 MineSet集成多种数据挖掘算法和可视化工具，帮助用户直观地、实时地发掘、理解大量数据背后的知识。 MineSet有如下特点：MineSet以先进的可视化显示方法闻名于世。 支持多种关系数据库。 可以直接从Oracle、Informix、Sybase的表读取数据，也可以通过SQL命令执行查询。 多种数据转换功能。 在进行挖掘前，MineSet可以去除不必要的数据项，统计、集合、分组数据，转换数据类型，构造表达式由已有数据项生成新的数据项，对数据采样等。 操作简单、支持国际字符、可以直接发布到Web。 是加拿大SimonFraser大学开发的一个多任务数据挖掘系统，它的前身是DBLearn。 该系统设计的目的是把关系数据库和数据开采集成在一起，以面向属性的多级概念为基础发现各种知识。 DBMiner系统具有如下特色：能完成多种知识的发现：泛化规则、特性规则、关联规则、分类规则、演化知识、偏离知识等。 综合了多种数据开采技术：面向属性的归纳、统计分析、逐级深化发现多级规则、元规则引导发现等方法。 提出了一种交互式的类SQL语言——数据开采查询语言DMQL。 能与关系数据库平滑集成。 实现了基于客户/服务器体系结构的Unix和PC（windows/NT）版本的系统。 由美国IBM公司开发的数据挖掘软件IntelligentMiner是一种分别面向数据库和文本信息进行数据挖掘的软件系列,它包括IntelligentMinerforData和IntelligentMinerforText。 IntelligentMinerforData可以挖掘包含在数据库、数据仓库和数据中心中的隐含信息,帮助用户利用传统数据库或普通文件中的结构化数据进行数据挖掘。 它已经成功应用于市场分析、诈骗行为监测及客户联系管理等；IntelligentMinerforText允许企业从文本信息进行数据挖掘，文本数据源可以是文本文件、Web页面、电子邮件、LotusNotes数据库等等。 这是一种在我国的企业中得到采用的数据挖掘工具，比较典型的包括上海宝钢配矿系统应用和铁路部门在春运客运研究中的应用。 SASEnterpriseMiner是一种通用的数据挖掘工具，按照抽样--探索--转换--建模--评估的方法进行数据挖掘。 可以与SAS数据仓库和OLAP集成，实现从提出数据、抓住数据到得到解答的端到端知识发现。 是一个开放式数据挖掘工具，曾两次获得英国政府SMART创新奖，它不但支持整个数据挖掘流程，从数据获取、转化、建模、评估到最终部署的全部过程，还支持数据挖掘的行业标准--CRISP-DM。 Clementine的可视化数据挖掘使得思路分析成为可能，即将集中精力在要解决的问题本身，而不是局限于完成一些技术性工作（比如编写代码）。 提供了多种图形化技术，有助理解数据间的关键性联系，指导用户以最便捷的途径找到问题的最终解决法。 7.数据库厂商集成的挖掘工具SQLServer2000包含由Microsoft研究院开发的两种数据挖掘算法：Microsoft决策树和Microsoft聚集。 此外，SQLServer2000中的数据挖掘支持由第三方开发的算法。 Microsoft决策树算法：该算法基于分类。 算法建立一个决策树，用于按照事实数据表中的一些列来预测其他列的值。 该算法可以用于判断最倾向于单击特定标题（banner）或从某电子商务网站购买特定商品的个人。 Microsoft聚集算法：该算法将记录组合到可以表示类似的、可预测的特征的聚集中。 通常这些特征可能是隐含或非直观的。 例如，聚集算法可以用于将潜在汽车买主分组，并创建对应于每个汽车购买群体的营销活动。 ，SQLServer2005在数据挖掘方面提供了更为丰富的模型、工具以及扩展空间。 包括：可视化的数据挖掘工具与导航、8种数据挖掘算法集成、DMX、XML/A、第三方算法嵌入支持等等。 OracleDataMining(ODM)是Oracle数据库10g企业版的一个选件，它使公司能够从最大的数据库中高效地提取信息并创建集成的商务智能应用程序。 数据分析人员能够发现那些隐藏在数据中的模式和内涵。 应用程序开发人员能够在整个机构范围内快速自动提取和分发新的商务智能—预测、模式和发现。 ODM针对以下数据挖掘问题为Oracle数据库10g提供支持：分类、预测、回归、聚类、关联、属性重要性、特性提取以及序列相似性搜索与分析(BLAST)。 所有的建模、评分和元数据管理操作都是通过OracleDataMining客户端以及PL/SQL或基于Java的API来访问的，并且完全在关系数据库内部进行。 IBMIntelligentMiner通过其世界领先的独有技术，例如典型数据集自动生成、关联发现、序列规律发现、概念性分类和可视化呈现，它可以自动实现数据选择、数据转换、数据发掘和结果呈现这一整套数据发掘操作。 若有必要，对结果数据集还可以重复这一过程，直至得到满意结果为止。 现在，IBM的IntelligentMiner已形成系列，它帮助用户从企业数据资产中识别和提炼有价值的信息。 它包括分析软件工具----IntelligentMinerforData和IBMIntelligentMinerforText，帮助企业选取以前未知的、有效的、可行的业务知识----如客户购买行为，隐藏的关系和新的趋势，数据来源可以是大型数据库和企业内部或Internet上的文本数据源。 然后公司可以应用这些信息进行更好、更准确的决策，获得竞争优势。

sql定义字段时,数据类型是如何确定的?

根据你想要存放的数据的类型来确定，使用正确的数据类型，在处理数据时速度上会有优势而且也很方便。 比如你想要存放整数，则可以考虑用int类型，如果你要放的数字大小有可能超过int类型的最大允许范围，则考虑用long类型或其他存放大数字的类型；如果你要存放字符串类型，则可以考虑用varchar类型或char类型，varchar和char都可以指定长度，不同的是，varchar存放的数据长度在指定长度内多长就是多长，而char则不足指定长度会以空格填充；如果你要存放日期时间类型的数字，而可以考虑使用datetime类型，以此类推，不一而足。 以上说的都是大多数场合常用的字段类型。

在java中Integer是什麼类型的？？以及它的作用？？？

是java的一个类。 也就是int的包装类。 int是基本数据类型，integer是引用类型，包含很多属性和方法