① 数据库的数据类型
数据库的常用数据类型如下：
一、整数数据类型：整数数据类型是最常用的数据类型之一。二、浮点数据类型：浮点数据类型用于存储十进制小数。浮点数值的数据在sqlServer中采用上舍入（Rounp或称为只入不舍）方式进行存储。三、二进制数据类型。四、逻辑数据类型。五、字符数据类型：字符数据类型是使用最多的数据类型。它可以用来存储各种字母、数字符号、特殊符号。一般情况下，使用字符类型数据时须在其前后加上单引号’或双引号”。
以上就是数据库的常用数据类型。
② 数据库那个类型能支持32位的浮点型，SQLServer只有float，有没有类型支持32位小数点的
real是4字节32位浮点
float是8字节64位浮点
③ 以下那种类别对应数据的字符类属性
整数类型：BIT、BOOL、TINY INT、SMALL INT、MEDIUM INT、 INT、 BIG INT
浮点数类型：FLOAT、DOUBLE、DECIMAL
字符串类型：CHAR、VARCHAR、TINY TEXT、TEXT、MEDIUM TEXT、LONGTEXT、TINY BLOB、BLOB、MEDIUM BLOB、LONG BLOB
日期类型：Date、DateTime、TimeStamp、Time、Year
其他数据类型：BINARY、VARBINARY、ENUM、SET、Geometry、Point、MultiPoint、LineString、MultiLineString、Polygon、GeometryCollection等
1、整型
数据类型 字节及范围
tinyint(m) 1个字节 (-128~127)
smallint(m) 2个字节 (-32768~32767)
mediumint(m) 3个字节 (-8388608~8388607)
int或integer(m) 4个字节 (-2147483648~2147483647)
bigint(m) 8个字节 (±9.22*10的18次方)
整型括号中里的m是表示SELECT查询结果集中的显示宽度，并不拦基影响实际的取值范围，没有影响到显示的宽度。（可以略过这个东西）
2、浮简吵谨点型
数据类型 定义
float(m,d) 单精度浮点型 8位精度(4字节)
double(m,d) 双精度浮点型 16位精度(8字节)
m总个数，d小数位。设一个字段定义为float(6,3)，如果插入一个数123.45678,实际数据库里存的是123.457，但总个数还以实际为准，即6位。整数部分最大是3位。如果插入数12.123456，存储的是12.1234，如果插入12.12，存储的是12.1200.
3、定点数
①浮点型在数据库中存放的是近似值，而定点类型在数据库中存放的是精确值。
decimal(m,d)
②DECIMAL 类型不同于FLOAT和DECIMAL，其中DECIMAL 实际是以串存放的。DECIMAL 可能的最大取值范围与DOUBLE 一样，但是其有效的取值范围由M 和D 的值决定。
给定的DECIMAL 类型的取值范围取决于MySQL数据类型的版本。
③ 对货币等对精度敏感的数据，应该用定点数表示或存储；
在这里插入图片描述
4、字符串
数据类型 大小
char(n) 固定长度，最多255个字符
varchar(n) 固定长度，最多65535个字符
tinytext 可变长度，最多255个字符
text 可变长度，最多65535个字符
mediumtext 可变长度，最多2的24次方-1个字符
longtext 可变长度，最多2的32次方-1个字符
区别char和varchar：
①char(n) 若存入字符数小于n，则以空格补于其后，查询之时再将空格去掉。所以char类型存储的字符串末尾不能有空格，varchar不限于此。
②char(n) 固定长度，char(4)不管是存入几个字符，都将占用4个字节；varchar是存入的实际字符数+1个字节（n<=255）或2个字节(n>255)，所以varchar(4),存入3个字符将占用4个字节。
③char类型的字符串检索速度要比varchar类型的快。
5、二进制数据（_Blob）
1._BLOB和_text存储方式不同，_TEXT以文本方式存储，英文存储区分大小写，而_Blob是以二进制方式存储，不分大小写。
2._BLOB存储的数据只能整体读出。
3._TEXT可以指定字符集，_BLO不用指定字符集。
6、日期碰告和时间类型
作用：存储用户注册时间，文章发布时间，员工入职时间，出生时间，过期时间等
数据类型 定义
DATE 日期 ‘2008-12-2’
TIME 时间 ‘12:25:36’
YEAR 年份 ‘2008’
DATETIME 日期时间 ‘2008-12-2 22:06:44’
TIMESTAMP 自动存储记录修改时间
注：①TIMESTAMP列用于INSERT或UPDATE操作时记录日期和时间。如果不分配一个值，表中的第一个TIMESTAMP列自动设置为最近操作的日期和时间。
②也可以通过分配一个NULL值，将TIMESTAMP列设置为当前的日期和时间。TIMESTAMP值返回后显示为’YYYY-MM-DD HH:MM:SS’格式的字符串。
③有专有的自动更新特性。
二、数据类型属性
关键字 含义
NULL 数据列可包含NULL值
NOT NULL 数据列不允许包含NULL值
DEFAULT 默认值
PRIMARY KEY 主键
AUTO_INCREMENT 自动递增，适用于整数类型
UNSIGNED 无符号
CHARACTER SET name 指定一个字符集
三、简单介绍几个存储引擎
1、MyISAM 数据存储引擎和数据列
MyISAM数据表，最好使用固定长度(CHAR)的数据列代替可变长度(VARCHAR)的数据列。
2、MEMORY存储引擎和数据列
MEMORY数据表目前都使用固定长度的数据行存储，因此无论使用CHAR或VARCHAR列都没有关系。两者都是作为CHAR类型处理的。
3、InnoDB 存储引擎和数据列（重要）
建议使用 VARCHAR类型。
也可以用show engines;语句查看所有引擎
在这里插入图片描述
以下几个例子
1、时间和日期
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2、set
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3、datatime
在这里插入图片描述
4、TIMESTAMP
CREATE TABLE timestamp_db(
a TIMESTAMP
);
INSERT timestamp_db() VALUES(20020121);
INSERT timestamp_db() VALUES(20020121142554);
INSERT timestamp_db() VALUES("2015-12-16 21:14:15");
INSERT timestamp_db() VALUES("2015-12-17");
INSERT timestamp_db() VALUES(NULL);
INSERT timestamp_db() VALUES(CURRENT_TIMESTAMP);
INSERT timestamp_db() VALUES();
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5、YEAR
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MySQL入门技能树数据库组成表
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数据库数据类型
④ mysql的浮点型在什么情况下会损失精度，求大神详解、、
谈谈个人理解，请带着怀疑和鉴别的角度去看待。
1 先理解下定点数
--定义：
指规定小数点位置固定不变。
--存储：
* 在数据库或计算机中存储时，整数部分和小数部分分别使用一定的字节来存储（理解为分别用两部分字节来存储两个整数），小数点是作为存储属性存储的（如作为列类型时，小数点位置存储在表的定义部分），而不占用数据的存储字节。
* 定点数使用多少字节来存放数据，依赖于该数指定的精度（精度即为该数的总数字位数），总数字位数为小于2则使用1字节，为5-9位时用4字节，为19-38位时使用16字节（大部分数据库支持的最大就是38位数字）；
--举例：
numeric(2,1)，精度为2，使用1个字节来存放，存放数据范围为[-9.9, 9.9]；如存储2.3时，在数据库存储为00100011，而小数位置固定在第四位前，这是由定义列时指明的；
--说明：
定点数存储精确的数字，numeric(2,1)就只能[-9.9, 9.9]之间的数，存的不是近似数（因为两部分都作为整数存储）；当你在numeric(2,1)中存储2.33时，实际发生了隐式转换，实际存储为9.3（注意这并不是近似）；
2 再来理解浮点数
--定义：
指采用浮点数表达方式来表示数据，这种表达方式利用科学计数法来表达实数，即用一个尾数（Mantissa ），一个基数（Base），一个指数（Exponent）以及一个表示正负的符号来表达数据，比如 123.45 用十进制科学计数法可以表达为 1.2345 × 10^2，其中 1.2345 为尾数，10 为基数，2 为指数。称其为浮点数就是因为利用指数达到了浮动小数点的效果。
--存储：
浮点数一般是使用IEEE规定的方式，即 对于单精度浮点数用1bit来存储符号位（正负号），8bit来存储指数，23bit来存储尾数；而且要求尾数的整数部分为1（注意，指二进位格式的，如1.01001），而且是使用二进位来保存，即基数为2；
在大多数数据库或计算机中存储时，单精度使用4字节，双精度使用8字节保存；
--举例：
二进制的 1001.101（对应于十进制的 9.625）可以表达为 1.001101 × 2^3，存储时符号位+存储为0，指数3存储为00000011，尾数1.001101存储为0011010000..（总共23位，去掉了小数点前的1，IEEE就是这样要求的）；
--近似的产生：
因为我们使用的是十进制数，而计算机要转换为对应的二进制形式，由于有限的2进制位数表示的小数值不能和十进制一一对应（换句话说，十进制小数转为二进制可能变为无限小数而导致不精确 ），如2^-1对应0.5，2^-2对应0.25，2^-3对应0.125，因此对于像十进制的0.4（小数的末尾一位数不为5的）则不能精确存储；
--因近似引起的问题：
create table t (a float, b float); insert into t values(0.11, 0.04), (0.04, 0.11);
select * from t; 查询时显示正常，实际底层存储时发生了近似（十进制转换为二进制），而显示时又发生了近似（二进制转换为十进制）；
select sum(a) from t; 查询显示 0.14999999850988388 ，为什么不是0.15的原因也就不言而喻了。
这也就是浮点数在损失精度、计算和比较要格外注意的事项；
3 总结
定点数，能存储精确数字，但保存的数据范围受了严格限制，格式也比较僵硬（这既是好处，也是坏处）；
浮点数，不能存储精确数字，在小数的末尾一位数不是5（一直乘2不能圆整）的情况下会发生存储的近似处理；但可存储的数据范围更大；
⑤ sql数据库中的Float数据类型是占几位,几个字节 ，也就是占几个0和1
sql数据库中的Float数据类型是占几位,几个字节
，也就是占几个0和1
FLOAT数据类型可精确到第15位小数，其范围为从-1.79e-308到1.79e+308.每个float类型的数据占用8个字节的存储空间。
float数据类型可写为float([n])的形式。n指定Float数据的精度。n为1到15之间的整数值。当n取1到7时，实际上是定义了一个real类
⑥ 数据库如何设计
数据库设计的基本步骤
按照规范设计的方法，考虑数据库及其应用系统开发全过程，将数据库设计分为以下6个阶段
1.需求分析
2.概念结构设计
3.逻辑结构设计
4.物理结构设计
5.数据库实施
6.数据库的运行和维护
数据库设计通常分为6个阶段1分析用户的需求，包括数据、功能和性能需求；2概念结构设计：主要采用E-R模型进行设计，包括画E-R图；3逻辑结构设计：通过将转换成表，实现从E-R模型到关系模型的转换；4：主要是为所设计的数据库选择合适的和存取路径；5数据库的实施：包括编程、测试和试运行；6数据库运行与维护：系统的运行与数据库的日常维护。）,主要讨论其中的第3个阶段,即逻辑设计。
在数据库设计过程中，需求分析和概念设计可以独立于任何数据库管理系统进行，逻辑设计和物理设计与选用的DAMS密切相关。
1.需求分析阶段（常用自顶向下）
进行数据库设计首先必须准确了解和分析用户需求（包括数据与处理）。需求分析是整个设计过程的基础，也是最困难，最耗时的一步。需求分析是否做得充分和准确，决定了在其上构建数据库大厦的速度与质量。需求分析做的不好，会导致整个数据库设计返工重做。
需求分析的任务，是通过详细调查现实世界要处理的对象，充分了解原系统工作概况，明确用户的各种需求，然后在此基础上确定新的系统功能，新系统还得充分考虑今后可能的扩充与改变，不仅仅能够按当前应用需求来设计。
调查的重点是，数据与处理。达到信息要求，处理要求，安全性和完整性要求。
分析方法常用SA(Structured Analysis) 结构化分析方法，SA方法从最上层的系统组织结构入手，采用自顶向下，逐层分解的方式分析系统。
数据流图表达了数据和处理过程的关系，在SA方法中，处理过程的处理逻辑常常借助判定表或判定树来描述。在处理功能逐步分解的同事，系统中的数据也逐级分解，形成若干层次的数据流图。系统中的数据则借助数据字典（data dictionary，DD）来描述。数据字典是系统中各类数据描述的集合，数据字典通常包括数据项，数据结构，数据流，数据存储，和处理过程5个阶段。
2.概念结构设计阶段（常用自底向上）
概念结构设计是整个数据库设计的关键，它通过对用户需求进行综合，归纳与抽象，形成了一个独立于具体DBMS的概念模型。
设计概念结构通常有四类方法：
自顶向下。即首先定义全局概念结构的框架，再逐步细化。
自底向上。即首先定义各局部应用的概念结构，然后再将他们集成起来，得到全局概念结构。
逐步扩张。首先定义最重要的核心概念结构，然后向外扩张，以滚雪球的方式逐步生成其他的概念结构，直至总体概念结构。
混合策略。即自顶向下和自底向上相结合。
- 需要注意：
- ● 在确定支持数据时，请一定要参考你之前所确定的宏观行为，以清楚如何利用这些数据。
- ● 比如，如果你知道你需要所有员工的按姓氏排序的列表，确保你将支持数据分解为名字与姓氏，这比简单地提供一个名字会更好。
- ● 你所选择的名称最好保持一致性。这将更易于维护数据库，也更易于阅读所输出的报表。
- ● 比如，如果你在某些地方用了一个缩写名称Emp_status，你就不应该在另外一个地方使用全名(Empolyee_ID)。相反，这些名称应当是Emp_status及Emp_id。
- ● 数据是否与正确的table相对应无关紧要，你可以根据自己的喜好来定。在下节中，你会通过测试对此作出判断。
3.逻辑结构设计阶段（E-R图）
逻辑结构设计是将概念结构转换为某个DBMS所支持的数据模型，并将进行优化。
在这阶段，E-R图显得异常重要。大家要学会各个实体定义的属性来画出总体的E-R图。
各分E-R图之间的冲突主要有三类：属性冲突，命名冲突，和结构冲突。
E-R图向关系模型的转换，要解决的问题是如何将实体性和实体间的联系转换为关系模式，如何确定这些关系模式的属性和码。
4.物理设计阶段
物理设计是为逻辑数据结构模型选取一个最适合应用环境的物理结构（包括存储结构和存取方法）。
首先要对运行的事务详细分析，获得选择物理数据库设计所需要的参数，其次，要充分了解所用的RDBMS的内部特征，特别是系统提供的存取方法和存储结构。
常用的存取方法有三类：1.索引方法，目前主要是B+树索引方法。2.聚簇方法（Clustering）方法。3.是HASH方法。
5.数据库实施阶段
数据库实施阶段，设计人员运营DBMS提供的数据库语言（如sql）及其宿主语言，根据逻辑设计和物理设计的结果建立数据库，编制和调试应用程序，组织数据入库，并进行试运行。
6.数据库运行和维护阶段
数据库应用系统经过试运行后，即可投入正式运行，在数据库系统运行过程中必须不断地对其进行评价，调整，修改。
数据库设计5步骤
Five Steps to design the Database
1.确定entities及relationships
a)明确宏观行为。数据库是用来做什么的？比如，管理雇员的信息。
b)确定entities。对于一系列的行为，确定所管理信息所涉及到的主题范围。这将变成table。比如，雇用员工，指定具体部门，确定技能等级。
c)确定relationships。分析行为，确定tables之间有何种关系。比如，部门与雇员之间存在一种关系。给这种关系命名。
d)细化行为。从宏观行为开始，现在仔细检查这些行为，看有哪些行为能转为微观行为。比如，管理雇员的信息可细化为：
· 增加新员工
· 修改存在员工信息
· 删除调走的员工
e)确定业务规则。分析业务规则，确定你要采取哪种。比如，可能有这样一种规则，一个部门有且只能有一个部门领导。这些规则将被设计到数据库的结构中。
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范例：
ACME是一个小公司，在5个地方都设有办事处。当前，有75名员工。公司准备快速扩大规模，划分了9个部门，每个部门都有其领导。
为有助于寻求新的员工，人事部门规划了68种技能，为将来人事管理作好准备。员工被招进时，每一种技能的专业等级都被确定。
定义宏观行为
一些ACME公司的宏观行为包括：
● 招聘员工
● 解雇员工
● 管理员工个人信息
● 管理公司所需的技能信息
● 管理哪位员工有哪些技能
● 管理部门信息
● 管理办事处信息
确定entities及relationships
我们可以确定要存放信息的主题领域(表)及其关系，并创建一个基于宏观行为及描述的图表。
我们用方框来代表table，用菱形代表relationship。我们可以确定哪些relationship是一对多，一对一，及多对多。
这是一个E-R草图，以后会细化。
细化宏观行为
以下微观行为基于上面宏观行为而形成：
● 增加或删除一个员工
● 增加或删除一个办事处
● 列出一个部门中的所有员工
● 增加一项技能
● 增加一个员工的一项技能
● 确定一个员工的技能
● 确定一个员工每项技能的等级
● 确定所有拥有相同等级的某项技能的员工
● 修改员工的技能等级
这些微观行为可用来确定需要哪些table或relationship。
确定业务规则
业务规则常用于确定一对多，一对一，及多对多关系。
相关的业务规则可能有：
● 现在有5个办事处；最多允许扩展到10个。
● 员工可以改变部门或办事处
● 每个部门有一个部门领导
● 每个办事处至多有3个电话号码
● 每个电话号码有一个或多个扩展
● 员工被招进时，每一种技能的专业等级都被确定。
● 每位员工拥有3到20个技能
● 某位员工可能被安排在一个办事处，也可能不安排办事处。
2.确定所需数据
要确定所需数据：
a)确定支持数据
b)列出所要跟踪的所有数据。描述table(主题)的数据回答这些问题：谁，什么，哪里，何时，以及为什么
c)为每个table建立数据
d)列出每个table目前看起来合适的可用数据
e)为每个relationship设置数据
f)如果有，为每个relationship列出适用的数据
确定支持数据
你所确定的支持数据将会成为table中的字段名。比如，下列数据将适用于表Employee，表Skill，表Expert In。
Employee
Skill
Expert In
ID
ID
Level
Last Name
Name
Date acquired
First Name
Description
Department
Office
Address
如果将这些数据画成图表，就像：
3.标准化数据
标准化是你用以消除数据冗余及确保数据与正确的table或relationship相关联的一系列测试。共有5个测试。本节中，我们将讨论经常使用的3个。
关于标准化测试的更多信息，请参考有关数据库设计的书籍。
标准化格式
标准化格式是标准化数据的常用测试方式。你的数据通过第一遍测试后，就被认为是达到第一标准化格式；通过第二遍测试，达到第二标准化格式；通过第三遍测试，达到第三标准化格式。
如何标准格式：
1． 列出数据
2． 为每个表确定至少一个键。每个表必须有一个主键。
3． 确定relationships的键。relationships的键是连接两个表的键。
4． 检查支持数据列表中的计算数据。计算数据通常不保存在数据库中。
5． 将数据放在第一遍的标准化格式中：
6． 从tables及relationships除去重复的数据。
7． 以你所除去数据创建一个或更多的tables及relationships。
8． 将数据放在第二遍的标准化格式中：
9． 用多于一个以上的键确定tables及relationships。
10． 除去只依赖于键一部分的数据。
11． 以你所除去数据创建一个或更多的tables及relationships。
12． 将数据放在第三遍的标准化格式中：
13． 除去那些依赖于tables或relationships中其他数据，并且不是键的数据。
14． 以你所除去数据创建一个或更多的tables及relationships。
数据与键
在你开始标准化（测试数据）前，简单地列出数据，并为每张表确定一个唯一的主键。这个键可以由一个字段或几个字段（连锁键）组成。
主键是一张表中唯一区分各行的一组字段。Employee表的主键是Employee ID字段。Works In relationship中的主键包括Office Code及Employee ID字段。给数据库中每一relationship给出一个键，从其所连接的每一个table中抽取其键产生。
RelationShip
Key
Office
*Office code
Office address
Phone number
Works in
*Office code
*Employee ID
Department
*Department ID
Department name
Heads
*Department ID
*Employee ID
Assoc with
*Department ID
*EmployeeID
Skill
*Skill ID
Skill name
Skill description
Expert In
*Skill ID
*Employee ID
Skill level
Date acquired
Employee
*Employee ID
Last Name
First Name
Social security number
Employee street
Employee city
Employee state
Employee phone
Date of birth
将数据放在第一遍的标准化格式中
● 除去重复的组
● 要测试第一遍标准化格式，除去重复的组，并将它们放进他们各自的一张表中。
● 在下面的例子中，Phone Number可以重复。（一个工作人员可以有多于一个的电话号码。）将重复的组除去，创建一个名为Telephone的新表。在Telephone与Office创建一个名为Associated With的relationship。
将数据放在第二遍的标准化格式中
● 除去那些不依赖于整个键的数据。
● 只看那些有一个以上键的tables及relationships。要测试第二遍标准化格式，除去那些不依赖于整个键的任何数据（组成键的所有字段）。
● 在此例中，原Employee表有一个由两个字段组成的键。一些数据不依赖于整个键；例如，department name只依赖于其中一个键（Department ID）。因此，Department ID，其他Employee数据并不依赖于它，应移至一个名为Department的新表中，并为Employee及Department建立一个名为Assigned To的relationship。
将数据放在第三遍的标准化格式中
● 除去那些不直接依赖于键的数据。
● 要测试第三遍标准化格式，除去那些不是直接依赖于键，而是依赖于其他数据的数据。
● 在此例中，原Employee表有依赖于其键（Employee ID）的数据。然而，office location及office phone依赖于其他字段，即Office Code。它们不直接依赖于Employee ID键。将这组数据，包括Office Code，移至一个名为Office的新表中，并为Employee及Office建立一个名为Works In的relationship。
4.考量关系
当你完成标准化进程后，你的设计已经差不多完成了。你所需要做的，就是考量关系。
考量带有数据的关系
你的一些relationship可能集含有数据。这经常发生在多对多的关系中。
遇到这种情况，将relationship转化为一个table。relationship的键依旧成为table中的键。
考量没有数据的关系
要实现没有数据的关系，你需要定义外部键。外部键是含有另外一个表中主键的一个或多个字段。外部键使你能同时连接多表数据。
有一些基本原则能帮助你决定将这些键放在哪里：
一对多在一对多关系中，“一”中的主键放在“多”中。此例中，外部键放在Employee表中。
一对一在一对一关系中，外部键可以放进任一表中。如果必须要放在某一边，而不能放在另一边，应该放在必须的一边。此例中，外部键（Head ID）在Department表中，因为这是必需的。
多对多在多对多关系中，用两个外部键来创建一个新表。已存的旧表通过这个新表来发生联系。
5.检验设计
在你完成设计之前，你需要确保它满足你的需要。检查你在一开始时所定义的行为，确认你可以获取行为所需要的所有数据：
● 你能找到一个路径来等到你所需要的所有信息吗？
● 设计是否满足了你的需要？
● 所有需要的数据都可用吗？
如果你对以上的问题都回答是，你已经差不多完成设计了。
最终设计
最终设计看起来就像这样：
设计数据库的表属性
数据库设计需要确定有什么表，每张表有什么字段。此节讨论如何指定各字段的属性。
对于每一字段，你必须决定字段名，数据类型及大小，是否允许NULL值，以及你是否希望数据库限制字段中所允许的值。
选择字段名
字段名可以是字母、数字或符号的任意组合。然而，如果字段名包括了字母、数字或下划线、或并不以字母打头，或者它是个关键字（详见关键字表），那么当使用字段名称时，必须用双引号括起来。
为字段选择数据类型
SQL Anywhere支持的数据类型包括：
整数（int, integer, smallint）
小数（decimal, numeric）
浮点数（float, double）
字符型（char, varchar, long varchar）
二进制数据类型（binary, long binary）
日期/时间类型（date, time, timestamp）
用户自定义类型
关于数据类型的内容，请参见“SQL Anywhere数据类型”一节。字段的数据类型影响字段的最大尺寸。例如，如果你指定SMALLINT，此字段可以容纳32,767的整数。INTEGER可以容纳2,147,483,647的整数。对CHAR来讲，字段的最大值必须指定。
长二进制的数据类型可用来在数据库中保存例如图像(如位图)或者文字编辑文档。这些类型的信息通常被称为二进制大型对象，或者BLOBS。
关于每一数据类型的完整描述，见“SQL Anywhere数据类型”。
⑦ 数据库某字段是带1位的精确数字，则应选什么浮点型的数据类型
bigint
巨整型，巨整型是八个字节的整数，精度为 19 位。巨整型的范围从 -9,223,372,036,854,775,808 到
9,223,372,036,854,775,807。
binary
二进制
bit
字节
char
字符类型
detetime
时间类型
decimal
Decimal 数据类型 Decimal 变量存储为 96 位（12 个字节）无符号的整型形式，并除以一个 10 的幂数。
这个变比因子决定了小数点右面的数字位数，其范围从 0 到 28。变比因子为 0（没有小数位）的情形下，
最大的可能值为 +/-79,228,162,514,264,337,593,543,950,335。而在有 28 个小数位的情况下，最大值为
+/-7.9228162514264337593543950335，而最小的非零值为 +/-0.0000000000000000000000000001。
float
单精度类型
image
图片类型
int
整形
money
货币类型
nchar
字符类型，根据 unicode 标准所进行的定义，用给定整数代码返回 unicode 字符。
ntext
文本类型
numeric
decimal(numeric ) 同义，用于精确存储数值
decimal 数据类型最多可存储 38 个数字，所有数字都能够放到小数点的右边。decimal 数据类型存储了一
个准确（精确）的数字表达法；不存储值的近似值。
nvarchar
可变长度 (varchar) 字符数据类型。
real
float 和 real 数据
float 和 real 数据类型被称为近似的数据类型。在近似数字数据类型方面，float 和 real 数据的使用遵
循 IEEE 754 标准。
smalldatetime
短日期类型
smallint
短整型
smallmoney
短货币型
sql_variant
一种数据类型，用于存储 SQL Server 支持的各种数据类型（不包括 text、ntext、image、timestamp 和
sql_variant）的值。
text
文本
timestamp
http://tieba..com/f?kz=91062016这里有介绍
tinyint
tinyint 使用整数数据的精确数字数据类型，范围 0 到 255，存储 1 字节
uniquedentifier
uniqueidentifier数据类型可存储16字节的二进制值，其作用与全局唯一标记符（GUID）一样。GUID是唯一
的二进制数：世界上的任何两台计算机都不会生成重复的GUID值。GUID主要用于在用于多个节点，多台计算
机的网络中，分配必须具有唯一性的标识符。 在SQL中 ROWGUIDCOL表示新列是行的全局唯一标识列。对于
每个表只能指派一个uniqueidentifier 列作为ROWGUIDCO列。ROWGUIDCOL属性只能指派给uniqueidentifier
列
Uniqqueidentifier 是全局唯一的标识
varbinary
可变长度二进制数据。n 可以是从 1 到 8,000 之间的值。max 指示最大存储大小为 2^31-1 字节。存储大
小为所输入数据的实际长度 + 2 个字节。所输入数据的长度可以是 0 字节。varbinary 的 ANSI SQL 同义
词为 binary varying。
varchar
可变长度，非 Unicode 字符数据。n 的取值范围为 1 至 8,000。max 指示最大存储大小是 2^31-1 个字节
。存储大小是输入数据的实际长度加 2 个字节。所输入数据的长度可以为 0 个字符。varchar 的 ISO 同
义词为 char varying 或 character varying。
基本就是这样吧。
⑧ Navicat for MySql怎么设置double和float型的小数长度
设置方法：
1、安装好Mysql后 下载navicat类似管理工具。
2、根据所需连接Mysql，新建数据库、表，根据字段设置长度。
3、完成后保存数据 具体操作图片如下 最总得出结论有长度，小数点设置所以可以设置类型长度。
