从数据库中获得数据类型
一、关系型数据库中的数据类型
在关系型数据库（如 MySQL、Oracle、SQL Server 等）中，常见的数据类型主要分为以下几类：
| 数据类型分类 | 具体数据类型 | 描述 |
| 数值型 | 整数类型（如 INT、BIGINT、TINYINT 等） | 用于存储整数值，INT 通常占用 4 个字节，可存储一定范围内的整数，常用于存储用户 ID、订单编号等整数数据，BIGINT 占用 8 个字节，能存储更大范围的整数，适用于需要存储超大整数的场景，比如大型系统中的唯一标识符，TINYINT 占用 1 个字节，适合存储取值范围较小的整数，如布尔值（0 和 1）或一些小的计数值。 |
| 小数类型（如 DECIMAL、FLOAT、DOUBLE 等） | DECIMAL 用于存储精确的小数，可以指定小数点前后的位数，常用于金融数据计算，如货币金额的精确存储，FLOAT 和 DOUBLE 用于存储近似小数，FLOAT 占用 4 个字节，DOUBLE 占用 8 个字节，它们在科学计算等对精度要求不是特别高但需要处理较大范围小数的场景中使用较多。 | |
| 字符型 | CHAR 类型 | 固定长度的字符型数据，例如定义一个 CHAR(10)，它可以存储最多 10 个字符，不足部分会用空格填充，常用于存储长度固定的字符串，如固定格式的电话号码、身份证号码的一部分等。 |
| VARCHAR 类型 | 可变长度的字符型数据，只会占用实际存储字符所需的空间，再加上 1 2 个字节来记录字符串的长度，相比 CHAR 类型更节省空间，适用于存储长度不固定的字符串，如用户名、商品名称等。 | |
| TEXT 类型 | 用于存储大量的文本数据，如文章正文、评论内容等，它可以存储非常长的字符串，但在某些数据库操作和索引方面可能相对复杂一些。 | |
| 日期时间型 | DATE 类型 | 只存储日期信息，格式通常为“年 月 日”，2024 12 31’，用于记录特定的日期，如生日、纪念日等。 |
| TIME 类型 | 仅存储时间信息，包括小时、分钟、秒等，格式如‘15:30:45’，常用于记录某个事件发生的具体时间点，如航班起飞时间、会议开始时间等。 | |
| DATETIME 类型 | 同时存储日期和时间信息，格式如‘2024 12 31 15:30:45’，在很多业务场景中需要同时关注日期和具体时间时使用，比如订单创建时间、交易发生时间等。 | |
| TIMESTAMP 类型 | 也是一种同时包含日期和时间的数据类型，但它的范围更广，并且通常会有一个自动更新的时间戳功能，在一些数据库中可以记录数据的修改时间等信息。 |
二、非关系型数据库中的数据类型
以常见的文档型数据库 MongoDB 为例：
基本数据类型：
String：用于存储字符串数据，与关系型数据库中的字符型类似，但没有固定长度限制。
Number：可以存储各种数值，包括整数、浮点数等，其灵活性较高，不需要像关系型数据库那样预先定义数值类型。
Boolean：存储布尔值，即 true 或 false，常用于表示逻辑状态，如是否开启某个功能、是否完成某项任务等。
Null：表示空值或不存在的值，在文档中如果某个字段没有值，可以用 Null 来表示。
Object：可以存储复杂的嵌套结构，类似于 JSON 对象，这使得 MongoDB 能够很好地处理具有层次结构的数据，如存储一个用户的详细信息，包括基本信息、地址信息、订单信息等多个嵌套的对象。
Array：用于存储数组数据，数组中的每个元素可以是不同的数据类型，可以存储一个用户喜欢的水果列表，其中每个水果名称是一个字符串元素。
特殊数据类型：
Date：存储日期时间数据，与关系型数据库的日期时间类型类似，但在 MongoDB 中有其独特的处理方法和查询方式，方便进行时间范围查询等操作。
ObjectId：这是 MongoDB 默认的主键类型，它是一个 12 字节的十六进制字符串，包含了时间戳、机器标识、进程 ID 和递增计数器等信息，保证了在分布式环境下主键的唯一性，并且在创建文档时会自动生成，无需手动指定。
在从数据库中获取数据时，不同类型的数据库会根据其定义的数据类型将数据返回给应用程序，对于关系型数据库，通常会按照预定义的数据类型将数据封装在结果集中，应用程序可以通过相应的数据库驱动或接口来获取并处理这些数据，对于非关系型数据库，如 MongoDB，应用程序通过相应的客户端库来读取数据，并根据数据的实际类型进行处理，在读取一个包含多种数据类型的文档时，客户端库会正确地识别并将 String 类型的数据显示为字符串，将 Number 类型的数据显示为数字等，以便应用程序进一步使用这些数据进行业务逻辑处理、展示或其他操作。
相关问答 FAQs：
问题 1：在关系型数据库中，如果选择错误的数据类型会有什么后果？
答：如果在关系型数据库中选择了错误的数据类型，可能会产生多种不良后果，若将本应使用 INT 类型存储的用户 ID 错误地设置为 VARCHAR 类型，可能会导致数据存储效率降低，因为 VARCHAR 类型通常会占用更多的存储空间来记录字符串的长度信息等，而且在进行数据运算时可能会出现问题，比如无法直接对这种错误存储的“数字字符串”进行数学计算，在建立索引时也可能会出现异常，因为不同数据类型的索引机制可能不同，错误的数据类型可能导致索引无法正常创建或发挥最佳性能，进而影响数据库查询的速度和效率。
问题 2：非关系型数据库中的数据类型是否比关系型数据库更灵活？为什么？
答：非关系型数据库中的数据类型在一定程度上比关系型数据库更灵活，这是因为非关系型数据库（如 MongoDB）的数据类型通常是基于文档或键值对的形式存储，不需要像关系型数据库那样在创建表时就严格定义每个字段的数据类型，在 MongoDB 中，一个文档可以同时包含字符串、数字、数组、对象等多种不同类型的数据，并且可以随时根据业务需求添加或修改字段的类型和内容，而关系型数据库需要在创建表结构时就明确指定每个列的数据类型，修改表结构相对复杂且可能影响现有数据和系统的稳定性，所以从这个角度看，非关系型数据库的数据类型在应对动态变化的数据结构和多样化的数据内容时更具灵活性。
