oracle數值類型漫談

這片博客本來想的是只寫pls_integer與number之間的性能比較，但是提筆之后我又想寫更多我的思考過程，于是索性寫一篇關于oracle數值類型的文章。干貨太多，未免看得乏味，本篇我嘗試用一種聊天談話的方式行文，希望同行者可以在一種輕松的氛圍中和我一起來探討oracle的諸多數值類型，好吧，那我就先拋磚引玉了。
1、number
我最先接觸的數值類型就是老大哥number，它定義為number(p,s)，p是精度，最大38位，s是刻度范圍，可在-84~127間取值。舉個栗子（例子）：number(4,2)，指的就是小數點整數+小數部分一共有4位，不包含小數點位，也就是說整數部分最多兩位，如果小數部分多于2位，會做四舍五入處理（對于sqlserver和mysql也會做四舍五入處理），如果小數部分不足2位的話，則會補0（對于sqlserver也會補0，但是mysql不會），如果不寫p,s，那么就默認為38。number類型是oracle最常用的數字類型了，在很長一段時間之內，我以為數值類型就只有number，因為number類型足以處理幾乎全部的數字類型了。但是之后在oracle道路上繼續行走的過程中，我又認識了其他衍生的數值類型。
2、integer
其實最開始看到這個數值類型的時候，同很多人一樣，我也認為它是number類型的子類型，最大38位，對于小數做自動四舍五入處理，但是后來我發現不完全是這樣的。作為number的子類型不假，一般情況下，integer是作為存儲整數值存在的，在需要存儲整數值的時候我們會想到這個數值類型，但是它的最大位可不是38位，在插入的測試數值看到，它已經遠遠超過38位了，如圖：

可以看到，對于integer只能存儲38位的言論可謂是直接推翻。接下來我們來看坊間盛傳的，"integer只能存儲整數，對于小數會做四舍五入處理",來看一個例子：
create or replace procedure integer_test(a integer)
as 
b integer := a;
begin
  dbms_output.put_line(b);
end;
輸出結果如圖：

看到這個結果的時候，相信很多同學都已經涼了，簡直是顛覆了以往的認識啊，的確，從這個例子可以看出，integer是number的子類型，但是它不會強制進行四舍五入處理，同時它最大位數大于38位。
3、int,numeric,decimal
這三種數值類型是oracle為了兼容其他數據庫而存在的，同樣都是number的子類型。在進行類型聲明的時候，如果直接聲明為int,numeric,decimal，它會被直接存為integer，處理方式同integer一模一樣；numeric和decimal如果帶有精度和刻度范圍，那么會被存為number(p,s),處理方式同number(p,s)，int類型只能被聲明為int，不能帶精度和刻度范圍，所以只能當作integer來處理。
4、float
float也是number的子類型，float(n)，n指的是精度，是二進制精度，這里可不是十進制精度哦，計算公式為：binary precision＝ceil(b*0.30103)，float沒有刻度范圍.n的范圍為1~126。那么怎么計算存入數據庫中的數值呢，比如：float(2)，那么它的精度是ceil(2*0.30103)=1,如果存入13.5，那么應該是1.35*10^1,精度為1，1.35四舍五入變為1，所以就是1*10^1=10存入的結果就是10；如果是19.5,那么應該是1.95*10^1，精度為1,1.95四舍五入為2,就是2*10^1，結果存入20。如果沒有精度，那么映射為number類型，直接存入此值。oracle沒有直接為double類型的數值類型。
5、binary_integer和pls_integer
這個數字類型只能用于PL/SQL，他們相比number來說更具優勢，首先是占有較少的存儲空間，其次他們是直接通過硬件來計算的，也就是直接通過CPU進行計算，而不用經過轉換，number類型在計算的時候，還要先被轉換為二進制，所以在計算速度上，binary_integer和pls_integer比number性能好很多，建議在PL/SQL中使用這兩種數據類型來代替number，你將會得到很大的驚喜。
5、binary_float和binary_double
這兩種數值類型10g之后才出現，binary_float可以存儲一個單精度的32位浮點數,binary_double可以存儲一個雙精度的64位浮點數，binary_float和binary_double占有更少的存儲空間,同樣的，binary_float和binary_double也是直接通過硬件計算的，所以它的計算效率更高，而且它們比起number來說可以存儲更大或者更小的數值，但是這兩種數值類型也會存在精度不準的情況。
6、寫到浮點型，我需要說一說浮點型存數不精確的原因：
首先，我們要知道浮點型在計算機是怎么存儲的，比如：要存入13.75，首先將整數部分轉為二進制，13轉為二進制是1101，接下來將小數部分轉為二進制，小數部分是0.75，將小數部分乘以2，取結果的整數部分為二進制的一位，然后繼續取結果的小數部分乘以2重復，一直到小數部分全部為0結束，在這個過程中，是會出現循環乘不盡的情況，但是因為浮點數的小數位是確定的（float是23位，double是52位），所以到了指定的小數位就會停下來，這就是浮點數存數不精確的原因，可以看到如果可以在小數位范圍之內乘盡的話，那么結果就存儲的準確了。來看看小數部分(0.75)轉為二進制的過程：
0.75*2=1.5   取1
0.5*2=1     取1
乘到這里，即0.5*2=1，1已經沒有小數部分了，所以到這里也就停止了，最后的結果是0.11,與上面整數部分合起來，那么13.75轉換為二進制為1101.11,即1.10111*2^3,1.10111是小數部分，2為底，6為指數部分，這個1.10111*2^3就是轉換好的二進制浮點數，接著就是將這個二進制浮點數存入計算機了。
將其存入計算機內，將會使用浮點表示法，分為三大部分：
第一部分：符號位，占用1位，用來區分正負數，0為正數，1為負數；對于1.10111*2^3,它是正數，所以符號位是0
第二部分：指數位，float占用8位，double占用11位，用來表示指數；對于1.10111*2^3，指數位是3
第三部分：小數位，float占用23位，double占用52位，用來表示小數，不足位數補0；對于1.10111*2^3，小數位是10111
所以對于float，符號位+指數位+小數位=1+8+23=32位，對于double，符號位+指數位+小數位=64位，同時可以看到，指數位決定了大小范圍，小數位決定了精度。因為指數位有可能是正數，也有可能是負數，負數算起來比正數麻煩，所以為了減少計算的麻煩，在存儲指數的時候，需要將它存儲位無符號的整數，所以在指數位上會加一個偏移量，float的偏移量是127，double的偏移量是1023，如果需要轉換為十進制的話，到時候指數減去相應的值就可以了。那么對于13.75(float)，本來它的二進制指數值是3，現在就成了3+127=130，轉換為二進制是10000010，最終：13.75(float)被存儲為：符號位 指數位 小數位（不足位補0）=0 10000010 10111 00000 00000 00000 000
7、萬丈高樓平地起，有時候我們太過追求一些高級語法，或者高大尚的東西，反而在基礎的東西上掌握不牢，實際上，數據庫的基礎數據類型往往沒有表面上看的那么簡單，其實任何語言都是一樣，只有掌握好基礎知識，做一個基礎精通者，那么，在我們進階的道路上就會水到渠成。寫到最后，才發現整體下來，整篇文章也沒有那么輕松，嚴肅的東西寫慣了，一下子不太適應寫輕松的東西，沒事，能拋磚引玉就好。