Sqlite3各数据类型表示
Sqlite3各数据类型表示 一、存储种类和数据类型: SQLite将数据值的存储划分为以下几种存储类型: NULL: 表示该值为NULL值。 INTEGER: 无符号整型值。 REAL: 浮点值。 TEXT: 文本字符串,存储使用的编码方式为UTF-8、UTF-16BE、UTF-16LE。 BLOB: 存储Blob数
Sqlite3各数据类型表示
一、存储种类和数据类型:
SQLite将数据值的存储划分为以下几种存储类型:
NULL: 表示该值为NULL值。
INTEGER: 无符号整型值。
REAL: 浮点值。
TEXT: 文本字符串,存储使用的编码方式为UTF-8、UTF-16BE、UTF-16LE。
BLOB: 存储Blob数据,该类型数据和输入数据完全相同。
由于SQLite采用的是动态数据类型,而其他传统的关系型数据库使用的是静态数据类型,即字段可以存储的数据类型是在表声明时即以确定的,因此它们之间在数据存储方面还是存在着很大的差异。在SQLite中,存储分类和数据类型也有一定的差别,如INTEGER存储类别可以包含6种不同长度的Integer数据类型,然而这些INTEGER数据一旦被读入到内存后,SQLite会将其全部视为占用8个字节无符号整型。因此对于SQLite而言,即使在表声明中明确了字段类型,我们仍然可以在该字段中存储其它类型的数据。然而需要特别说明的是,尽管SQLite为我们提供了这种方便,但是一旦考虑到数据库平台的可移植性问题,我们在实际的开发中还是应该尽可能的保证数据类型的存储和声明的一致性。除非你有极为充分的理由,同时又不再考虑数据库平台的移植问题,在此种情况下确实可以使用SQLite提供的此种特征。
1. 布尔数据类型:
SQLite并没有提供专门的布尔存储类型,取而代之的是存储整型1表示true,0表示false。
2. 日期和时间数据类型:
和布尔类型一样,SQLite也同样没有提供专门的日期时间存储类型,而是以TEXT、REAL和INTEGER类型分别不同的格式表示该类型,如:
TEXT: "YYYY-MM-DD HH:MM:SS.SSS"
REAL: 以Julian日期格式存储
INTEGER: 以Unix时间形式保存数据值,即从1970-01-01 00:00:00到当前时间所流经的秒数。
二、类型亲缘性:
为了最大化SQLite和其它数据库引擎之间的数据类型兼容性,SQLite提出了"类型亲缘性(Type Affinity)"的概念。我们可以这样理解"类型亲缘性 ",在表字段被声明之后,SQLite都会根据该字段声明时的类型为其选择一种亲缘类型,当数据插入时,该字段的数据将会优先采用亲缘类型作为该值的存储方式,除非亲缘类型不匹配或无法转换当前数据到该亲缘类型,这样SQLite才会考虑其它更适合该值的类型存储该值。SQLite目前的版本支持以下五种亲缘类型:
亲缘类型 描述
TEXT 数值型数据在被插入之前,需要先被转换为文本格式,之后再插入到目标字段中。
NUMERIC 当文本数据被插入到亲缘性为NUMERIC的字段中时,如果转换操作不会导致数据信息丢失以及完全可逆,那么SQLite就会将该文本数据转换为INTEGER或REAL类型的数据,如果转换失败,SQLite仍会以TEXT方式存储该数据。对于NULL或BLOB类型的新数据,SQLite将不做任何转换,直接以NULL或BLOB的方式存储该数据。需要额外说明的是,对于浮点格式的常量文本,如"30000.0",如果该值可以转换为INTEGER同时又不会丢失数值信息,那么SQLite就会将其转换为INTEGER的存储方式。
INTEGER 对于亲缘类型为INTEGER的字段,其规则等同于NUMERIC,唯一差别是在执行CAST表达式时。
REAL 其规则基本等同于NUMERIC,唯一的差别是不会将"30000.0"这样的文本数据转换为INTEGER存储方式。
NONE 不做任何的转换,直接以该数据所属的数据类型进行存储。
1. 决定字段亲缘性的规则:
字段的亲缘性是根据该字段在声明时被定义的类型来决定的,具体的规则可以参照以下列表。需要注意的是以下列表的顺序,即如果某一字段类型同时符合两种亲缘性,那么排在前面的规则将先产生作用。
1). 如果类型字符串中包含"INT",那么该字段的亲缘类型是INTEGER。
2). 如果类型字符串中包含"CHAR"、"CLOB"或"TEXT",那么该字段的亲缘类型是TEXT,如VARCHAR。
3). 如果类型字符串中包含"BLOB",那么该字段的亲缘类型是NONE。
4). 如果类型字符串中包含"REAL"、"FLOA"或"DOUB",那么该字段的亲缘类型是REAL。
5). 其余情况下,字段的亲缘类型为NUMERIC。
2. 具体示例:
声明类型 亲缘类型 应用规则
INT
INTEGER
TINYINT
SMALLINT
MEDIUMINT
BIGINT
UNSIGNED BIG INT
INT2
INT8 INTEGER 1
CHARACTER(20)
VARCHAR(255)
VARYING CHARACTER(255)
NCHAR(55)
NATIVE CHARACTER(70)
NVARCHAR(100)
TEXT
CLOB TEXT 2
BLOB NONE 3
REAL
DOUBLE
DOUBLE PRECISION
FLOAT REAL 4
NUMERIC
DECIMAL(10,5)
BOOLEAN
DATE
DATETIME NUMERIC 5
注:在SQLite中,类型VARCHAR(255)的长度信息255没有任何实际意义,仅仅是为了保证与其它数据库的声明一致性。
三、比较表达式:
在SQLite3中支持的比较表达式有:"=", "==", "", ">=", "!=", "", "IN", "NOT IN", "BETWEEN", "IS" and "IS NOT"。
数据的比较结果主要依赖于操作数的存储方式,其规则为:
1). 存储方式为NULL的数值小于其它存储类型的值。
2). 存储方式为INTEGER和REAL的数值小于TEXT或BLOB类型的值,如果同为INTEGER或REAL,则基于数值规则进行比较。
3). 存储方式为TEXT的数值小于BLOB类型的值,如果同为TEXT,则基于文本规则(ASCII值)进行比较。
4). 如果是两个BLOB类型的数值进行比较,其结果为C运行时函数memcmp()的结果。
四、操作符:
所有的数学操作符(+, -, *, /, %, >, &, and |)在执行之前都会先将操作数转换为NUMERIC存储类型,即使在转换过程中可能会造成数据信息的丢失。此外,如果其中一个操作数为NULL,那么它们的结果亦为NULL。在数学操作符中,如果其中一个操作数看上去并不像数值类型,那么它们结果为0或0.0。

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

AI Hentai Generator
Erstellen Sie kostenlos Ai Hentai.

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Heiße Themen

DDREASE ist ein Tool zum Wiederherstellen von Daten von Datei- oder Blockgeräten wie Festplatten, SSDs, RAM-Disks, CDs, DVDs und USB-Speichergeräten. Es kopiert Daten von einem Blockgerät auf ein anderes, wobei beschädigte Blöcke zurückbleiben und nur gute Blöcke verschoben werden. ddreasue ist ein leistungsstarkes Wiederherstellungstool, das vollständig automatisiert ist, da es während der Wiederherstellungsvorgänge keine Unterbrechungen erfordert. Darüber hinaus kann es dank der ddasue-Map-Datei jederzeit gestoppt und fortgesetzt werden. Weitere wichtige Funktionen von DDREASE sind: Es überschreibt die wiederhergestellten Daten nicht, füllt aber die Lücken im Falle einer iterativen Wiederherstellung. Es kann jedoch gekürzt werden, wenn das Tool explizit dazu aufgefordert wird. Stellen Sie Daten aus mehreren Dateien oder Blöcken in einer einzigen wieder her

0.Was bewirkt dieser Artikel? Wir schlagen DepthFM vor: ein vielseitiges und schnelles generatives monokulares Tiefenschätzungsmodell auf dem neuesten Stand der Technik. Zusätzlich zu herkömmlichen Tiefenschätzungsaufgaben demonstriert DepthFM auch hochmoderne Fähigkeiten bei nachgelagerten Aufgaben wie dem Tiefen-Inpainting. DepthFM ist effizient und kann Tiefenkarten innerhalb weniger Inferenzschritte synthetisieren. Lassen Sie uns diese Arbeit gemeinsam lesen ~ 1. Titel der Papierinformationen: DepthFM: FastMonocularDepthEstimationwithFlowMatching Autor: MingGui, JohannesS.Fischer, UlrichPrestel, PingchuanMa, Dmytr

Die von Google geförderte Leistung von JAX hat in jüngsten Benchmark-Tests die von Pytorch und TensorFlow übertroffen und belegt bei 7 Indikatoren den ersten Platz. Und der Test wurde nicht auf der TPU mit der besten JAX-Leistung durchgeführt. Obwohl unter Entwicklern Pytorch immer noch beliebter ist als Tensorflow. Aber in Zukunft werden möglicherweise mehr große Modelle auf Basis der JAX-Plattform trainiert und ausgeführt. Modelle Kürzlich hat das Keras-Team drei Backends (TensorFlow, JAX, PyTorch) mit der nativen PyTorch-Implementierung und Keras2 mit TensorFlow verglichen. Zunächst wählen sie eine Reihe von Mainstream-Inhalten aus

Ich weine zu Tode. Die Daten im Internet reichen überhaupt nicht aus. Das Trainingsmodell sieht aus wie „Die Tribute von Panem“, und KI-Forscher auf der ganzen Welt machen sich Gedanken darüber, wie sie diese datenhungrigen Esser ernähren sollen. Dieses Problem tritt insbesondere bei multimodalen Aufgaben auf. Zu einer Zeit, als sie ratlos waren, nutzte ein Start-up-Team der Abteilung der Renmin-Universität von China sein eigenes neues Modell, um als erstes in China einen „modellgenerierten Datenfeed selbst“ in die Realität umzusetzen. Darüber hinaus handelt es sich um einen zweigleisigen Ansatz auf der Verständnisseite und der Generierungsseite. Beide Seiten können hochwertige, multimodale neue Daten generieren und Datenrückmeldungen an das Modell selbst liefern. Was ist ein Modell? Awaker 1.0, ein großes multimodales Modell, das gerade im Zhongguancun-Forum erschienen ist. Wer ist das Team? Sophon-Motor. Gegründet von Gao Yizhao, einem Doktoranden an der Hillhouse School of Artificial Intelligence der Renmin University.

Stehen Sie vor einer Verzögerung oder einer langsamen mobilen Datenverbindung auf dem iPhone? Normalerweise hängt die Stärke des Mobilfunk-Internets auf Ihrem Telefon von mehreren Faktoren ab, wie z. B. der Region, dem Mobilfunknetztyp, dem Roaming-Typ usw. Es gibt einige Dinge, die Sie tun können, um eine schnellere und zuverlässigere Mobilfunk-Internetverbindung zu erhalten. Fix 1 – Neustart des iPhone erzwingen Manchmal werden durch einen erzwungenen Neustart Ihres Geräts viele Dinge zurückgesetzt, einschließlich der Mobilfunkverbindung. Schritt 1 – Drücken Sie einfach einmal die Lauter-Taste und lassen Sie sie los. Drücken Sie anschließend die Leiser-Taste und lassen Sie sie wieder los. Schritt 2 – Der nächste Teil des Prozesses besteht darin, die Taste auf der rechten Seite gedrückt zu halten. Lassen Sie das iPhone den Neustart abschließen. Aktivieren Sie Mobilfunkdaten und überprüfen Sie die Netzwerkgeschwindigkeit. Überprüfen Sie es erneut. Fix 2 – Datenmodus ändern 5G bietet zwar bessere Netzwerkgeschwindigkeiten, funktioniert jedoch besser, wenn das Signal schwächer ist

Kürzlich wurde die Militärwelt von der Nachricht überwältigt: US-Militärkampfflugzeuge können jetzt mithilfe von KI vollautomatische Luftkämpfe absolvieren. Ja, erst kürzlich wurde der KI-Kampfjet des US-Militärs zum ersten Mal der Öffentlichkeit zugänglich gemacht und sein Geheimnis gelüftet. Der vollständige Name dieses Jägers lautet „Variable Stability Simulator Test Aircraft“ (VISTA). Er wurde vom Minister der US-Luftwaffe persönlich geflogen, um einen Eins-gegen-eins-Luftkampf zu simulieren. Am 2. Mai startete US-Luftwaffenminister Frank Kendall mit einer X-62AVISTA auf der Edwards Air Force Base. Beachten Sie, dass während des einstündigen Fluges alle Flugaktionen autonom von der KI durchgeführt wurden! Kendall sagte: „In den letzten Jahrzehnten haben wir über das unbegrenzte Potenzial des autonomen Luft-Luft-Kampfes nachgedacht, aber es schien immer unerreichbar.“ Nun jedoch,

Diese Woche gab FigureAI, ein Robotikunternehmen, an dem OpenAI, Microsoft, Bezos und Nvidia beteiligt sind, bekannt, dass es fast 700 Millionen US-Dollar an Finanzmitteln erhalten hat und plant, im nächsten Jahr einen humanoiden Roboter zu entwickeln, der selbstständig gehen kann. Und Teslas Optimus Prime hat immer wieder gute Nachrichten erhalten. Niemand zweifelt daran, dass dieses Jahr das Jahr sein wird, in dem humanoide Roboter explodieren. SanctuaryAI, ein in Kanada ansässiges Robotikunternehmen, hat kürzlich einen neuen humanoiden Roboter auf den Markt gebracht: Phoenix. Beamte behaupten, dass es viele Aufgaben autonom und mit der gleichen Geschwindigkeit wie Menschen erledigen kann. Pheonix, der weltweit erste Roboter, der Aufgaben autonom in menschlicher Geschwindigkeit erledigen kann, kann jedes Objekt sanft greifen, bewegen und elegant auf der linken und rechten Seite platzieren. Es kann Objekte autonom identifizieren

Neues SOTA für multimodale Dokumentverständnisfunktionen! Das Alibaba mPLUG-Team hat die neueste Open-Source-Arbeit mPLUG-DocOwl1.5 veröffentlicht, die eine Reihe von Lösungen zur Bewältigung der vier großen Herausforderungen der hochauflösenden Bildtexterkennung, des allgemeinen Verständnisses der Dokumentstruktur, der Befolgung von Anweisungen und der Einführung externen Wissens vorschlägt. Schauen wir uns ohne weitere Umschweife zunächst die Auswirkungen an. Ein-Klick-Erkennung und Konvertierung von Diagrammen mit komplexen Strukturen in das Markdown-Format: Es stehen Diagramme verschiedener Stile zur Verfügung: Auch eine detailliertere Texterkennung und -positionierung ist einfach zu handhaben: Auch ausführliche Erläuterungen zum Dokumentverständnis können gegeben werden: Sie wissen schon, „Document Understanding“. " ist derzeit ein wichtiges Szenario für die Implementierung großer Sprachmodelle. Es gibt viele Produkte auf dem Markt, die das Lesen von Dokumenten unterstützen. Einige von ihnen verwenden hauptsächlich OCR-Systeme zur Texterkennung und arbeiten mit LLM zur Textverarbeitung zusammen.
