一、数据库设计过程
数据库技术是信息资源管理最有效的手段。数据库设计是指对于一个给定的应用环境，构造最优的数据库模式，建立数据库及其应用系统，有效存储数据，满足用户信息要求和处理要求。
数据库设计中需求分析阶段综合各个用户的应用需求（现实世界的需求），在概念设计阶段形成独立于机器特点、独立于各个DBMS产品的概念模式（信息世界模型），用E-R图来描述。在逻辑设计阶段将E-R图转换成具体的数据库产品支持的数据模型如关系模型，形成数据库逻辑模式。然后根据用户处理的要求，安全性的考虑，在基本表的基础上再建立必要的视图（VIEW）形成数据的外模式。在物理设计阶段根据DBMS特点和处理的需要，进行物理存储安排，设计索引，形成数据库内模式。
1. 需求分析阶段
需求收集和分析，结果得到数据字典描述的数据需求（和数据流图描述的处理需求）。
需求分析的重点是调查、收集与分析用户在数据管理中的信息要求、处理要求、安全性与完整性要求。
需求分析的方法：调查组织机构情况、调查各部门的业务活动情况、协助用户明确对新系统的各种要求、确定新系统的边界。
常用的调查方法有： 跟班作业、开调查会、请专人介绍、询问、设计调查表请用户填写、查阅记录。
分析和表达用户需求的方法主要包括自顶向下和自底向上两类方法。自顶向下的结构化分析方法（Structured Analysis，简称SA方法）从最上层的系统组织机构入手，采用逐层分解的方式分析系统，并把每一层用数据流图和数据字典描述。
数据流图表达了数据和处理过程的关系。系统中的数据则借助数据字典（Data Dictionary，简称DD）来描述。
数据字典是各类数据描述的集合，它是关于数据库中数据的描述，即元数据，而不是数据本身。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五个部分(至少应该包含每个字段的数据类型和在每个表内的主外键)。
数据项描述＝｛数据项名，数据项含义说明，别名，数据类型，长度，
取值范围，取值含义，与其他数据项的逻辑关系｝
数据结构描述＝｛数据结构名，含义说明，组成:｛数据项或数据结构｝｝
数据流描述＝｛数据流名，说明，数据流来源，数据流去向，
组成:｛数据结构｝，平均流量，高峰期流量｝
数据存储描述＝｛数据存储名，说明，编号，流入的数据流，流出的数据流，
组成:｛数据结构｝，数据量，存取方式｝
处理过程描述＝｛处理过程名，说明，输入:｛数据流｝，输出:｛数据流｝,
处理:｛简要说明｝｝
2. 概念结构设计阶段
通过对用户需求进行综合、归纳与抽象，形成一个独立于具体DBMS的概念模型，可以用E-R图表示。
概念模型用于信息世界的建模。概念模型不依赖于某一个DBMS支持的数据模型。概念模型可以转换为计算机上某一DBMS支持的特定数据模型。
概念模型特点：
(1) 具有较强的语义表达能力，能够方便、直接地表达应用中的各种语义知识。
(2) 应该简单、清晰、易于用户理解，是用户与数据库设计人员之间进行交流的语言。
概念模型设计的一种常用方法为IDEF1X方法，它就是把实体-联系方法应用到语义数据模型中的一种语义模型化技术，用于建立系统信息模型。
使用IDEF1X方法创建E-R模型的步骤如下所示:
2.1 第零步——初始化工程
这个阶段的任务是从目的描述和范围描述开始，确定建模目标，开发建模计划，组织建模队伍，收集源材料，制定约束和规范。收集源材料是这阶段的重点。通过调查和观察结果，业务流程，原有系统的输入输出，各种报表，收集原始数据，形成了基本数据资料表。
2.2 第一步——定义实体
实体集成员都有一个共同的特征和属性集，可以从收集的源材料——基本数据资料表中直接或间接标识出大部分实体。根据源材料名字表中表示物的术语以及具有“代码”结尾的术语，如客户代码、代理商代码、产品代码等将其名词部分代表的实体标识出来，从而初步找出潜在的实体，形成初步实体表。
2.3 第二步——定义联系
IDEF1X模型中只允许二元联系，n元联系必须定义为n个二元联系。根据实际的业务需求和规则，使用实体联系矩阵来标识实体间的二元关系，然后根据实际情况确定出连接关系的势、关系名和说明，确定关系类型，是标识关系、非标识关系（强制的或可选的）还是非确定关系、分类关系。如果子实体的每个实例都需要通过和父实体的关系来标识，则为标识关系，否则为非标识关系。非标识关系中，如果每个子实体的实例都与而且只与一个父实体关联，则为强制的，否则为非强制的。如果父实体与子实体代表的是同一现实对象，那么它们为分类关系。
2.4 第三步——定义码
通过引入交叉实体除去上一阶段产生的非确定关系，然后从非交叉实体和独立实体开始标识侯选码属性，以便唯一识别每个实体的实例，再从侯选码中确定主码。为了确定主码和关系的有效性，通过非空规则和非多值规则来保证，即一个实体实例的一个属性不能是空值，也不能在同一个时刻有一个以上的值。找出误认的确定关系，将实体进一步分解，最后构造出IDEF1X模型的键基视图（KB图）。
2.5 第四步——定义属性
从源数据表中抽取说明性的名词开发出属性表，确定属性的所有者。定义非主码属性，检查属性的非空及非多值规则。此外，还要检查完全依赖函数规则和非传递依赖规则，保证一个非主码属性必须依赖于主码、整个主码、仅仅是主码。以此得到了至少符合关系理论第三范式的改进的IDEF1X模型的全属性视图。
2.6 第五步——定义其他对象和规则
定义属性的数据类型、长度、精度、非空、缺省值、约束规则等。定义触发器、存储过程、视图、角色、同义词、序列等对象信息。
3. 逻辑结构设计阶段
将概念结构转换为某个DBMS所支持的数据模型（例如关系模型），并对其进行优化。设计逻辑结构应该选择最适于描述与表达相应概念结构的数据模型，然后选择最合适的DBMS。
将E-R图转换为关系模型实际上就是要将实体、实体的属性和实体之间的联系转化为关系模式,这种转换一般遵循如下原则：
1）一个实体型转换为一个关系模式。实体的属性就是关系的属性。实体的码就是关系的码。
2）一个m:n联系转换为一个关系模式。与该联系相连的各实体的码以及联系本身的属性均转换为关系的属性。而关系的码为各实体码的组合。
3）一个1:n联系可以转换为一个独立的关系模式，也可以与n端对应的关系模式合并。如果转换为一个独立的关系模式，则与该联系相连的各实体的码以及联系本身的属性均转换为关系的属性，而关系的码为n端实体的码。
4）一个1:1联系可以转换为一个独立的关系模式，也可以与任意一端对应的关系模式合并。
5）三个或三个以上实体间的一个多元联系转换为一个关系模式。与该多元联系相连的各实体的码以及联系本身的属性均转换为关系的属性。而关系的码为各实体码的组合。
6）同一实体集的实体间的联系，即自联系，也可按上述1:1、1:n和m:n三种情况分别处理。
7）具有相同码的关系模式可合并。
为了进一步提高数据库应用系统的性能，通常以规范化理论为指导，还应该适当地修改、调整数据模型的结构，这就是数据模型的优化。确定数据依赖。消除冗余的联系。确定各关系模式分别属于第几范式。确定是否要对它们进行合并或分解。一般来说将关系分解为3NF的标准，即：
表内的每一个值都只能被表达一次。
•?表内的每一行都应该被唯一的标识（有唯一键）。
表内不应该存储依赖于其他键的非键信息。
4. 数据库物理设计阶段
为逻辑数据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）。根据DBMS特点和处理的需要，进行物理存储安排，设计索引，形成数据库内模式。
5. 数据库实施阶段
运用DBMS提供的数据语言（例如SQL）及其宿主语言（例如C），根据逻辑设计和物理设计的结果建立数据库，编制与调试应用程序，组织数据入库，并进行试运行。 数据库实施主要包括以下工作：用DDL定义数据库结构、组织数据入库 、编制与调试应用程序、数据库试运行
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、调整与修改。包括：数据库的转储和恢复、数据库的安全性、完整性控制、数据库性能的监督、分析和改进、数据库的重组织和重构造。
建模工具的使用
为加快数据库设计速度，目前有很多数据库辅助工具（CASE工具），如Rational公司的Rational Rose，CA公司的Erwin和Bpwin，Sybase公司的PowerDesigner以及Oracle公司的Oracle Designer等。
ERwin主要用来建立数据库的概念模型和物理模型。它能用图形化的方式，描述出实体、联系及实体的属性。ERwin支持IDEF1X方法。通过使用ERwin建模工具自动生成、更改和分析IDEF1X模型，不仅能得到优秀的业务功能和数据需求模型，而且可以实现从IDEF1X模型到数据库物理设计的转变。ERwin工具绘制的模型对应于逻辑模型和物理模型两种。在逻辑模型中，IDEF1X工具箱可以方便地用图形化的方式构建和绘制实体联系及实体的属性。在物理模型中，ERwin可以定义对应的表、列，并可针对各种数据库管理系统自动转换为适当的类型。
设计人员可根据需要选用相应的数据库设计建模工具。例如需求分析完成之后，设计人员可以使用Erwin画ER图，将ER图转换为关系数据模型，生成数据库结构；画数据流图，生成应用程序。
二、数据库设计技巧
1. 设计数据库之前（需求分析阶段）
1) 理解客户需求，询问用户如何看待未来需求变化。让客户解释其需求，而且随着开发的继续，还要经常询问客户保证其需求仍然在开发的目的之中。
2) 了解企业业务可以在以后的开发阶段节约大量的时间。
3) 重视输入输出。
在定义数据库表和字段需求（输入）时，首先应检查现有的或者已经设计出的报表、查询和视图（输出）以决定为了支持这些输出哪些是必要的表和字段。
举例：假如客户需要一个报表按照邮政编码排序、分段和求和，你要保证其中包括了单独的邮政编码字段而不要把邮政编码糅进地址字段里。
4) 创建数据字典和ER 图表
ER 图表和数据字典可以让任何了解数据库的人都明确如何从数据库中获得数据。ER图对表明表之间关系很有用，而数据字典则说明了每个字段的用途以及任何可能存在的别名。对SQL 表达式的文档化来说这是完全必要的。
5) 定义标准的对象命名规范
数据库各种对象的命名必须规范。
2. 表和字段的设计（数据库逻辑设计）
表设计原则
1) 标准化和规范化
数据的标准化有助于消除数据库中的数据冗余。标准化有好几种形式，但Third Normal Form（3NF）通常被认为在性能、扩展性和数据完整性方面达到了最好平衡。简单来说，遵守3NF 标准的数据库的表设计原则是：“One Fact in One Place”即某个表只包括其本身基本的属性，当不是它们本身所具有的属性时需进行分解。表之间的关系通过外键相连接。它具有以下特点：有一组表专门存放通过键连接起来的关联数据。
举例：某个存放客户及其有关定单的3NF 数据库就可能有两个表：Customer 和Order。Order 表不包含定单关联客户的任何信息，但表内会存放一个键值，该键指向Customer 表里包含该客户信息的那一行。
事实上，为了效率的缘故，对表不进行标准化有时也是必要的。
2) 数据驱动
采用数据驱动而非硬编码的方式，许多策略变更和维护都会方便得多，大大增强系统的灵活性和扩展性。
举例，假如用户界面要访问外部数据源（文件、XML 文档、其他数据库等），不妨把相应的连接和路径信息存储在用户界面支持表里。还有，如果用户界面执行工作流之类的任务（发送邮件、打印信笺、修改记录状态等），那么产生工作流的数据也可以存放在数据库里。角色权限管理也可以通过数据驱动来完成。事实上，如果过程是数据驱动的，你就可以把相当大的责任推给用户，由用户来维护自己的工作流过程。
3) 考虑各种变化
在设计数据库的时候考虑到哪些数据字段将来可能会发生变更。
举例，姓氏就是如此（注意是西方人的姓氏，比如女性结婚后从夫姓等）。所以，在建立系统存储客户信息时，在单独的一个数据表里存储姓氏字段，而且还附加起始日和终止日等字段，这样就可以跟踪这一数据条目的变化。
字段设计原则
4) 每个表中都应该添加的3 个有用的字段
•?dRecordCreationDate，在VB 下默认是Now()，而在SQL Server 下默认为GETDATE()
•?sRecordCreator，在SQL Server 下默认为NOT NULL DEFAULT USER
•?nRecordVersion，记录的版本标记；有助于准确说明记录中出现null 数据或者丢失数据的原因
5) 对地址和电话采用多个字段
描述街道地址就短短一行记录是不够的。Address_Line1、Address_Line2 和Address_Line3 可以提供更大的灵活性。还有，电话号码和邮件地址最好拥有自己的数据表，其间具有自身的类型和标记类别。
6) 使用角色实体定义属于某类别的列
在需要对属于特定类别或者具有特定角色的事物做定义时，可以用角色实体来创建特定的时间关联关系，从而可以实现自我文档化。
举例：用PERSON 实体和PERSON_TYPE 实体来描述人员。比方说，当John Smith, Engineer 提升为John Smith, Director 乃至最后爬到John Smith, cio 的高位，而所有你要做的不过是改变两个表PERSON 和PERSON_TYPE 之间关系的键值，同时增加一个日期/时间字段来知道变化是何时发生的。这样，你的PERSON_TYPE 表就包含了所有PERSON 的可能类型，比如Associate、Engineer、Director、CIO 或者CEO 等。还有个替代办法就是改变PERSON 记录来反映新头衔的变化，不过这样一来在时间上无法跟踪个人所处位置的具体时间。
7) 选择数字类型和文本类型尽量充足
在SQL 中使用smallint 和tinyint 类型要特别小心。比如，假如想看看月销售总额，总额字段类型是smallint，那么，如果总额超过了$32,767 就不能进行计算操作了。
而ID 类型的文本字段，比如客户ID 或定单号等等都应该设置得比一般想象更大。假设客户ID 为10 位数长。那你应该把数据库表字段的长度设为12 或者13 个字符长。但这额外占据的空间却无需将来重构整个数据库就可以实现数据库规模的增长了。
8) 增加删除标记字段
在表中包含一个“删除标记”字段，这样就可以把行标记为删除。在关系数据库里不要单独删除某一行；最好采用清除数据程序而且要仔细维护索引整体性。
3. 选择键和索引（数据库逻辑设计）
键选择原则：
1) 键设计4 原则
•?为关联字段创建外键。
•?所有的键都必须唯一。
•?避免使用复合键。
•?外键总是关联唯一的键字段。
2) 使用系统生成的主键
设计数据库的时候采用系统生成的键作为主键，那么实际控制了数据库的索引完整性。这样，数据库和非人工机制就有效地控制了对存储数据中每一行的访问。采用系统生成键作为主键还有一个优点：当拥有一致的键结构时，找到逻辑缺陷很容易。
3) 不要用用户的键(不让主键具有可更新性)
在确定采用什么字段作为表的键的时候，可一定要小心用户将要编辑的字段。通常的情况下不要选择用户可编辑的字段作为键。
4) 可选键有时可做主键
把可选键进一步用做主键，可以拥有建立强大索引的能力。
索引使用原则：
索引是从数据库中获取数据的最高效方式之一。95%的数据库性能问题都可以采用索引技术得到解决。
1) 逻辑主键使用唯一的成组索引，对系统键（作为存储过程）采用唯一的非成组索引，对任何外键列采用非成组索引。考虑数据库的空间有多大，表如何进行访问，还有这些访问是否主要用作读写。
2) 大多数数据库都索引自动创建的主键字段，但是可别忘了索引外键，它们也是经常使用的键，比如运行查询显示主表和所有关联表的某条记录就用得上。
3) 不要索引memo/note 字段，不要索引大型字段（有很多字符），这样作会让索引占用太多的存储空间。
4) 不要索引常用的小型表
不要为小型数据表设置任何键，假如它们经常有插入和删除操作就更别这样作了。对这些插入和删除操作的索引维护可能比扫描表空间消耗更多的时间。
4. 数据完整性设计（数据库逻辑设计）
1) 完整性实现机制：
实体完整性：主键
参照完整性：
父表中删除数据：级联删除；受限删除；置空值
父表中插入数据：受限插入；递归插入
父表中更新数据：级联更新；受限更新；置空值
DBMS对参照完整性可以有两种方法实现：外键实现机制（约束规则）和触发器实现机制
用户定义完整性：
NOT NULL；CHECK；触发器
2) 用约束而非商务规则强制数据完整性
采用数据库系统实现数据的完整性。这不但包括通过标准化实现的完整性而且还包括数据的功能性。在写数据的时候还可以增加触发器来保证数据的正确性。不要依赖于商务层保证数据完整性；它不能保证表之间（外键）的完整性所以不能强加于其他完整性规则之上。
3) 强制指示完整性
在有害数据进入数据库之前将其剔除。激活数据库系统的指示完整性特性。这样可以保持数据的清洁而能迫使开发人员投入更多的时间处理错误条件。
4) 使用查找控制数据完整性
控制数据完整性的最佳方式就是限制用户的选择。只要有可能都应该提供给用户一个清晰的价值列表供其选择。这样将减少键入代码的错误和误解同时提供数据的一致性。某些公共数据特别适合查找：国家代码、状态代码等。
5) 采用视图
为了在数据库和应用程序代码之间提供另一层抽象，可以为应用程序建立专门的视图而不必非要应用程序直接访问数据表。这样做还等于在处理数据库变更时给你提供了更多的自由。
5. 其他设计技巧
1) 避免使用触发器
触发器的功能通常可以用其他方式实现。在调试程序时触发器可能成为干扰。假如你确实需要采用触发器，你最好集中对它文档化。
2) 使用常用英语（或者其他任何语言）而不要使用编码
在创建下拉菜单、列表、报表时最好按照英语名排序。假如需要编码，可以在编码旁附上用户知道的英语。
3) 保存常用信息
让一个表专门存放一般数据库信息非常有用。在这个表里存放数据库当前版本、最近检查/修复（对Access）、关联设计文档的名称、客户等信息。这样可以实现一种简单机制跟踪数据库，当客户抱怨他们的数据库没有达到希望的要求而与你联系时，这样做对非客户机/服务器环境特别有用。
4) 包含版本机制
在数据库中引入版本控制机制来确定使用中的数据库的版本。时间一长，用户的需求总是会改变的。最终可能会要求修改数据库结构。把版本信息直接存放到数据库中更为方便。
5) 编制文档
对所有的快捷方式、命名规范、限制和函数都要编制文档。
采用给表、列、触发器等加注释的数据库工具。对开发、支持和跟踪修改非常有用。
对数据库文档化，或者在数据库自身的内部或者单独建立文档。这样，当过了一年多时间后再回过头来做第2 个版本，犯错的机会将大大减少。
6) 测试、测试、反复测试
建立或者修订数据库之后，必须用用户新输入的数据测试数据字段。最重要的是，让用户进行测试并且同用户一道保证选择的数据类型满足商业要求。测试需要在把新数据库投入实际服务之前完成。
7) 检查设计
在开发期间检查数据库设计的常用技术是通过其所支持的应用程序原型检查数据库。换句话说，针对每一种最终表达数据的原型应用，保证你检查了数据模型并且查看如何取出数据。
三、数据库命名规范
1. 实体（表）的命名
1) 表以名词或名词短语命名，确定表名是采用复数还是单数形式，此外给表的别名定义简单规则（比方说，如果表名是一个单词，别名就取单词的前4 个字母；如果表名是两个单词，就各取两个单词的前两个字母组成4 个字母长的别名；如果表的名字由3 个单词组成，从头两个单词中各取一个然后从最后一个单词中再取出两个字母，结果还是组成4 字母长的别名，其余依次类推）
对工作用表来说，表名可以加上前缀WORK_ 后面附上采用该表的应用程序的名字。在命名过程当中，根据语义拼凑缩写即可。注意，由于ORCLE会将字段名称统一成大写或者小写中的一种，所以要求加上下划线。
举例：
定义的缩写 Sales: Sal 销售；
Order: Ord 订单；
Detail: Dtl 明细；
则销售订单明细表命名为：Sal_Ord_Dtl;
2) 如果表或者是字段的名称仅有一个单词，那么建议不使用缩写，而是用完整的单词。
举例：
定义的缩写 Material Ma 物品；
物品表名为：Material, 而不是 Ma.
但是字段物品编码则是：Ma_ID;而不是Material_ID
3) 所有的存储值列表的表前面加上前缀Z
目的是将这些值列表类排序在数据库最后。
4) 所有的冗余类的命名(主要是累计表)前面加上前缀X
冗余类是为了提高数据库效率，非规范化数据库的时候加入的字段或者表
5) 关联类通过用下划线连接两个基本类之后，再加前缀R的方式命名,后面按照字母顺序罗列两个表名或者表名的缩写。
关联表用于保存多对多关系。
如果被关联的表名大于10个字母，必须将原来的表名的进行缩写。如果没有其他原因，建议都使用缩写。
举例：表Object与自身存在多对多的关系,则保存多对多关系的表命名为：R_Object；
表 Depart和Employee;存在多对多的关系；则关联表命名为R_Dept_Emp
2. 属性（列）的命名
1) 采用有意义的列名，表内的列要针对键采用一整套设计规则。每一个表都将有一个自动ID作为主健,逻辑上的主健作为第一组候选主健来定义,如果是数据库自动生成的编码，统一命名为：ID;如果是自定义的逻辑上的编码则用缩写加“ID”的方法命名。如果键是数字类型，你可以用_NO 作为后缀；如果是字符类型则可以采用_CODE 后缀。对列名应该采用标准的前缀和后缀。
举例：销售订单的编号字段命名：Sal_Ord_ID；如果还存在一个数据库生成的自动编号，则命名为：ID。
2) 所有的属性加上有关类型的后缀，注意，如果还需要其它的后缀，都放在类型后缀之前。
注: 数据类型是文本的字段，类型后缀TX可以不写。有些类型比较明显的字段，可以不写类型后缀。
3) 采用前缀命名
给每个表的列名都采用统一的前缀，那么在编写SQL表达式的时候会得到大大的简化。这样做也确实有缺点，比如破坏了自动表连接工具的作用，后者把公共列名同某些数据库联系起来。
3. 视图的命名
1) 视图以V作为前缀，其他命名规则和表的命名类似；
2) 命名应尽量体现各视图的功能。
4. 触发器的命名
触发器以TR作为前缀，触发器名为相应的表名加上后缀，Insert触发器加'_I'，Delete触发器加'_D'，Update触发器加'_U'，如：TR_Customer_I，TR_Customer_D，TR_Customer_U。
5. 存储过程名
存储过程应以'UP_'开头，和系统的存储过程区分，后续部分主要以动宾形式构成，并用下划线分割各个组成部分。如增加代理商的帐户的存储过程为'UP_Ins_Agent_Account'。
6. 变量名
变量名采用小写，若属于词组形式，用下划线分隔每个单词，如@my_err_no。
7. 命名中其他注意事项
1) 以上命名都不得超过30个字符的系统限制。变量名的长度限制为29（不包括标识字符@）。
2) 数据对象、变量的命名都采用英文字符，禁止使用中文命名。绝对不要在对象名的字符之间留空格。
3) 小心保留词，要保证你的字段名没有和保留词、数据库系统或者常用访问方法冲突
5) 保持字段名和类型的一致性，在命名字段并为其指定数据类型的时候一定要保证一致性。假如数据类型在一个表里是整数，那在另一个表里可就别变成字符型了。
㈡ sql 存储过程 概念
枯燥杂乱的网文不给你转了，用我自己的词汇给你组织一下这个概念吧：
你可以把存储过程当做：把一系列语句合并到一起的这么一个整体
我觉得举例说明比较好，给你个例子：
先将【表1】中ID号为50—2000的记录删除、
再将【表2】中的这些记录的状态(STATUS)改为“已解除”：
delete 表1 where ID > 50 and ID < 2000
update 表2 set STATUS = '已解除' where ID > 50 and ID < 2000
正常情况下，以上两条语句分步执行就可以了，如果要用存储过程呢？
先建立存储过程（以下的语法为Sybase数据库的，其他数据库类同）：
create procere PRC_TEST (@start_ID int, @end_ID int)
as
begin
delete 表1 where ID > @start_ID and ID < @end_ID
update 表2 set STATUS = '已解除' where ID > @start_ID and ID < @end_ID
end
好了，执行这个语句，就将存储过程PRC_TEST提交到数据库里了，它有两个参数：start_ID int 和 end_ID，代表起始和终止ID号，类型为整数型int
怎么用这个存储过程呢？ 这样执行：exc PRC_TEST 50, 2000
执行时，它先得到了两个参数，50、2000，分别赋值给start_ID int 和 end_ID，然后按照这两个参数分步执行封装在存储过程里的那两条语句了。
如果你这样执行：exc PRC_TEST 220, 8660
就是处理两个表中ID介于220—8660之间的记录了。
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你也许会问了，既然可以分步执行的几句SQL，为什么要费力的写成存储过程啊？
主要是(我的经验和认识)：
1、使数据处理参数化，对经常使用的一系列SQL进行封装，使其成为一个存储过程的整体，在每次执行时只要更换执行参数即可，不用去改里面每句SQL的where子句
2、★★这个很重要★★，假设你要循环处理某些数据，例如需要使用“游标”、“Do...while...语句”…………时，就要用到存储过程（或触发器）
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最后给你转一个短文吧，这是书面上的概念：
将常用的或很复杂的工作，预先用SQL语句写好并用一个指定的名称存储起来, 那么以后要叫数据库提供与已定义好的存储过程的功能相同的服务时,只需调用execute,即可自动完成命令。
那么存储过程与一般的SQL语句有什么区别呢?
存储过程的优点：
1.存储过程只在创造时进行编译，以后每次执行存储过程都不需再重新编译，而一般SQL语句每执行一次就编译一次,所以使用存储过程可提高数据库执行速度。
2.当对数据库进行复杂操作时(如对多个表进行Update,Insert,Query,Delete时），可将此复杂操作用存储过程封装起来与数据库提供的事务处理结合一起使用。
3.存储过程可以重复使用,可减少数据库开发人员的工作量
4.安全性高,可设定只有某此用户才具有对指定存储过程的使用权
存储过程的种类：
1.系统存储过程：以prc_（或sp_）开头,用来进行系统的各项设定.取得信息.相关管理工作,
如 sp_help就是取得指定对象的相关信息
2.扩展存储过程 以XP_开头,用来调用操作系统提供的功能
exec master..xp_cmdshell 'ping 10.8.16.1'
3.用户自定义的存储过程,这是我们所指的存储过程
㈢ Mysql怎么实现SQL查询执行矩阵乘法
1.进入Mysql
2.启用Log功能(general_log=ON) SHOW VARIABLES LIKE "general_log%"; SET GLOBAL general_log = 'ON';
3.设置Log文件地址(所有Sql语句都会在general_log_file里) SET GLOBAL general_log_file = 'c:\mysql.log';
4.下载BareTail专门查看Log文件的绿色软件(提供免费版本仅220k)
5.执行mysql命令然后在BareTail里查看！
㈣ sql数据库有哪几种类型,其拓展名和作用
一、 整数数据类型
整数数据类型是最常用的数据类型之一。
1、INT （INTEGER）
INT （或INTEGER）数据类型存储从-2的31次方 （-2 ，147 ，483 ，648） 到2的31次方-1 （2 ，147 ，483，647） 之间的所有正负整数。每个INT 类型的数据按4 个字节存储，其中1 位表示整数值的正负号，其它31 位表示整数值的长度和大小。
2、SMALLINT
SMALLINT 数据类型存储从-2的15次方（ -32， 768） 到2的15次方-1（ 32 ，767 ）之间的所有正负整数。每个SMALLINT 类型的数据占用2 个字节的存储空间，其中1 位表示整数值的正负号，其它15 位表示整数值的长度和大小。
3、TINYINT
TINYINT数据类型存储从0 到255 之间的所有正整数。每个TINYINT类型的数据占用1 个字节的存储空间。
4、BIGINT
BIGINT 数据类型存储从-2^63 （-9 ，223， 372， 036， 854， 775， 807） 到2^63-1（ 9， 223， 372， 036 ，854 ，775， 807） 之间的所有正负整数。每个BIGINT 类型的数据占用8个字节的存储空间。
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SQL Server 中采用上舍入（Round up 或称为只入不舍）方式进行存储。所谓上舍入是指，当（且仅当）要舍入的数是一个非零数时，对其保留数字部分的最低有效位上的数值加1 ，并进行必要的进位。若一个数是上舍入数，其绝对值不会减少。如：对3.14159265358979 分别进行2 位和12位舍入，结果为3.15 和3.141592653590。
1、REAL 数据类型
REAL数据类型可精确到第7 位小数，其范围为从-3.40E -38 到3.40E +38。 每个REAL类型的数据占用4 个字节的存储空间。
2、FLOAT
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 类型的数据，系统用4 个字节存储它；当n 取8 到15 时，系统认为其是FLOAT 类型，用8 个字节存储它。
3、DECIMAL
DECIMAL数据类型可以提供小数所需要的实际存储空间，但也有一定的限制，您可以用2 到17 个字节来存储从-10的38次方-1 到10的38次方-1 之间的数值。可将其写为DECIMAL[ p [s] ]的形式，p 和s 确定了精确的比例和数位。其中p 表示可供存储的值的总位数（不包括小数点），缺省值为18； s 表示小数点后的位数，缺省值为0。 例如：decimal （15 5），表示共有15 位数，其中整数10 位，小数5。 位表4-3 列出了各精确度所需的字节数之间的关系。
4、NUMERIC
NUMERIC数据类型与DECIMAL数据类型完全相同。
注意：SQL Server 为了和前端的开发工具配合，其所支持的数据精度默认最大为28位。
三、 二进制数据类型
1、BINARY
BINARY 数据类型用于存储二进制数据。其定义形式为BINARY（ n）， n 表示数据的长度，取值为1 到8000 。在使用时必须指定BINARY 类型数据的大小，至少应为1 个字节。BINARY 类型数据占用n+4 个字节的存储空间。在输入数据时必须在数据前加上字符“0X” 作为二进制标识，如：要输入“abc ”则应输入“0xabc ”。若输入的数据过长将会截掉其超出部分。若输入的数据位数为奇数，则会在起始符号“0X ”后添加一个0，如上述的“0xabc ”会被系统自动变为“0x0abc”。
2、VARBINARY
VARBINARY数据类型的定义形式为VARBINARY（n）。 它与BINARY 类型相似，n 的取值也为1 到8000， 若输入的数据过长，将会截掉其超出部分。不同的是VARBINARY数据类型具有变动长度的特性，因为VARBINARY数据类型的存储长度为实际数值长度+4个字节。当BINARY数据类型允许NULL 值时，将被视为VARBINARY数据类型。
一般情况下，由于BINARY 数据类型长度固定，因此它比VARBINARY 类型的处理速度快。
四、 逻辑数据类型
BIT： BIT数据类型占用1 个字节的存储空间，其值为0 或1 。如果输入0 或1 以外的值，将被视为1。 BIT 类型不能定义为NULL 值（所谓NULL 值是指空值或无意义的值）。
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” 。
1 CHAR
CHAR 数据类型的定义形式为CHAR[ （n） ]。 以CHAR 类型存储的每个字符和符号占一个字节的存储空间。n 表示所有字符所占的存储空间，n 的取值为1 到8000， 即可容纳8000 个ANSI 字符。若不指定n 值，则系统默认值为1。 若输入数据的字符数小于n，则系统自动在其后添加空格来填满设定好的空间。若输入的数据过长，将会截掉其超出部分。
2、NCHAR
NCHAR数据类型的定义形式为NCHAR[ （n） ]。 它与CHAR 类型相似。不同的是NCHAR数据类型n 的取值为1 到4000。 因为NCHAR 类型采用UNICODE 标准字符集（CharacterSet）。 UNICODE 标准规定每个字符占用两个字节的存储空间，所以它比非UNICODE 标准的数据类型多占用一倍的存储空间。使用UNICODE 标准的好处是因其使用两个字节做存储单位，其一个存储单位的容纳量就大大增加了，可以将全世界的语言文字都囊括在内，在一个数据列中就可以同时出现中文、英文、法文、德文等，而不会出现编码冲突。
3、VARCHAR
VARCHAR数据类型的定义形式为VARCHAR [ （n） ]。 它与CHAR 类型相似，n 的取值也为1 到8000， 若输入的数据过长，将会截掉其超出部分。不同的是，VARCHAR数据类型具有变动长度的特性，因为VARCHAR数据类型的存储长度为实际数值长度，若输入数据的字符数小于n ，则系统不会在其后添加空格来填满设定好的空间。
一般情况下，由于CHAR 数据类型长度固定，因此它比VARCHAR 类型的处理速度快。
4、NVARCHAR
NVARCHAR数据类型的定义形式为NVARCHAR[ （n） ]。 它与VARCHAR 类型相似。不同的是，NVARCHAR数据类型采用UNICODE 标准字符集（Character Set）， n 的取值为1 到4000。
六、文本和图形数据类型
这类数据类型用于存储大量的字符或二进制数据。
1、TEXT
TEXT数据类型用于存储大量文本数据，其容量理论上为1 到2的31次方-1 （2， 147， 483， 647）个字节，在实际应用时需要视硬盘的存储空间而定。
SQL Server 2000 以前的版本中，数据库中一个TEXT 对象存储的实际上是一个指针，它指向一个个以8KB （8192 个字节）为单位的数据页（Data Page）。 这些数据页是动态增加并被逻辑链接起来的。在SQL Server 2000 中，则将TEXT 和IMAGE 类型的数据直接存放到表的数据行中，而不是存放到不同的数据页中。 这就减少了用于存储TEXT 和IMA- GE 类型的空间，并相应减少了磁盘处理这类数据的I/O 数量。
2 NTEXT
NTEXT数据类型与TEXT.类型相似不同的,是NTEXT 类型采用UNICODE 标准字符集(Character Set), 因此其理论容量为230-1(1, 073, 741, 823)个字节。
3 IMAGE
IMAGE数据类型用于存储大量的二进制数据Binary Data。 其理论容量为2的31次方-1(2,147,483,647)个字节。其存储数据的模式与TEXT 数据类型相同。通常用来存储图形等OLE Object Linking and Embedding，对象连接和嵌入）对象。在输入数据时同BINARY数据类型一样，必须在数据前加上字符“0X”作为二进制标识
七、日期和时间数据类型
1 DATETIME
DATETIME 数据类型用于存储日期和时间的结合体。它可以存储从公元1753 年1 月1 日零时起到公元9999 年12 月31 日23 时59 分59 秒之间的所有日期和时间，其精确度可达三百分之一秒，即3.33 毫秒。DATETIME 数据类型所占用的存储空间为8 个字节。其中前4 个字节用于存储1900 年1 月1 日以前或以后的天数，数值分正负，正数表示在此日期之后的日期，负数表示在此日期之前的日期。后4 个字节用于存储从此日零时起所指定的时间经过的毫秒数。如果在输入数据时省略了时间部分，则系统将12:00:00:000AM作为时间缺省值：如果省略了日期部分，则系统将1900 年1 月1 日作为日期缺省值。
2 SMALLDATETIME
SMALLDATETIME 数据类型与DATETIME 数据类型相似，但其日期时间范围较小，为从1900 年1 月1 日到2079 年6 月6：日精度较低，只能精确到分钟，其分钟个位上为根据秒数四舍五入的值,即以30 秒为界四舍五入。如：DATETIME 时间为14:38:30.283时SMALLDATETIME 认为是14:39:00 SMALLDATETIME 数据类型使用4 个字节存储数据。其中前2 个字节存储从基础日期1900 年1 月1 日以来的天数，后两个字节存储此日零时起所指定的时间经过的分钟数。
八、 货币数据类型
货币数据类型用于存储货币值。在使用货币数据类型时，应在数据前加上货币符号，系统才能辨识其为哪国的货币，如果不加货币符号，则默认为“￥”。各货币符号如图4-2所示。
1 MONEY
MONEY 数据类型的数据是一个有4 位小数的DECIMAL 值，其取值从-2的63次方（-922，337，203，685，477.5808到2的63次方-1（+922，337，203，685，477.5807），数据精度为万分之一货币单位。MONEY 数据类型使用8个字节存储。
2 SMALLMONEY
SMALLMONEY数据类型类似于MONEY 类型，但其存储的货币值范围比MONEY数据类型小,其取值从-214,748.3648到+214,748.3647,存储空间为4 个字节。
九、 特定数据类型
SQL Server 中包含了一些用于数据存储的特殊数据类型。
1 TIMESTAMP
TIMESTAMP数据类型提供数据库范围内的惟一值此类型相当于BINARY8或VARBINARY（8），但当它所定义的列在更新或插入数据行时，此列的值会被自动更新，一个计数值将自动地添加到此TIMESTAMP数据列中。每个数据库表中只能有一个TIMESTAMP数据列。如果建立一个名为“TIMESTAMP”的列，则该列的类型将被自动设为TIMESTAMP数据类型。
2 UNIQUEIDENTIFIER
UNIQUEIDENTIFIER 数据类型存储一个16 位的二进制数字。此数字称为（GUIDGlobally Unique Identifier ，即全球惟一鉴别号）。此数字由SQLServer 的NEWID函数产生的全球惟一的编码，在全球各地的计算机经由此函数产生的数字不会相同。
十、 用户自定义数据类型
SYSNAME SYSNAME 数据类型是系统提供给用户的，便于用户自定义数据类型。它被定义为NVARCHAR（128），即它可存储128个UNICODE字符或256个一般字符。
以表格形式说明：
字段类型 描述
bit 0或1的整型数字
int 从-2^31(-2,147,483,648)到2^31(2,147,483,647)的整型数字
smallint 从-2^15(-32,768)到2^15(32,767)的整型数字
tinyint 从0到255的整型数字
decimal 从-10^38到10^38-1的定精度与有效位数的数字
numeric decimal的同义词
money 从-2^63(-922,337,203,685,477.5808)到2^63-1(922,337,203,685,477.5807)的货币数据，最小货币单位千分之十
smallmoney 从-214,748.3648到214,748.3647的货币数据，最小货币单位千分之十
float 从-1.79E+308到1.79E+308可变精度的数字
real 从-3.04E+38到3.04E+38可变精度的数字
datetime 从1753年1月1日到9999年12日31的日期和时间数据，最小时间单位为百分之三秒或3.33毫秒
smalldatetime 从1900年1月1日到2079年6月6日的日期和时间数据，最小时间单位为分钟
timestamp 时间戳，一个数据库宽度的唯一数字
uniqueidentifier 全球唯一标识符GUID
char 定长非Unicode的字符型数据，最大长度为8000
varchar 变长非Unicode的字符型数据，最大长度为8000
text 变长非Unicode的字符型数据，最大长度为2^31-1(2G)
nchar 定长Unicode的字符型数据，最大长度为8000
nvarchar 变长Unicode的字符型数据，最大长度为8000
ntext 变长Unicode的字符型数据，最大长度为2^31-1(2G)
binary 定长二进制数据，最大长度为8000
varbinary 变长二进制数据，最大长度为8000
image 变长二进制数据，最大长度为2^31-1(2G)
㈤ sql语言中，各种数据类型代表的含义是什么
（1）数值型
数值是诸如32 或153.4 这样的值。MySQL 支持科学表示法，科学表示法由整数或浮点数后跟“e”或“E”、一个符号（“+”或“-”）和一个整数指数来表示。1.24E+12 和23.47e-1 都是合法的科学表示法表示的数。而1.24E12 不是合法的，因为指数前的符号未给出。
浮点数由整数部分、一个小数点和小数部分组成。整数部分和小数部分可以分别为空，但不能同时为空。
数值前可放一个负号“-”以表示负值。
（2）字符（串）型
字符型（也叫字符串型，简称串）是诸如“Hello, world!”或“一个馒头引起的血案”这样的值，或者是电话号码87398413这样的值。既可用单引号也可用双引号将串值括起来。
初学者往往分不清数值87398143和字符串87398143的区别。都是数字啊，怎么一个要用数值型，一个要用字符型呢？关键就在于：数值型的87398143是要参与计算的，比如它是金融中的一个货款总额；而字符型的87398143是不参与计算的，只是表示电话号码，这样的还有街道号码、门牌号码等等，它们都不参与计算。
（3）日期和时间型
日期和时间是一些诸如“2006-07-12”或“12:30:43”这样的值。MySQL还支持日期/时间的组合，如“2006-07-12 12:30:43”。
（4）NULL值
NULL表示未知值。比如填写表格中通讯地址不清楚留空不填写，这就是NULL值。
我们用Create Table语句创建一个表，这个表中包含列的定义。例如我们在前面创建了一个joke表，这个表中有content和writer两个列：
定义一个列的语法如下：
其中列名由col_name 给出。列名可最多包含64个字符，字符包括字母、数字、下划线及美元符号。列名可以名字中合法的任何符号（包括数字）开头。但列名不能完全由数字组成，因为那样可能使其与数据分不开。MySQL保留诸如SELECT、DELETE和CREATE这样的词，这些词不能用做列名，但是函数名（如POS 和MIN）是可以使用的。
列类型col_type表示列可存储的特定值。列类型说明符还能表示存放在列中的值的最大长度。对于某些类型，可用一个数值明确地说明其长度。而另外一些值，其长度由类型名蕴含。例如，CHAR(10) 明确指定了10个字符的长度，而TINYBLOB值隐含最大长度为255个字符。有的类型说明符允许指定最大的显示宽度（即显示值时使用多少个字符）。浮点类型允许指定小数位数，所以能控制浮点数的精度值为多少。
可以在列类型之后指定可选的类型说明属性，以及指定更多的常见属性。属性起修饰类型的作用，并更改其处理列值的方式，属性有以下类型：
（1）专用属性用于指定列。例如，UNSIGNED 属性只针对整型，而BINARY属性只用于CHAR 和VARCHAR。
（2）通用属性除少数列之外可用于任意列。可以指定NULL 或NOT NULL 以表示某个列是否能够存放NULL。还可以用DEFAULT，def_value 来表示在创建一个新行但未明确给出该列的值时，该列可赋予值def_value。def_value 必须为一个常量；它不能是表达式，也不能引用其他列。不能对BLOB 或TEXT 列指定缺省值。
如果想给出多个列的专用属性，可按任意顺序指定它们，只要它们跟在列类型之后、通用属性之前即可。类似地，如果需要给出多个通用属性，也可按任意顺序给出它们，只要将它们放在列类型和可能给出的列专用属性之后即可。
2. MySQL的列（字段）类型
数据库中的每个表都是由一个或多个列（字段）构成的。在用CREATE TABLE语句创建一个表时，要为每列（字段）指定一个类型。列（字段）的类型比数据类型更为细化，它精确地描述了给定表列（字段）可能包含的值的种类，如是否带小数、是否文字很多。
MySQL有整数和浮点数值的列类型，如表1所示。整数列类型可以有符号也可无符号。有一种特殊的属性允许整数列值自动生成，这对需要唯一序列或标识号的应用系统来说是非常有用的。
类型 说明
TINYINT 非常小的整数
SMALLINT 较小整数
MEDIUMINT 中等大小整数
INT 标准整数
BIGINT 较大整数
FLOAT 单精度浮点数
DOUBLE 双精度浮点数
DECIMAL 一个串的浮点数
表1：数值列类型
每种数值类型的名称和取值范围如表2所示。
类型说明 取值范围
TINYINT[(M)] 有符号值：-128 到127
无符号值：0到255（0 到28 - 1）
SMALLINT[(M)] 有符号值：-32768 到32767（- 215 到215 - 1）
无符号值：0到65535（0 到21 6 - 1）
MEDIUMINT[(M)] 有符号值：-8388608 到8388607（- 22 3 到22 3 - 1 ）
无符号值：0到16777215（0 到22 4 - 1）
INT[(M)] 有符号值：-2147683648 到2147683647（- 231 到231- 1）
无符号值：0到4294967295（0 到232-1）
BIGINT[(M)] 有符号值：-9223372036854775808 到 9223373036854775807（- 263到263-1）
无符号值：0到18446744073709551615（0到264 – 1）
FLOAT[(M, D)] 最小非零值：±1.175494351E - 38
DOUBLE[(M,D)] 最小非零值：±2.2250738585072014E - 308
DECIMAL (M, D) 可变；其值的范围依赖于M 和D
表2：数值列类型的取值范围
类型说明 存储需求
TINYINT[(M)] 1字节
SMALLINT[(M)] 2字节
MEDIUMINT[(M)] 3字节
INT[(M)] 4字节
BIGINT[(M)] 8字节
FLOAT[(M, D)] 4字节
DOUBLE[(M, D)] 8字节
DECIMAL (M, D) M字节（MySQL < 3.23），M+2字节（MySQL > 3.23 ）
表3：数值列类型的存储需求
MySQL提供了五种整型： TINYINT、SMALLINT、MEDIUMINT、INT和BIGINT。INT为INTEGER的缩写。这些类型在可表示的取值范围上是不同的。整数列可定义为UNSIGNED从而禁用负值；这使列的取值范围为0以上。各种类型的存储量需求也是不同的。取值范围较大的类型所需的存储量较大。
MySQL 提供三种浮点类型： FLOAT、DOUBLE和DECIMAL。与整型不同，浮点类型不能是UNSIGNED的，其取值范围也与整型不同，这种不同不仅在于这些类型有最大值，而且还有最小非零值。最小值提供了相应类型精度的一种度量，这对于记录科学数据来说是非常重要的（当然，也有负的最大和最小值）。
在选择了某种数值类型时，应该考虑所要表示的值的范围，只需选择能覆盖要取值的范围的最小类型即可。选择较大类型会对空间造成浪费，使表不必要地增大，处理起来没有选择较小类型那样有效。对于整型值，如果数据取值范围较小，如人员年龄或兄弟姐妹数，则TINYINT最合适。MEDIUMINT能够表示数百万的值并且可用于更多类型的值，但存储代价较大。BIGINT在全部整型中取值范围最大，而且需要的存储空间是表示范围次大的整型INT类型的两倍，因此只在确实需要时才用。对于浮点值，DOUBLE占用FLOAT的两倍空间。除非特别需要高精度或范围极大的值，一般应使用只用一半存储代价的FLOAT型来表示数据。
在定义整型列时，可以指定可选的显示尺寸M。如果这样，M应该是一个1 到255的整数。它表示用来显示列中值的字符数。例如，MEDIUMINT(4)指定了一个具有4个字符显示宽度的MEDIUMINT列。如果定义了一个没有明确宽度的整数列，将会自动分配给它一个缺省的宽度。缺省值为每种类型的“最长”值的长度。如果某个特定值的可打印表示需要不止M个字符，则显示完全的值；不会将值截断以适合M个字符。
对每种浮点类型，可指定一个最大的显示尺寸M 和小数位数D。M 的值应该取1 到255。D的值可为0 到3 0，但是不应大于M - 2（如果熟悉ODBC 术语，就会知道M 和D 对应于ODBC 概念的“精度”和“小数点位数”）。M和D对FLOAT和DOUBLE 都是可选的，但对于DECIMAL是必须的。在选项M 和D时，如果省略了它们，则使用缺省值。
2.2字符串行类型
MySQL提供了几种存放字符数据的串类型，其类型如下：
类型名 说明
CHAR 定长字符串
VARCHAR 可变长字符串
TINYBLOB 非常小的BLOB（二进制大对象）
BLOB 小BLOB
MEDIUMBLOB 中等的BLOB
LONGBLOB 大BLOB
TINYTEXT 非常小的文本串
TEXT 小文本串
MEDIUMTEXT 中等文本串
LONGTEXT 大文本串
ENUM 枚举；列可赋予某个枚举成员
SET 集合；列可赋予多个集合成员
表4：字符串行类型
下表给出了MySQL 定义串值列的类型，以及每种类型的最大尺寸和存储需求。对于可变长的列类型，各行的值所占的存储量是不同的，这取决于实际存放在列中的值的长度。这个长度在表中用L 表示。
类型说明
最大尺寸
存储需求
CHAR( M)
M 字节
M 字节
VARCHAR(M)
M 字节
L + 1字节
TINYBLOB, TINYTEXT
28- 1字节
L + 1字节
BLOB, TEXT
216 - 1 字节
L + 2字节
MEDIUMBLOB, MEDIUMTEXT
224- 1字节
L + 3字节
LONGBLOB, LONGTEXT
232- 1字节
L + 4字节
ENUM(“value1”, “value2”, ...)
65535 个成员
1 或2字节
SET (“value1”, “value2”, ...)
64个成员
1、2、3、4 或8字节
表5：串行类型最大尺寸及存储需求
L 以外所需的额外字节为存放该值的长度所需的字节数。MySQL 通过存储值的内容及其长度来处理可变长度的值。这些额外的字节是无符号整数。请注意，可变长类型的最大长度、此类型所需的额外字节数以及占用相同字节数的无符号整数之间的对应关系。例如，MEDIUMBLOB 值可能最多224 - 1字节长并需要3 个字节记录其结果。3 个字节的整数类型MEDIUMINT 的最大无符号值为224 - 1。这并非偶然。
2.3日期时间列类型
MySQL 提供了几种时间值的列类型，它们分别是： DATE、DATETIME、TIME、TIMESTAMP和YEAR。下表给出了MySQL 为定义存储日期和时间值所提供的这些类型，并给出了每种类型的合法取值范围。
类型名 说明
DATE “YYYY-MM-DD”格式表示的日期值
TIME “hh:mm:ss”格式表示的时间值
DATETIME “YYYY-MM-DD hh:mm:ss”格式
TIMESTAMP “YYYYMMDDhhmmss”格式表示的时间戳值
YEAR “YYYY”格式的年份值
表6：日期时间列类型
下面举个例子：
这个例子创建一个student表，这个表中有name字段，字符类型列，不允许NULL（空值）。有Chinese、Maths和English三个整数类型列。还有个Birthday日期类型列。
CREATE TABLE student
(
Name varchar(20) NOT NULL，
Chinese TINYINT(3)，
Maths TINYINT(3)，
English TINYINT(3)，
Birthday DATE
)
㈥ 怎么将一个5*5的矩阵存入sql数据库的表中
CREATE TABLE matrix
(
X NUMBER,
Y NUMBER,
VALUE NUMBER
)
/
--X,Y 可以确定矩阵中的一点，而VALUE就存放这点的值
㈦ 如果构只凭SQL就能得到表示关系矩阵。
so easy
select
姓名
,max(case 兴趣小组名称 when ‘篮球' then ‘YES’ else '-' end) as 篮球
,max(case 兴趣小组名称 when ‘足球' then ‘YES’ else '-' end) as 足球
,max(case 兴趣小组名称 when ‘排球' then ‘YES’ else '-' end) as 排球
from 人员表 join 关系表 on 人员表.人员ID = 关系表.人员ID
join 小组表 on 关系表.小组编号 = 小组表.小组编号
group by 姓名
㈧ sql server矩阵查询！急求
好像有点难哦，商品 奔驰 宝马 这个是查询结果的字段名称吗？应该是要创建临时表才能实现把；
应该能达到你要的效果，
if exists (select * from dbo.sysobjects where id = object_id(N'[dbo].[SP_Add]') and OBJECTPROPERTY(id, N'IsUserTable') = 1)
drop table [dbo].[SP_Add]
GO
CREATE TABLE [dbo].[SP_Add] (
[商品] [varchar] (50) COLLATE Chinese_PRC_CI_AS NULL ,
[宝马] [int] NOT NULL ,
[奔驰] [int] NOT NULL
) ON [PRIMARY]
GO
declare @str varchar(50),@std varchar(50)
delete from SP_Add
declare sp_name cursor keyset
for
select distinct spname from SP_info
open sp_name
fetch first from sp_name into @str
while @@fetch_status=0
begin
declare std cursor keyset
for
select distinct SP_std from SP_info
open std
fetch first from std into @std
while @@fetch_status=0
begin
if @std='宝马'
begin
insert into SP_Add
select @str,sum(Quantity),0 from [Order],SP_info where [Order].SPID =SP_info.SPID and SPNAME=@str and SP_std=@std
end
if @std='奔驰'
begin
insert into SP_Add
select @str,0,sum(Quantity) from [Order],SP_info where [Order].SPID =SP_info.SPID and SPNAME=@str and SP_std=@std
end
fetch next from std into @std
end
close std
deallocate std
fetch next from sp_name into @str
end
close sp_name
deallocate sp_name
select * from SP_Add