SQL Server의 배정밀도에 대한 10진수와 부동 소수점 이해
SQL Server에서 배정밀도 값을 저장하려고 할 때 개발자는 명시적인 값이 없는 상황에 직면할 수 있습니다. "이중" 데이터 유형. 이 딜레마를 해결하려면 두 가지 잠재적인 옵션인 십진수와 부동소수의 미묘한 차이를 평가하는 것이 중요합니다.
소수점 대 부동소수점
십진수는 다음을 나타내기 위해 설계된 정확한 데이터 유형입니다. 정확한 십진수 값. 고정 길이 바이너리 저장 형식을 사용하여 계산의 정확성을 보장합니다. 대조적으로, float는 IEEE 754 이진 부동 소수점 형식을 따르는 대략적인 데이터 유형입니다. float는 더 넓은 범위를 제공하고 매우 작거나 큰 값을 나타낼 수 있지만 항상 절대적인 정밀도를 보장하는 것은 아닙니다.
위도 및 경도 저장을 위해 선택할 항목
위도 경도 값은 일반적으로 높은 정밀도를 요구합니다. 최적의 정확도를 위해서는 더 넓은 범위를 제공하고 소수점 이하 자릿수를 더 잘 수용하여 소수점 이하 최대 5자리까지 표현할 수 있는 float를 선택해야 합니다. 이 정밀도는 위도 및 경도 좌표에 대해 원하는 1미터 정밀도와 일치합니다.
기타 고려 사항
- 실수: 이전 데이터 유형 이는 float(24)와 동일하며, float(53).
- Float(53): float(53)과 동일하며 SQL Server의 표준 float 데이터 유형을 나타냅니다.
- Decimal(x , y): 소수 값의 정밀도(x)와 소수 자릿수(y)를 지정하는 데이터 유형입니다. 이러한 맥락에서 십진수(8,5)는 위도 및 경도 값을 나타내는 데 적합합니다.
위도 및 경도 저장에 대한 권장사항
높은 정밀도가 필요하므로 SQL Server에서 위도 및 경도 값을 저장하는 데 가장 적합한 데이터 유형은 float입니다. 원하는 1미터 정밀도를 정확하게 표현하는 데 필요한 범위와 정밀도를 제공합니다.
위 내용은 SQL Server의 고정밀 위도 및 경도 저장을 위한 십진수 또는 부동 소수점?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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mysqloffersechar, varchar, text, anddenumforstringdata.usecharforfixed-lengthstrings, varcharerforvariable 길이, 텍스트 forlarger 텍스트, andenumforenforcingdataantegritystofvalues.

mysqlblob 요청 최적화는 다음 전략을 통해 수행 할 수 있습니다. 1. Blob 쿼리의 빈도를 줄이거나 독립적 인 요청을 사용하거나 지연로드를 사용하십시오. 2. 적절한 Blob 유형 (예 : TinyBlob)을 선택하십시오. 3. Blob 데이터를 별도의 테이블로 분리하십시오. 4. 응용 프로그램 계층에서 블로브 데이터를 압축합니다. 5. Blob Metadata를 색인하십시오. 이러한 방법은 실제 애플리케이션에서 모니터링, 캐싱 및 데이터 샤딩을 결합하여 성능을 효과적으로 향상시킬 수 있습니다.

MySQL 사용자를 추가하는 방법을 마스터하는 것은 데이터베이스 관리자 및 개발자가 데이터베이스의 보안 및 액세스 제어를 보장하기 때문에 데이터베이스 관리자 및 개발자에게 중요합니다. 1) CreateUser 명령을 사용하여 새 사용자를 만듭니다. 2) 보조금 명령을 통해 권한 할당, 3) FlushPrivileges를 사용하여 권한이 적용되도록하십시오.

ChooseCharfixed-lengthdata, varcharforvariable-lengthdata, andtextforlargetextfields.1) charisefficientsconsentent-lengthdatalikecodes.2) varcharsuitsvariable-lengthdatalikeNames, 밸런싱 플렉스 및 성능

MySQL에서 문자열 데이터 유형 및 인덱스를 처리하기위한 모범 사례는 다음과 같습니다. 1) 고정 길이의 Char, 가변 길이의 Varchar 및 큰 텍스트의 텍스트와 같은 적절한 문자열 유형 선택; 2) 인덱싱에 신중하고, 과도한 인덱싱을 피하고, 공통 쿼리에 대한 인덱스를 만듭니다. 3) 접두사 인덱스 및 전체 텍스트 인덱스를 사용하여 긴 문자열 검색을 최적화합니다. 4) 인덱스를 작고 효율적으로 유지하기 위해 인덱스를 정기적으로 모니터링하고 최적화합니다. 이러한 방법을 통해 읽기 및 쓰기 성능의 균형을 맞추고 데이터베이스 효율성을 향상시킬 수 있습니다.


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