【数据库知识】PGSQL数据类型详细说明

PGSQL数据类型详细说明

[PostgreSQL 数据库数据类型详细说明](#PostgreSQL 数据库数据类型详细说明)
- 一、数值类型
- - [1. 整数类型](#1. 整数类型)
  - [2. 任意精度数值类型](#2. 任意精度数值类型)
  - [3. 浮点类型（近似计算）](#3. 浮点类型（近似计算）)
- 二、字符类型
- - [1. 定长字符类型](#1. 定长字符类型)
  - [2. 变长字符类型](#2. 变长字符类型)
- 三、日期时间类型
- - [1. 日期与时间](#1. 日期与时间)
  - [2. 时间间隔类型](#2. 时间间隔类型)
- 四、布尔类型
- 五、二进制类型
- 六、复杂类型
- - [1. 数组类型](#1. 数组类型)
  - [2. 复合类型](#2. 复合类型)
  - [3. 范围类型](#3. 范围类型)
- [七、JSON 类型](#七、JSON 类型)
- 八、其他常用类型
- - [1. UUID 类型](#1. UUID 类型)
  - [2. 网络地址类型](#2. 网络地址类型)
  - [3. 枚举类型（Enum）](#3. 枚举类型（Enum）)
[PostgreSQL 场景化数据类型选择指南](#PostgreSQL 场景化数据类型选择指南)

PostgreSQL 数据库数据类型详细说明

PostgreSQL 提供了丰富的数据类型，覆盖数值、字符、日期时间、布尔、二进制、复杂结构等多种场景，支持自定义类型和扩展。以下是按类别整理的详细说明，包含定义、存储特性、取值范围、使用示例 及注意事项。

一、数值类型

用于存储整数、小数、高精度数值等，支持精确计算和近似计算。

1. 整数类型

类型	别名	存储大小	取值范围	描述
`smallint`	`int2`	2字节	-32768 ~ 32767	小范围整数
`integer`	`int`/`int4`	4字节	-2147483648 ~ 2147483647	常用整数（默认整数类型）
`bigint`	`int8`	8字节	-9223372036854775808 ~ 9223372036854775807	大范围整数
`serial`	`serial4`	4字节	1 ~ 2147483647	自增整数（等价于 `integer` + 序列）
`bigserial`	`serial8`	8字节	1 ~ 9223372036854775807	大范围自增整数（等价于 `bigint` + 序列）

示例：

sql 复制代码

-- 创建自增ID表（serial自动关联序列）
CREATE TABLE users (
  id serial PRIMARY KEY,  -- 等价于 id integer NOT NULL DEFAULT nextval('users_id_seq')
  age smallint CHECK (age > 0),  -- 小范围整数（年龄）
  score bigint  -- 大范围整数（积分）
);

-- 插入数据（id自动生成）
INSERT INTO users (age, score) VALUES (25, 10000000000);

2. 任意精度数值类型

类型	别名	存储大小	描述
`numeric`	`decimal`	可变（最大131072位数字，16383位小数）	高精度小数，适合财务、货币计算（无精度损失），语法：`numeric(precision, scale)`

参数说明：

precision：总位数（1~1000，默认1000）
scale：小数位数（0~precision，默认0）

示例：

sql 复制代码

-- 创建财务表（精确到分）
CREATE TABLE orders (
  id serial PRIMARY KEY,
  amount numeric(10, 2)  -- 总10位，小数2位（最大99999999.99）
);

INSERT INTO orders (amount) VALUES (12345678.90);  -- 正确
INSERT INTO orders (amount) VALUES (123456789.12);  -- 错误（总位数超过10）

3. 浮点类型（近似计算）

类型	别名	存储大小	取值范围（近似）	精度损失	描述
`real`	`float4`	4字节	±1.18×10⁻³⁸ ~ ±3.4×10³⁸	6位小数	单精度浮点数
`double precision`	`float8`	8字节	±2.23×10⁻³⁰⁸ ~ ±1.8×10³⁰⁸	15位小数	双精度浮点数（默认浮点类型）

注意：浮点类型存在舍入误差，不适合财务等精确计算 ，优先用 numeric。

示例：

sql 复制代码

CREATE TABLE sensors (
  id serial PRIMARY KEY,
  temperature real,  -- 单精度（如传感器读数）
  pressure double precision  -- 双精度（如气压）
);

INSERT INTO sensors (temperature, pressure) VALUES (36.5, 1013.25);

二、字符类型

用于存储文本数据，支持定长、变长和无长度限制类型。

1. 定长字符类型

类型	存储大小	描述
`char(n)`	n字节（不足补空格）	定长字符串，n为长度（1~10485760），超出截断，适合固定长度数据（如身份证号）

示例：

sql 复制代码

CREATE TABLE products (
  code char(8) PRIMARY KEY,  -- 定长8位编码（如"PROD1234"）
  name varchar(50)
);

INSERT INTO products (code, name) VALUES ('ABC12345', '商品A');  -- code存储为'ABC12345'（8位，无空格）
INSERT INTO products (code, name) VALUES ('AB', '商品B');  -- code存储为'AB      '（补6个空格）

2. 变长字符类型

类型	别名	存储大小	描述
`varchar(n)`	`character varying(n)`	变长（实际长度+1或4字节 overhead）	最大n个字符（n≤10485760），超出报错，适合长度有限的文本（如用户名）
`text`	-	变长（实际长度+1或4字节 overhead）	无长度限制的可变字符串，适合长文本（如文章内容）

注意：varchar(n) 和 text 性能接近，优先用 text（更简洁）；varchar 不带长度时等价于 text。

示例：

sql 复制代码

CREATE TABLE articles (
  id serial PRIMARY KEY,
  title varchar(100),  -- 标题（最长100字符）
  content text  -- 正文（无长度限制）
);

INSERT INTO articles (title, content) VALUES (
  'PostgreSQL 数据类型',
  'PostgreSQL 提供丰富的类型...'
);

三、日期时间类型

用于存储日期、时间、时间戳及时间间隔，支持时区处理。

1. 日期与时间

类型	存储大小	格式示例	描述
`date`	4字节	`2024-05-20`	日期（年-月-日）
`time [without time zone]`	8字节	`15:30:45`	时间（时:分:秒，无时区）
`time with time zone`	12字节	`15:30:45+08`	带时区的时间（如北京时间+08）
`timestamp [without time zone]`	8字节	`2024-05-20 15:30:45`	时间戳（日期+时间，无时区）
`timestamp with time zone`	8字节	`2024-05-20 15:30:45+08`	带时区的时间戳（存储为UTC，显示时转换为本地时区，推荐用此类型）

常用函数：

current_date：当前日期（如 2024-05-20）
current_time：当前时间（带时区）
current_timestamp：当前时间戳（带时区）
now()：等价于 current_timestamp

示例：

sql 复制代码

CREATE TABLE events (
  id serial PRIMARY KEY,
  event_name varchar(100),
  start_time timestamp with time zone,  -- 带时区的时间戳
  duration interval  -- 时间间隔（如'2 hours 30 minutes'）
);

INSERT INTO events (event_name, start_time, duration) VALUES (
  '产品发布会',
  now(),  -- 当前时间戳（带时区）
  '2 hours'  -- 间隔2小时
);

2. 时间间隔类型

类型	存储大小	格式示例	描述
`interval`	16字节	`1 year 2 months 3 days 4 hours 5 minutes 6 seconds`	时间间隔，支持年、月、日、时、分、秒等单位，可进行加减运算（如 `timestamp + interval`）

示例：

sql 复制代码

SELECT now() + interval '1 day 3 hours';  -- 当前时间加1天3小时
-- 结果：2024-05-21 18:30:45+08（假设当前是2024-05-20 15:30:45+08）

四、布尔类型

类型	存储大小	取值	描述
`boolean`	1字节	`true`/`false`/`null`	布尔值，也可用 `yes`/`no`/`on`/`off` 代替（不区分大小写）

示例：

sql 复制代码

CREATE TABLE tasks (
  id serial PRIMARY KEY,
  task_name varchar(100),
  completed boolean DEFAULT false  -- 默认未完成
);

INSERT INTO tasks (task_name, completed) VALUES ('学习PostgreSQL', true);

五、二进制类型

类型	存储大小	描述
`bytea`	可变（最大1GB）	存储二进制数据（如图片、文件），支持转义字符串（如 `\x1234abcd`）或十六进制前缀（`0x1234abcd`）

示例：

sql 复制代码

CREATE TABLE files (
  id serial PRIMARY KEY,
  file_name varchar(100),
  content bytea  -- 存储文件二进制内容
);

-- 插入二进制数据（示例：插入一个简单文本文件的二进制）
INSERT INTO files (file_name, content) VALUES (
  'test.txt',
  E'\\x546573742066696C6520636F6E74656E74'  -- 十六进制表示的"Test file content"
);

六、复杂类型

PostgreSQL 支持数组、复合类型、范围类型等复杂结构，满足多样化数据存储需求。

1. 数组类型

定义：用 类型[] 表示一维数组，类型[][] 表示二维数组（最多支持多维）。
存储：可变长度，元素类型需一致。
构造：用 ARRAY[元素1, 元素2] 或 '{元素1,元素2}'::类型[]。

示例：

sql 复制代码

CREATE TABLE students (
  id serial PRIMARY KEY,
  name varchar(50),
  scores integer[]  -- 成绩数组（如一学期多门课成绩）
);

-- 插入数组数据
INSERT INTO students (name, scores) VALUES (
  '张三',
  ARRAY[90, 85, 95]  -- 等价于 '{90,85,95}'::integer[]
);

-- 查询数组元素（第2门课成绩）
SELECT name, scores[2] FROM students WHERE id = 1;  -- 结果：85

-- 数组函数：array_length(数组, 维度)
SELECT array_length(scores, 1) FROM students;  -- 结果：3（数组长度）

2. 复合类型

定义：用 CREATE TYPE 创建自定义结构体，包含多个字段。
使用：可直接作为表列类型，或作为函数返回值。

示例：

sql 复制代码

-- 创建复合类型（表示人员信息）
CREATE TYPE person AS (
  name varchar(50),
  age integer,
  email varchar(100)
);

-- 创建表使用该类型
CREATE TABLE employees (
  id serial PRIMARY KEY,
  info person  -- 复合类型列
);

-- 插入数据（用ROW构造复合类型值）
INSERT INTO employees (info) VALUES (
  ROW('李四', 30, 'lisi@example.com')  -- 等价于 (name=>'李四', age=>30, email=>'lisi@example.com')
);

-- 查询复合类型字段
SELECT (info).name, (info).age FROM employees;  -- 结果：李四 | 30

3. 范围类型

用于表示连续的数值、日期等范围（如价格区间、日期区间），支持包含、重叠等操作。

类型	描述	示例范围值
`int4range`	整数范围	`[1, 10)`（含1不含10）
`numrange`	数值范围（numeric）	`(3.14, 9.8]`
`tsrange`	时间戳范围（无时区）	`[2024-01-01 00:00, 2024-12-31 23:59]`
`daterange`	日期范围	`[2024-05-01, 2024-05-31]`

示例：

sql 复制代码

CREATE TABLE promotions (
  id serial PRIMARY KEY,
  discount numrange,  -- 折扣范围（如[0.8, 0.9)表示8折到9折）
  active_period daterange  -- 活动日期范围
);

-- 插入范围数据（用'[)'表示左闭右开）
INSERT INTO promotions (discount, active_period) VALUES (
  '[0.8, 0.9)',
  '[2024-06-01, 2024-06-30]'
);

-- 查询范围是否重叠
SELECT * FROM promotions WHERE active_period && '[2024-06-15, 2024-07-15]'::daterange;

七、JSON 类型

用于存储 JSON 数据，支持两种类型：

类型	存储方式	描述
`json`	文本存储	存储原始 JSON 字符串，不验证格式，查询时需解析，性能较低
`jsonb`	二进制存储	解析并验证 JSON 格式，支持索引（GIN索引），推荐优先使用

常用操作：

插入：'{"name": "Alice", "age": 25}'::jsonb
提取字段：jsonb_extract_path_text(column, 'name') 或 column->>'name'
条件查询：WHERE column @> '{"age": 25}'::jsonb（包含指定键值对）

示例：

sql 复制代码

CREATE TABLE users (
  id serial PRIMARY KEY,
  profile jsonb  -- 存储用户资料（JSON格式）
);

-- 插入JSON数据
INSERT INTO users (profile) VALUES (
  '{"name": "Bob", "hobbies": ["reading", "coding"], "address": {"city": "Beijing", "zip": "100000"}}'::jsonb
);

-- 查询爱好包含"coding"的用户
SELECT id, profile->>'name' AS name 
FROM users 
WHERE profile->'hobbies' ? 'coding';  -- 结果：Bob

-- 创建GIN索引加速JSON查询
CREATE INDEX idx_profile ON users USING GIN (profile);

八、其他常用类型

1. UUID 类型

类型	存储大小	描述
`uuid`	16字节	存储通用唯一标识符（UUID），格式如 `a0eebc99-9c0b-4ef8-bb6d-6bb9bd380a11`，推荐用 `gen_random_uuid()` 生成

示例：

sql 复制代码

CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS pgcrypto;  -- 启用pgcrypto扩展（提供UUID生成函数）

CREATE TABLE devices (
  id uuid PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid(),  -- 自动生成UUID
  name varchar(100)
);

INSERT INTO devices (name) VALUES ('传感器A');

2. 网络地址类型

类型	存储大小	描述
`inet`	7~19字节	IPv4/IPv6 地址（含子网掩码），如 `192.168.1.1/24`
`cidr`	7~19字节	IPv4/IPv6 子网（CIDR表示法），如 `192.168.1.0/24`
`macaddr`	6字节	MAC 地址（如 `08:00:2b:01:02:03`）

示例：

sql 复制代码

CREATE TABLE servers (
  id serial PRIMARY KEY,
  ip inet,
  subnet cidr,
  mac macaddr
);

INSERT INTO servers (ip, subnet, mac) VALUES (
  '192.168.1.100/24',
  '192.168.1.0/24',
  '08:00:2b:01:02:03'
);

3. 枚举类型（Enum）

用户自定义的离散值集合，确保字段值只能是预设选项之一。

示例：

sql 复制代码

-- 创建枚举类型（表示订单状态）
CREATE TYPE order_status AS ENUM ('pending', 'paid', 'shipped', 'delivered');

CREATE TABLE orders (
  id serial PRIMARY KEY,
  status order_status DEFAULT 'pending'
);

INSERT INTO orders (status) VALUES ('paid'), ('shipped');
-- INSERT INTO orders (status) VALUES ('invalid');  -- 报错（值不在枚举中）

PostgreSQL 场景化数据类型选择指南

PostgreSQL 数据类型的选择需结合业务场景特性 （如数据精度、长度、变化频率）、性能需求 （存储效率、查询速度）和数据完整性 （约束、唯一性）。以下按常见业务场景分类，给出针对性选型建议，附推荐类型、理由、示例代码 及避坑指南。

一、用户信息场景（姓名、手机号、邮箱等）

场景特点

数据长度有限（姓名通常≤50字符，手机号11~15位，邮箱≤254字符）；
需支持模糊查询（如按姓名搜索）、唯一性约束（如手机号唯一）；
避免存储冗余空格，注重可读性。

字段	推荐类型	理由	示例代码
姓名	`varchar(50)`	变长存储（避免定长补空格），长度覆盖绝大多数姓名（含复姓、少数民族名）	`CREATE TABLE users (id serial, name varchar(50) NOT NULL);`
手机号	`varchar(15)`	支持国际区号（如+86 13800138000），变长灵活；不用char（补空格影响查询）	`ALTER TABLE users ADD COLUMN phone varchar(15) UNIQUE;`
邮箱	`varchar(254)`	遵循RFC标准（邮箱最大长度254字符），变长存储	`ALTER TABLE users ADD COLUMN email varchar(254) UNIQUE CHECK (email LIKE '%@%');`
性别	`enum` 或 `char(1)`	枚举类型（`enum`）限制取值（如'm'/'f'/'u'），`char(1)`更简洁（如'男'/'女'用'M'/'F'）	`CREATE TYPE gender AS ENUM ('male', 'female', 'unknown');` `ALTER TABLE users ADD COLUMN gender gender;`

避坑指南

❌ 不用 text 存储手机号/邮箱：text 无长度限制，可能因误操作存入超长无效数据（如手机号输成20位）；
❌ 不用 int 存储手机号：国内手机号含前导0（如010-xxxxxxx），且国际号码有+号，整数会丢失符号；
✅ 加唯一约束：UNIQUE 确保手机号/邮箱不重复（如 phone varchar(15) UNIQUE）。

二、财务/交易场景（金额、价格、积分等）

场景特点

需精确计算（无舍入误差），避免浮点精度丢失（如0.1+0.2≠0.3）；
金额通常有固定小数位（如人民币2位，美元2位）；
需支持大额数值（如企业级交易可能超千万）。

字段	推荐类型	理由	示例代码
金额（人民币）	`numeric(12,2)`	总12位（含2位小数），最大9999999999.99（百亿级），精确无误差	`CREATE TABLE orders (id serial, amount numeric(12,2) NOT NULL CHECK (amount >= 0));`
积分	`bigint`	积分可能超千万（如用户长期积累），`bigint` 范围（-9e18~9e18）足够	`ALTER TABLE users ADD COLUMN points bigint DEFAULT 0;`
汇率	`numeric(10,6)`	汇率通常保留6位小数（如1美元=6.897500人民币），`numeric` 精确存储	`CREATE TABLE exchange_rates (currency varchar(3), rate numeric(10,6));`

避坑指南

❌ 绝对不用 float/double precision：浮点类型存在舍入误差（如 0.1::float8 * 3 结果可能为0.30000000000000004），导致财务对账错误；
✅ 加约束：CHECK (amount >= 0) 确保金额非负，CHECK (scale(rate,6) = rate) 限制汇率小数位；
✅ 索引优化：对高频查询的金额字段（如 amount > 1000）建B-tree索引。

三、日志/文本存储场景（操作日志、文章内容、评论）

场景特点

文本内容长度差异大（日志可能几百字，文章可能几万字）；
需支持全文检索（如搜索日志关键词）；
写入频繁，读取相对较少（日志场景）。

字段	推荐类型	理由	示例代码
操作日志	`text`	无长度限制，变长存储，适合长日志（如错误堆栈）	`CREATE TABLE operation_logs (id serial, content text, created_at timestamptz);`
文章内容	`text` + `tsvector`	`text` 存储正文，`tsvector` 类型配合全文索引（`GIN`）加速搜索	`ALTER TABLE articles ADD COLUMN search_vector tsvector GENERATED ALWAYS AS (to_tsvector('english', content)) STORED;` `CREATE INDEX idx_article_search ON articles USING GIN(search_vector);`
短评论	`varchar(500)`	限制长度（避免刷屏），变长存储	`ALTER TABLE comments ADD COLUMN content varchar(500) NOT NULL;`

避坑指南

❌ 不用 char(n) 存储日志/文章：定长会浪费大量存储空间（如100字日志用 char(1000) 会补900空格）；
✅ 全文检索优化：用 tsvector 类型存储分词结果，配合 GIN 索引（查询速度提升10倍以上）；
✅ 分区表：日志表按时间分区（如按月），避免单表过大影响查询性能。

四、JSON/半结构化数据场景（用户配置、动态表单、API响应）

场景特点

数据结构不固定（如用户自定义配置项）；
需支持嵌套字段查询（如 config->'theme'->>'color'）；
高频读写，需兼顾存储效率和查询性能。

字段	推荐类型	理由	示例代码
用户配置	`jsonb`	二进制存储（比 `json` 省空间），支持索引（GIN）、字段校验、高效查询	`CREATE TABLE user_configs (user_id int, config jsonb NOT NULL);` `CREATE INDEX idx_config_theme ON user_configs USING GIN ((config->'theme'));`
动态表单	`jsonb`	存储表单字段（如 `{"fields": [{"name":"age","type":"number"}]}`）	`ALTER TABLE forms ADD COLUMN schema jsonb;`

避坑指南

❌ 不用 json 存储高频访问数据：json 是文本存储，查询时需解析，性能比 jsonb 低50%+；
✅ 用 jsonb_path_ops 索引：对JSON字段的键值对查询（如 config @> '{"theme":"dark"}'）用 GIN(jsonb_path_ops) 索引更高效；
✅ 加约束：用 CHECK (jsonb_typeof(config) = 'object') 确保JSON为对象类型（非数组/字符串）。

五、唯一标识场景（主键、订单号、设备ID）

场景特点

需全局唯一（避免分布式系统ID冲突）；
不希望暴露业务增长（如自增ID可被猜测订单量）；
需支持分布式生成（如多服务实例同时生成ID）。

字段	推荐类型	理由	示例代码
主键ID	`uuid`	全局唯一（128位），随机生成（如 `gen_random_uuid()`），不暴露业务量	`CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS pgcrypto; <br> CREATE TABLE orders (id uuid PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid(), ...);`
订单号	`varchar(32)` + `uuid`	订单号需可读性（如含日期前缀），用 `uuid` 生成唯一部分（如 `ORDER_${to_char(now(),'YYYYMMDD')}_${substr(gen_random_uuid()::text,1,8)}`）	`ALTER TABLE orders ADD COLUMN order_no varchar(32) UNIQUE DEFAULT 'ORDER_'
设备ID	`macaddr`	存储MAC地址（如 `08:00:2b:01:02:03`），专用类型校验格式	`CREATE TABLE devices (id serial, mac macaddr UNIQUE, ...);`

避坑指南

❌ 不用 serial 作为分布式系统主键：serial 依赖单实例序列，分布式环境下可能冲突；
✅ 用 uuid-ossp 扩展：除 pgcrypto 外，uuid-ossp 提供更多UUID生成方式（如 uuid_generate_v1() 基于时间戳）；
✅ 索引优化：uuid 主键默认建B-tree索引，查询效率与 integer 接近（因UUID随机分布，插入时索引分裂略多，可接受）。

六、时间序列场景（传感器数据、监控指标、日志时间戳）

场景特点

数据按时间顺序写入（高频写入，如每秒数千条）；
需支持时间范围查询（如"近1小时数据"）、聚合（如"每小时平均值"）；
数据量大（可能达TB级），需高效压缩和分区。

字段	推荐类型	理由	示例代码
时间戳	`timestamptz`（带时区）	存储UTC时间，显示时自动转换本地时区，避免时区混乱（如跨地域服务器）	`CREATE TABLE sensor_data (id serial, device_id int, value numeric(10,2), ts timestamptz DEFAULT now());`
时间范围	`tstzrange`（带时区范围）	表示连续时间段（如设备在线时段 `[2024-05-20 08:00, 2024-05-20 18:00]`）	`ALTER TABLE device_status ADD COLUMN online_period tstzrange;`

优化策略

分区表 ：按时间分区（如按天/周），用 PARTITION BY RANGE (ts)，查询时仅扫描目标分区；
列式存储 ：用 timescaledb 扩展（PostgreSQL时序数据库插件），压缩率提升90%+，聚合查询提速100倍；
BRIN索引：对时间序列字段建BRIN索引（块范围索引），适合按时间范围查询（索引体积仅为B-tree的1/100）。

七、枚举/状态场景（订单状态、用户等级、开关标志）

场景特点

字段取值固定（如订单状态：待支付/已支付/已发货）；
需限制非法值（如不允许"已支付"改为"待支付"）；
可读性优先（代码中直接用枚举名而非数字）。

字段	推荐类型	理由	示例代码
订单状态	`enum` 类型	自定义枚举（如 `order_status`），取值固定，插入非法值时报错	`CREATE TYPE order_status AS ENUM ('pending', 'paid', 'shipped', 'delivered');` `ALTER TABLE orders ADD COLUMN status order_status DEFAULT 'pending';`
开关标志	`boolean`	简单二值（如 `is_active`），存储1字节，查询效率高	`ALTER TABLE users ADD COLUMN is_active boolean DEFAULT true;`

避坑指南

❌ 不用 varchar 存储枚举值：易出现拼写错误（如"paid"写成"payed"），且无约束；
✅ 枚举扩展：如需新增状态（如"退货中"），用 ALTER TYPE order_status ADD VALUE 'returning' AFTER 'delivered';（PostgreSQL 10+支持）；
✅ 状态流转约束：用触发器或应用层逻辑限制状态变更（如"已发货"不能直接改回"待支付"）。

八、通用选择原则总结

精确优先于近似 ：财务用 numeric，不用 float；计数用 integer/bigint，不用 real。
长度明确用定长，否则用变长 ：身份证号（18位）用 char(18)，姓名用 varchar(50)，长文本用 text。
唯一标识用 uuid：避免自增ID暴露业务量，支持分布式生成。
JSON用 jsonb ：二进制存储+索引支持，优于 json 文本存储。
时间用 timestamptz：带时区避免跨地域混乱，配合分区/BRIN索引优化时序查询。
枚举用 enum 类型：限制取值，提升可读性和完整性。

通过以上场景化选型，可在数据准确性、存储效率、查询性能 间取得平衡，为业务系统奠定坚实的数据基础。实际应用中需结合具体业务调整（如超高频写入场景可考虑列式存储扩展），并通过 EXPLAIN ANALYZE 验证查询性能。

【数据库知识】PGSQL数据类型详细说明

PGSQL数据类型详细说明

PostgreSQL 数据库数据类型详细说明

一、数值类型

1. 整数类型

2. 任意精度数值类型

3. 浮点类型（近似计算）

二、字符类型

1. 定长字符类型

2. 变长字符类型

三、日期时间类型

1. 日期与时间

2. 时间间隔类型

四、布尔类型

五、二进制类型

六、复杂类型

1. 数组类型

2. 复合类型

3. 范围类型

七、JSON 类型

八、其他常用类型

1. UUID 类型

2. 网络地址类型

3. 枚举类型（Enum）

PostgreSQL 场景化数据类型选择指南

一、用户信息场景（姓名、手机号、邮箱等）

场景特点

推荐数据类型

避坑指南

二、财务/交易场景（金额、价格、积分等）

场景特点

推荐数据类型

避坑指南

三、日志/文本存储场景（操作日志、文章内容、评论）

场景特点

推荐数据类型

避坑指南

四、JSON/半结构化数据场景（用户配置、动态表单、API响应）

场景特点

推荐数据类型

避坑指南

五、唯一标识场景（主键、订单号、设备ID）

场景特点

推荐数据类型

避坑指南

六、时间序列场景（传感器数据、监控指标、日志时间戳）

场景特点

推荐数据类型

优化策略

七、枚举/状态场景（订单状态、用户等级、开关标志）

场景特点

推荐数据类型

避坑指南

八、通用选择原则总结