KingbaseES数据类型完全指南：从基础CHAR到JSON/XML/几何类型

前言

你有没有遇到过这种情况------建表的时候随便选了个VARCHAR，结果存金额的时候精度丢了；或者存IP地址用了字符串，查询的时候怎么都筛不准？
说白了，这些问题都跟数据类型的选择有关。选对类型，数据存得准、查得快；选错了，小则浪费空间，大则数据失真。
这篇文章我把数据库里所有内置数据类型都梳理了一遍，从最常用的字符、数值，到JSON、XML、几何类型，每个都配上了实际能跑的代码。不管你是刚入门还是已经写过不少SQL，都能用得上。

文章目录

前言
- 一、字符类型：存文本，这几个就够了
- - [1.1 CHAR------固定长度，不够就补空格](#1.1 CHAR——固定长度，不够就补空格)
  - [1.2 VARCHAR2------用多少占多少，最灵活](#1.2 VARCHAR2——用多少占多少，最灵活)
  - [1.3 NCHAR与NVARCHAR2------多语言场景的标配](#1.3 NCHAR与NVARCHAR2——多语言场景的标配)
- 二、数值类型：钱用NUMBER，计数用INT
- - [2.1 NUMBER------万能数值，精度你说了算](#2.1 NUMBER——万能数值，精度你说了算)
  - [2.2 INT与SMALLINT------存整数，轻量又高效](#2.2 INT与SMALLINT——存整数，轻量又高效)
  - [2.3 浮点类型------科学计算用，别拿来存钱](#2.3 浮点类型——科学计算用，别拿来存钱)
- 三、日期时间类型：不只是"存个日期"那么简单
- - [3.1 DATE------基本的日期+时间](#3.1 DATE——基本的日期+时间)
  - [3.2 TIMESTAMP------精确到毫秒甚至微秒](#3.2 TIMESTAMP——精确到毫秒甚至微秒)
  - [3.3 带时区的时间戳------跨时区应用的必备](#3.3 带时区的时间戳——跨时区应用的必备)
  - [3.4 INTERVAL------表示"一段时间"](#3.4 INTERVAL——表示"一段时间")
- 四、大对象类型：图片、长文、视频往里塞
- - [4.1 BLOB------二进制文件专用](#4.1 BLOB——二进制文件专用)
  - [4.2 CLOB与NCLOB------超长文本的归宿](#4.2 CLOB与NCLOB——超长文本的归宿)
  - [4.3 BFILE------不存文件，只存"文件在哪"](#4.3 BFILE——不存文件，只存"文件在哪")
- 五、RAW类型：二进制数据"原样搬运"
- 六、JSON类型：灵活数据的存储利器
- - [6.1 JSON和JSONB到底选哪个？](#6.1 JSON和JSONB到底选哪个？)
  - [6.2 JSON基本操作](#6.2 JSON基本操作)
  - [6.3 JSONB查询：包含、存在、嵌套](#6.3 JSONB查询：包含、存在、嵌套)
  - [6.4 给JSONB建索引，查询飞起来](#6.4 给JSONB建索引，查询飞起来)
  - [6.5 JSONPATH------更灵活的路径查询](#6.5 JSONPATH——更灵活的路径查询)
- 七、XML类型：结构化文档怎么存
- - [7.1 XML基础用法](#7.1 XML基础用法)
  - [7.2 XMLType------更强大的XML操作](#7.2 XMLType——更强大的XML操作)
- 八、几何类型：坐标、区域、距离计算
- - [8.1 几何计算示例](#8.1 几何计算示例)
- 九、网络地址类型：别再用字符串存IP了
- - [9.1 inet与cidr](#9.1 inet与cidr)
  - [9.2 MAC地址](#9.2 MAC地址)
- 十、全文搜索：让数据库帮你"找文章"
- - [10.1 tsvector------把文本变成可搜索的格式](#10.1 tsvector——把文本变成可搜索的格式)
  - [10.2 tsquery------构建搜索条件](#10.2 tsquery——构建搜索条件)
  - [10.3 实战：创建全文搜索系统](#10.3 实战：创建全文搜索系统)
- 十一、范围类型：优雅地表达"从A到B"
- - [11.1 内置的6种范围类型](#11.1 内置的6种范围类型)
  - [11.2 范围操作实战](#11.2 范围操作实战)
  - [11.3 自定义范围类型](#11.3 自定义范围类型)
- 十二、其他实用类型
- - [12.1 ROWID------每一行的"身份证号"](#12.1 ROWID——每一行的"身份证号")
  - [12.2 用户自定义类型](#12.2 用户自定义类型)
- 总结：一张表选对数据类型

一、字符类型：存文本，这几个就够了

字符类型是打交道最多的，存名字、存地址、存备注都离不开它。说简单点，就是数据库里专门用来"装文字"的容器。

数据库同时支持单字节和多字节字符集，中英文混合存储完全没问题。

1.1 CHAR------固定长度，不够就补空格

CHAR是定长字符串。什么意思呢？你定义一个CHAR(10)，不管往里塞"abc"还是"一二三四五"，数据库都会把内容补齐到10个字符长度------不够的用空格填。

语法很简单：

sql 复制代码

CHAR [(size [BYTE | CHAR])]

size最大能到2000。这里有个容易踩坑的地方：长度单位到底是"字节"还是"字符"？

sql 复制代码

-- 按字符算：一个中文算1个字符，一个英文也算1个字符
CREATE TABLE test_char (col CHAR(4 CHAR));
INSERT INTO test_char VALUES ('一二三四');   -- 没问题，刚好4个字符
INSERT INTO test_char VALUES ('一二三四五'); -- 报错！超了1个字符

-- 按字节算：一个中文通常占3个字节，一个英文占1个字节
CREATE TABLE test_byte (col CHAR(4 BYTE));
INSERT INTO test_byte VALUES ('1234');  -- 没问题，4个ASCII字符=4字节
INSERT INTO test_byte VALUES ('一二三'); -- 报错！3个中文=9字节，远超4字节限制

什么时候该用CHAR？当你的数据长度基本一致的时候------手机号、身份证号、固定编码，这类场景用CHAR最合适，查询效率也更高。

1.2 VARCHAR2------用多少占多少，最灵活

VARCHAR2是日常开发中用得最多的变长字符串类型。跟CHAR不同，它不会用空格去填充，实际内容占多少就存多少。

sql 复制代码

VARCHAR2(size [BYTE | CHAR])

最大能存多长？这取决于一个系统参数MAX_STRING_SIZE：

参数值	最大长度
STANDARD	4000字节
EXTENDED	32767字节

来看个实际的例子：

sql 复制代码

CREATE TABLE user_info (
    user_id   INT,
    username  VARCHAR2(50 CHAR),    -- 最多50个字符
    email     VARCHAR2(100 BYTE),   -- 最多100个字节
    bio       VARCHAR2(500 CHAR)    -- 个人简介，最多500个字符
);

INSERT INTO user_info VALUES (1, '张三', 'zhangsan@example.com', '全栈开发工程师');

-- VARCHAR2会原样存储，不会补空格
SELECT username, length(username) FROM user_info;
-- 结果：张三 | 2（实际字符长度）

顺便提一句，VARCHAR和VARCHAR2功能完全一样，可以互换使用。另外CHARACTER VARYING、CHAR VARYING也都是它的别名。

1.3 NCHAR与NVARCHAR2------多语言场景的标配

如果你的应用要同时支持中英日韩多国语言，那就得请出NCHAR和NVARCHAR2了。它们用Unicode国际字符集存储，不管什么语言的字符都能正确保存，不会出现乱码。

sql 复制代码

-- NCHAR：定长的Unicode字符串
-- NVARCHAR2：变长的Unicode字符串
CREATE TABLE multilang (
    label    NCHAR(20),            -- 固定20个Unicode字符位
    content  NVARCHAR2(500 CHAR)   -- 变长，最多500个Unicode字符
);

-- 中英日文混合存储，完全没问题
INSERT INTO multilang VALUES ('Hello世界こんにちは', '多语言内容存储示例');

SELECT label, content FROM multilang;

两者的容量限制：

类型	编码方式	最大字符数
NCHAR	AL16UTF16	1000字符
NCHAR	UTF8	2000字符
NVARCHAR2	EXTENDED模式	最大32767字节
NVARCHAR2	STANDARD模式	最大4000字节

简单总结一下字符类型的选择思路：长度固定用CHAR，长度变化用VARCHAR2，涉及多语言就用NCHAR/NVARCHAR2。

二、数值类型：钱用NUMBER，计数用INT

数值类型看起来简单，但选错了后果很严重------尤其是涉及钱的时候。

数据库能存整数、小数、正数、负数、零，甚至还有几个特殊值：Infinity（正无穷）、-Infinity（负无穷）和NaN（不是数字）。

2.1 NUMBER------万能数值，精度你说了算

NUMBER是最通用的数值类型，你可以精确控制它保留多少位有效数字、多少位小数。

sql 复制代码

NUMBER [(precision [, scale])]

precision（精度）：有效数字总共多少位，范围1~1000
scale（标度）：小数点后保留几位，范围-84~1000。标度还能是负数，表示从个位开始往左舍入

直接看例子最直观：

sql 复制代码

CREATE TABLE financial_records (
    record_id   NUMBER(10),        -- 10位整数，足够存ID
    unit_price  NUMBER(8,2),       -- 8位有效数字、2位小数，如 999999.99
    total       NUMBER(12,2),      -- 12位有效数字、2位小数，适合存大额金额
    round_value NUMBER(12,-2)      -- 标度为负，自动舍入到百位
);

-- 实际插入数据
INSERT INTO financial_records VALUES (100001, 29.90, 2990.00, 123456);
-- round_value 列存入123456，实际会被存为 123500（百位以下舍入）

SELECT * FROM financial_records;

精度和标度的效果演示：

sql 复制代码

-- 四舍五入到3位有效数字
SELECT CAST(123.89 AS NUMBER(3));      -- 输出：124

-- 保留2位小数
SELECT CAST(123.89 AS NUMBER(5,2));    -- 输出：123.89

-- 保留1位小数，第2位小数四舍五入
SELECT CAST(123.89 AS NUMBER(6,1));    -- 输出：123.9

-- 小数点后5位，适合存精度很高的数据
SELECT CAST(0.000127 AS NUMBER(4,5));  -- 输出：0.00013

-- 超出精度直接报错
SELECT CAST(123.89 AS NUMBER(3,2));
-- ERROR: 超出精度范围

2.2 INT与SMALLINT------存整数，轻量又高效

如果你要存的只是整数（比如ID、数量、年龄），那用INT或SMALLINT比NUMBER更高效：

类型	取值范围	占用空间
INT（别名INTEGER）	-2,147,483,648 ~ 2,147,483,647	4字节
SMALLINT	-32,768 ~ 32,767	2字节

sql 复制代码

CREATE TABLE orders (
    order_id   INT,            -- 订单编号，21亿以内够用了
    quantity   SMALLINT,       -- 购买数量，3万多个也够了
    status     SMALLINT        -- 状态码：0待付款 1已付款 2已发货 3已完成
);

INSERT INTO orders VALUES (100001, 5, 0);
INSERT INTO orders VALUES (100002, 120, 1);

SELECT * FROM orders WHERE quantity > 10;

经验法则：一般业务数据用INT就够了，如果是状态码、排序号这种小范围的值，SMALLINT更省空间。

2.3 浮点类型------科学计算用，别拿来存钱

FLOAT是可变精度的浮点数。当你需要存科学数据、传感器读数这类对"绝对精确"要求不高的数值时，浮点类型就派上用场了。

sql 复制代码

-- FLOAT：precision为1~24时是单精度（REAL），25~53时是双精度（DOUBLE PRECISION）
-- BINARY_FLOAT：32位单精度，范围 1.17549E-38 ~ 3.40282E+38
-- BINARY_DOUBLE：64位双精度，范围 2.22507E-308 ~ 1.79769E+308

实际使用：

sql 复制代码

CREATE TABLE sensor_data (
    sensor_id    INT,
    temperature  BINARY_FLOAT,    -- 温度传感器读数
    pressure     BINARY_DOUBLE,   -- 气压传感器读数
    recorded_at  TIMESTAMP
);

-- 浮点数的字面量写法
INSERT INTO sensor_data VALUES (1, 36.5F, 101325.0D, CURRENT_TIMESTAMP);
INSERT INTO sensor_data VALUES (2, -0.1F, 101200.5D, CURRENT_TIMESTAMP);

-- 查询浮点数据
SELECT sensor_id, temperature, pressure FROM sensor_data;

-- 浮点数支持特殊值
SELECT 'Infinity'::float8;   -- 正无穷
SELECT '-Infinity'::float8;  -- 负无穷
SELECT 'NaN'::float8;        -- 不是数字

重点提醒：浮点数用的是二进制存储，没法精确表示某些十进制小数（比如0.1）。所以，凡是跟钱沾边的，一律用NUMBER，千万别用FLOAT！

三、日期时间类型：不只是"存个日期"那么简单

时间看起来简单，但真要在业务里用好，得区分好几种不同的精度和场景。

3.1 DATE------基本的日期+时间

DATE存的是年、月、日、时、分、秒，从公元前4713年到公元5874897年，跨度大得离谱。

sql 复制代码

CREATE TABLE events (
    event_id   INT,
    event_name VARCHAR2(100),
    event_date DATE
);

-- 用TO_DATE把字符串转成DATE
INSERT INTO events VALUES (1, '项目启动', TO_DATE('2024-12-01', 'YYYY-MM-DD'));
INSERT INTO events VALUES (2, '年终总结', TO_DATE('2024-12-31 14:00:00', 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS'));

-- 不指定时间的话，默认是午夜 00:00:00
SELECT event_name, event_date FROM events;
-- 输出：
-- 项目启动 | 2024-12-01 00:00:00
-- 年终总结 | 2024-12-31 14:00:00

-- DATE之间可以直接做加减
SELECT event_name, event_date - TO_DATE('2024-12-01','YYYY-MM-DD') AS days_diff
FROM events;
-- 输出：
-- 项目启动 | 0
-- 年终总结 | 30

3.2 TIMESTAMP------精确到毫秒甚至微秒

TIMESTAMP是DATE的"加强版"，在年月日时分秒之外，还能存小数秒，精度最高到6位（微秒级）。

sql 复制代码

TIMESTAMP [(fractional_seconds_precision)]  -- 小数秒位数，0~6，默认6

sql 复制代码

CREATE TABLE system_log (
    log_id    INT,
    log_time  TIMESTAMP(3),     -- 精确到毫秒（3位小数）
    level     VARCHAR2(10),
    message   VARCHAR2(500)
);

-- 插入带毫秒精度的时间
INSERT INTO system_log VALUES (
    1,
    TO_TIMESTAMP('2024-01-01 09:30:53.123', 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS.FF3'),
    'INFO',
    '系统启动完成'
);

INSERT INTO system_log VALUES (
    2,
    TO_TIMESTAMP('2024-01-01 09:30:53.456', 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS.FF3'),
    'ERROR',
    '数据库连接超时'
);

-- 精确到毫秒的查询
SELECT log_id, log_time, level, message FROM system_log
WHERE log_time > TO_TIMESTAMP('2024-01-01 09:30:53.200', 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS.FF3');

3.3 带时区的时间戳------跨时区应用的必备

如果你的用户分布在北京、纽约、伦敦，时间戳就得带上时区信息，不然时间就全乱套了。

数据库提供了两种带时区的TIMESTAMP：

TIMESTAMP WITH TIME ZONE：原样保存时区偏移，查询时显示带时区的时间
TIMESTAMP WITH LOCAL TIME ZONE：自动转换为当前会话时区显示

sql 复制代码

-- 场景：跨国会议安排
CREATE TABLE global_meetings (
    meeting_id   INT,
    topic        VARCHAR2(200),
    start_time   TIMESTAMP WITH TIME ZONE,         -- 保留原始时区
    end_time     TIMESTAMP WITH LOCAL TIME ZONE     -- 自动转本地时区
);

-- 北京时间下午3点开会
INSERT INTO global_meetings VALUES (
    1,
    '全球技术同步会',
    TIMESTAMP '2024-06-15 15:00:00 +08:00',
    TIMESTAMP '2024-06-15 17:00:00 +08:00'
);

-- 查询时能看到时区信息
SELECT meeting_id, topic, start_time FROM global_meetings;
-- 输出：1 | 全球技术同步会 | 2024-06-15 15:00:00 +08:00

3.4 INTERVAL------表示"一段时间"

INTERVAL不是某个时间点，而是一段时间的长度。比如"3个月"、"2天4小时30分钟"这种。

它有两种形式：

sql 复制代码

-- INTERVAL YEAR TO MONTH：以"年+月"为单位
-- INTERVAL DAY TO SECOND：以"天+时+分+秒"为单位

-- 例子：2004年闰年2月29日，加4年后是哪天？
SELECT TO_DATE('29-FEB-2004', 'DD-MON-YYYY') + TO_YMINTERVAL('4-0') AS result;
-- 输出：2008-02-29 00:00:00

-- 实际建表使用
CREATE TABLE project_schedule (
    project_name VARCHAR2(100),
    start_time   TIMESTAMP,
    buffer_time  INTERVAL DAY(3) TO SECOND(0),   -- 缓冲时间，精确到天和秒
    duration     INTERVAL YEAR TO MONTH            -- 项目周期，以年月为单位
);

INSERT INTO project_schedule VALUES (
    'ERP系统建设',
    TO_TIMESTAMP('2024-03-01 09:00:00', 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS'),
    '0 12:30:00',    -- 半天缓冲
    '1-6'            -- 1年6个月
);

SELECT project_name,
       start_time,
       buffer_time,
       duration,
       start_time + buffer_time AS adjusted_start
FROM project_schedule;

最后来个快速对照表：

类型	什么时候用	典型场景
DATE	不需要毫秒精度	生日、节假日、订单日期
TIMESTAMP	需要精确到毫秒/微秒	系统日志、审计追踪
TIMESTAMP WITH TIME ZONE	用户跨越多个时区	国际会议、全球化系统
INTERVAL	算时间差或设偏移	项目排期、定时任务

四、大对象类型：图片、长文、视频往里塞

普通字符串存几万字还行，但如果你要存一张高清图片或者一部视频，那就要靠LOB（Large Object）类型了。

4.1 BLOB------二进制文件专用

BLOB专门用来存二进制格式的大文件------图片、音频、视频都可以，最大能存到1GB。

sql 复制代码

CREATE TABLE media_library (
    file_id     INT,
    file_name   VARCHAR2(200),
    file_type   VARCHAR2(20),    -- image/audio/video
    file_size   INT,             -- 文件大小（字节）
    file_data   BLOB             -- 实际文件内容
);

-- 插入一条记录（实际开发中通常通过程序写入BLOB数据）
INSERT INTO media_library (file_id, file_name, file_type, file_size, file_data)
VALUES (1, 'banner.jpg', 'image', 204800, empty_blob());

4.2 CLOB与NCLOB------超长文本的归宿

CLOB：用数据库字符集存大段文本，最大1GB
NCLOB：用Unicode国际字符集存大段文本，最大1GB

sql 复制代码

CREATE TABLE knowledge_base (
    article_id  INT PRIMARY KEY,
    title       VARCHAR2(200),
    author      VARCHAR2(50),
    content     CLOB,            -- 文章正文，几万字不在话下
    summary     NCLOB,           -- Unicode格式的摘要
    created_at  DATE
);

INSERT INTO knowledge_base VALUES (
    1,
    '数据库性能优化实战',
    '技术团队',
    '本文详细介绍了数据库性能优化的各个方面，包括索引设计、查询优化、缓存策略......（此处省略一万字）',
    '从索引到缓存，全方位讲解性能优化方法',
    TO_DATE('2024-06-01', 'YYYY-MM-DD')
);

-- CLOB也能用LIKE搜索
SELECT title FROM knowledge_base WHERE content LIKE '%索引设计%';

4.3 BFILE------不存文件，只存"文件在哪"

BFILE比较特殊------它不存文件内容，只存一个指向操作系统文件的"指针"。而且只能读，不能改。

sql 复制代码

-- 先创建一个目录对象（相当于给文件路径起个别名）
CREATE DIRECTORY doc_dir AS '/data/documents';

-- 建表
CREATE TABLE external_docs (
    doc_id    INT,
    doc_name  VARCHAR2(200),
    doc_ref   BFILE           -- 指向外部文件的引用
);

-- 用BFILENAME函数插入文件引用
INSERT INTO external_docs VALUES (1, '年度报告', BFILENAME('doc_dir', 'annual_report.pdf'));
INSERT INTO external_docs VALUES (2, '技术规范', BFILENAME('doc_dir', 'tech_spec.docx'));

-- 查询时看到的是引用信息，不是文件内容
SELECT doc_id, doc_name FROM external_docs;

使用建议：BFILE适合存那些"体积大但不需要在数据库里修改"的文件，比如归档的PDF、历史扫描件等。

五、RAW类型：二进制数据"原样搬运"

RAW类型用来存二进制数据，它最实用的特点是：在不同字符集的数据库或客户端之间传输时，数据不会被"自作主张"地转换编码。

sql 复制代码

RAW [(size)]     -- size范围1~32767字节
LONG RAW         -- 跟RAW一样，但不能指定长度

sql 复制代码

CREATE TABLE raw_data (
    id         INT,
    bin_data   RAW(1024),       -- 最多1024字节的二进制数据
    signature  RAW(256)         -- 256字节的数字签名
);

-- 用HEXTORAW把十六进制字符串转成RAW
INSERT INTO raw_data VALUES (1, HEXTORAW('0A1B2C3D4E5F'), HEXTORAW('AABBCCDD'));

-- 用RAWTOHEX把RAW转回十六进制查看
SELECT id, RAWTOHEX(bin_data) AS hex_data FROM raw_data;
-- 输出：1 | 0A1B2C3D4E5F

什么时候用RAW？加密数据、通信协议数据、设备原始报文------这类"就是一串字节，别给我做任何转换"的场景。

六、JSON类型：灵活数据的存储利器

现在几乎所有应用都在用JSON------配置信息、API返回值、动态表单，到处都是。数据库原生支持JSON，不用再把JSON当普通字符串存了。

数据库提供了两种JSON类型：JSON 和JSONB。

6.1 JSON和JSONB到底选哪个？

这是最常被问到的问题。简单说：

JSON：原样存储，存得快，但每次查询都要重新解析
JSONB：存的时候就解析成二进制，占空间稍大，但查询快得多，还支持索引

对比项	JSON	JSONB
存储方式	原始文本	二进制格式
空格处理	原样保留	自动去掉
键的顺序	保持输入顺序	自动排序
重复键	全部保留	只留最后一个
查询速度	每次要重新解析	直接查，快
能建索引吗	不能	能（GIN索引）

结论：绝大多数场景下，直接用JSONB就对了。

6.2 JSON基本操作

sql 复制代码

-- 创建一张存JSON数据的表
CREATE TABLE api_data (
    id    INT,
    jdoc  JSONB
);

-- 插入一条JSON数据
INSERT INTO api_data VALUES (1, '{
    "guid": "9c36adc1-7fb5-4d5b-83b4-90356a46061a",
    "name": "张三",
    "is_active": true,
    "score": 95.5,
    "tags": ["developer", "architect", "leader"]
}');

-- 再插一条
INSERT INTO api_data VALUES (2, '{
    "guid": "7f3b2a01-4e9c-4d2f-b8a1-6234567890ab",
    "name": "李四",
    "is_active": false,
    "score": 88.0,
    "tags": ["designer", "leader"]
}');

-- 用 -> 提取JSON对象（返回JSON类型）
-- 用 ->> 提取JSON对象（返回文本）
SELECT
    jdoc->>'name'   AS name,
    jdoc->'score'   AS score,
    jdoc->'is_active' AS active
FROM api_data;

-- 输出：
--  name | score | active
-- ------+-------+--------
--  张三 | 95.5  | true
--  李四 | 88.0  | false

6.3 JSONB查询：包含、存在、嵌套

JSONB的查询能力非常强大，几个操作符就能搞定大部分需求：

sql 复制代码

-- @> 包含查询：tags里有没有"leader"？
SELECT jdoc->>'name' AS name FROM api_data
WHERE jdoc @> '{"tags":["leader"]}'::jsonb;
-- 输出：张三 和 李四 都有leader标签

-- ? 存在查询：有没有某个键？
SELECT jdoc->>'name' AS name FROM api_data
WHERE jdoc ? 'is_active';
-- 输出：两条都有

-- ?| 任一存在：有没有tags或者email？
SELECT jdoc->>'name' AS name FROM api_data
WHERE jdoc ?| array['tags', 'email'];

-- ?& 全部存在：是不是同时有name和score？
SELECT jdoc->>'name' AS name FROM api_data
WHERE jdoc ?& array['name', 'score'];

嵌套查询也不在话下：

sql 复制代码

-- 更复杂的嵌套数据
INSERT INTO api_data VALUES (3, '{
    "name": "王五",
    "tags": [
        {"term": "backend", "level": "senior"},
        {"term": "cloud", "level": "expert"}
    ]
}');

-- 查找tags中包含特定term的文档
SELECT jdoc->>'name' FROM api_data
WHERE jdoc @> '{"tags":[{"term":"backend"}]}';

6.4 给JSONB建索引，查询飞起来

数据量一大，JSONB查询也会变慢。这时候就得靠GIN索引了：

sql 复制代码

-- 通用GIN索引，支持 @>、?、?&、?| 操作符
CREATE INDEX idx_jsonb ON api_data USING gin (jdoc);

-- jsonb_path_ops索引：只支持@>操作符，但更小更快
CREATE INDEX idx_jsonb_path ON api_data USING gin (jdoc jsonb_path_ops);

-- 针对特定键的表达式索引（最精准）
CREATE INDEX idx_jsonb_tags ON api_data USING gin ((jdoc -> 'tags'));

建完索引后，包含查询就能走索引了，速度快很多：

sql 复制代码

-- 这个查询会走 idx_jsonb_tags 索引
SELECT jdoc->>'name', jdoc->'score' FROM api_data
WHERE jdoc -> 'tags' ? 'leader';

6.5 JSONPATH------更灵活的路径查询

除了基本的操作符，还可以用JSONPATH语法做更高级的查询：

sql 复制代码

-- 用 @@ 操作符配合JSONPATH语法
SELECT jdoc->>'name' FROM api_data
WHERE jdoc @@ '$.tags[*] == "leader"';

-- 带条件的路径查询
SELECT jdoc->>'name' FROM api_data
WHERE jdoc @@ '$.score ? (@ > 90)';
-- 输出：张三（score=95.5）

七、XML类型：结构化文档怎么存

XML在金融、政务、企业集成这些领域用得很多。相比把XML随便塞进一个文本字段，用专门的XML类型有个好处------存储时会自动检查XML结构合不合法。

7.1 XML基础用法

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CREATE TABLE xml_docs (
    doc_id   INT,
    content  XML
);

-- 方式一：用XMLPARSE创建
INSERT INTO xml_docs VALUES (1,
    XMLPARSE(DOCUMENT '<?xml version="1.0"?>
    <book>
        <title>数据库入门</title>
        <chapter id="1">基础概念</chapter>
        <chapter id="2">进阶技巧</chapter>
    </book>')
);

-- 方式二：直接类型转换
INSERT INTO xml_docs VALUES (2, '<note><to>张三</to><body>明天开会</body></note>'::xml);

-- 查询XML内容
SELECT doc_id, content FROM xml_docs;

-- 把XML转回字符串
SELECT XMLSERIALIZE(DOCUMENT content AS text) FROM xml_docs WHERE doc_id = 1;

-- 判断是完整文档还是文档片段
SELECT content IS DOCUMENT AS is_full_doc FROM xml_docs;

7.2 XMLType------更强大的XML操作

XMLType提供了一套方法，可以用XPath表达式在XML里精准定位和提取数据：

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CREATE TABLE xml_orders (
    order_id INT,
    order_data XMLType
);

-- 插入XML格式的订单数据
INSERT INTO xml_orders VALUES (1, XMLType('<?xml version="1.0"?>
<Order>
    <Customer>李四</Customer>
    <Items>
        <Item sku="A001">
            <Name>键盘</Name>
            <Price>299</Price>
            <Qty>2</Qty>
        </Item>
        <Item sku="A002">
            <Name>鼠标</Name>
            <Price>89</Price>
            <Qty>1</Qty>
        </Item>
    </Items>
    <Total>687</Total>
</Order>'));

-- 使用XMLType的方法查询
SELECT x.order_data FROM xml_orders x;

注意：XML类型没有比较操作符，不能直接在上面建索引。需要快速搜索的话，要在XPath表达式上建函数索引。

八、几何类型：坐标、区域、距离计算

这组类型可能日常业务不太常用，但在地图应用、CAD设计、游戏开发这些场景中就非常关键了。

数据库内置了7种二维几何类型：

类型	占多大	干什么用	怎么写
point	16字节	平面上的一个点	(x, y)
line	32字节	无限长的直线	{A, B, C}
lseg	32字节	一段线段	((x1,y1),(x2,y2))
box	32字节	矩形	((x1,y1),(x2,y2))
path	16+16n字节	路径（开放或封闭）	[(x1,y1),...]或((x1,y1),...)
polygon	40+16n字节	多边形	((x1,y1),...)
circle	24字节	圆	<(x,y),r>

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-- 建一张带几何字段的表
CREATE TABLE locations (
    name      VARCHAR2(50),
    center    point,          -- 中心坐标
    area      polygon,        -- 区域多边形
    boundary  circle          -- 圆形边界
);

INSERT INTO locations VALUES (
    '总部大楼',
    '(116.397, 39.908)',                                -- 一个点
    '((116.39, 39.90), (116.40, 39.90),
      (116.40, 39.91), (116.39, 39.91))',               -- 四边形
    '<(116.397, 39.908), 0.005>'                        -- 以点为圆心的圆
);

SELECT name, center, area, boundary FROM locations;

8.1 几何计算示例

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-- 计算两点之间的距离
SELECT point '(1,1)' <-> point '(4,5)' AS distance;
-- 输出：5（勾股定理：√(3²+4²) = 5）

-- 判断一个点是否在矩形内
SELECT box '((0,0),(2,2))' @> point '(1,1)' AS is_inside;
-- 输出：true

SELECT box '((0,0),(2,2))' @> point '(3,3)' AS is_inside;
-- 输出：false

-- 计算圆的面积
SELECT area(circle '<(0,0), 5>') AS circle_area;
-- 输出：78.5398163397448（π × 5²）

-- 两个矩形是否重叠
SELECT box '((0,0),(2,2))' && box '((1,1),(3,3))' AS overlaps;
-- 输出：true

-- 计算两点之间的线段中点
SELECT center(lseg '((0,0),(4,4))') AS midpoint;
-- 输出：(2,2)

九、网络地址类型：别再用字符串存IP了

很多人图省事，用VARCHAR存IP地址。但字符串存IP有个大问题------你没法判断"192.168.1.100是不是属于192.168.1.0/24这个网段"，除非你自己写一大堆逻辑。

用专门的inet和cidr类型，这些事数据库帮你做了。

类型	占多大	存什么
cidr	7或19字节	IPv4/IPv6网络地址
inet	7或19字节	IPv4/IPv6主机地址
macaddr	6字节	MAC地址
macaddr8	8字节	MAC地址（EUI-64格式）

9.1 inet与cidr

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CREATE TABLE network_assets (
    asset_name  VARCHAR2(50),
    ip_addr     inet,
    subnet      cidr
);

INSERT INTO network_assets VALUES ('web-server-1', '192.168.1.100', '192.168.1.0/24');
INSERT INTO network_assets VALUES ('db-server',    '10.0.0.5/16',    '10.0.0.0/16');
INSERT INTO network_assets VALUES ('cache-server', '172.16.5.20',    '172.16.0.0/16');

-- 检查IP是否属于某个网段（<< 表示"包含在"）
SELECT asset_name FROM network_assets WHERE ip_addr << '192.168.1.0/24'::cidr;
-- 输出：web-server-1

-- 获取IP的网络部分
SELECT network('192.168.1.100/24');
-- 输出：192.168.1.0/24

-- 获取主机部分
SELECT host('192.168.1.100/24');
-- 输出：192.168.1.100

-- 判断两个网段是否重叠
SELECT inet '192.168.1.0/24' && inet '192.168.1.128/25' AS overlaps;
-- 输出：true

inet和cidr的区别：inet允许"非标准"写法（比如192.168.0.1/24，主机位不是全0），cidr则要求严格的网络地址。

9.2 MAC地址

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CREATE TABLE devices (
    device_id  INT,
    device_name VARCHAR2(50),
    mac        macaddr
);

-- 下面这几种写法都是同一个MAC地址
INSERT INTO devices VALUES (1, '服务器A', '08:00:2b:01:02:03');
INSERT INTO devices VALUES (2, '服务器B', '08-00-2b-01-02-03');
INSERT INTO devices VALUES (3, '交换机',  '08002b:010203');
INSERT INTO devices VALUES (4, '路由器',  '0800.2b01.0203');
INSERT INTO devices VALUES (5, '防火墙',  '08002b010203');

-- 查询时统一输出为冒号分隔格式
SELECT device_id, device_name, mac FROM devices;
-- 输出全部显示为 08:00:2b:01:02:03

-- EUI-64格式的MAC地址（8字节）
INSERT INTO devices VALUES (6, '无线AP', '08:00:2b:01:02:03:04:05'::macaddr8);

-- 把48位MAC转成EUI-64格式
SELECT macaddr8_set7bit('08:00:2b:01:02:03');
-- 输出：0a:00:2b:ff:fe:01:02:03

十、全文搜索：让数据库帮你"找文章"

如果你要在大量文本中搜索关键词，LIKE '%关键词%' 也能凑合用，但性能很差，而且没法按相关度排序。全文搜索类型就是专门解决这个问题的。

它靠两个类型配合工作：

tsvector：把文档文本拆解、去重、排序后存储的"词袋"
tsquery：你要搜索的关键词组合

10.1 tsvector------把文本变成可搜索的格式

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-- 直接转tsvector：自动去重和排序
SELECT 'a fat cat sat on a mat and ate a fat rat'::tsvector;
-- 输出：'a' 'and' 'ate' 'cat' 'fat' 'mat' 'on' 'rat' 'sat'
-- 注意：重复的a和fat只出现一次

-- 用to_tsvector进行语言相关的处理（推荐）
SELECT to_tsvector('english', 'The Fat Rats');
-- 输出：'fat':2 'rat':3
-- "The"被过滤（停用词），"Fat"变成小写"fat"，"Rats"变成词干"rat"
-- 冒号后面的数字是词在原文中的位置

10.2 tsquery------构建搜索条件

tsquery支持布尔操作符来组合搜索词：

操作符	含义	例子
&	AND，同时包含	fat & rat
\|	OR，包含任一	fat \| cat
!	NOT，不包含	fat & !cat
<->	紧跟在后面	quick <-> fox

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-- 简单AND查询
SELECT 'fat & rat'::tsquery;
-- 输出：'fat' & 'rat'

-- 组合查询
SELECT 'fat & (rat | cat)'::tsquery;
-- 输出：'fat' & ( 'rat' | 'cat' )

-- 排除查询
SELECT 'fat & rat & !cat'::tsquery;
-- 输出：'fat' & 'rat' & !'cat'

-- 前缀匹配
SELECT 'super:*'::tsquery;
-- 会匹配superman、supernatural等所有以super开头的词

10.3 实战：创建全文搜索系统

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-- 建表
CREATE TABLE articles (
    article_id  INT,
    title       VARCHAR2(200),
    body        TEXT
);

INSERT INTO articles VALUES (1, '数据库性能优化',
    '数据库性能优化是每个开发者的必修课。索引设计、查询优化、缓存策略都是关键技能。');
INSERT INTO articles VALUES (2, 'Python入门教程',
    'Python是一门非常适合初学者的编程语言。它的语法简洁，社区活跃。');
INSERT INTO articles VALUES (3, '分布式数据库架构',
    '分布式数据库通过数据分片和复制来提高系统的可用性和性能。');

-- 创建GIN索引加速全文搜索
CREATE INDEX idx_articles_body ON articles
USING gin (to_tsvector('english', body));

-- 搜索：找出提到"database"和"performance"的文章
SELECT title FROM articles
WHERE to_tsvector('english', body) @@ to_tsquery('database & performance');

-- 搜索：找出提到"database"或"python"的文章
SELECT title FROM articles
WHERE to_tsvector('english', body) @@ to_tsquery('database | python');

-- 按相关度排序（使用ts_rank）
SELECT title, ts_rank(to_tsvector('english', body), to_tsquery('database')) AS rank
FROM articles
WHERE to_tsvector('english', body) @@ to_tsquery('database')
ORDER BY rank DESC;

十一、范围类型：优雅地表达"从A到B"

生活中到处都是"区间"的概念------价格区间、日期区间、年龄范围。以前你可能用两个字段（start和end）来表示，现在可以用一个范围类型搞定，而且天然支持"是否重叠"、"是否包含"这类查询。

11.1 内置的6种范围类型

类型	子类型	说明
int4range	integer	整数范围
int8range	bigint	大整数范围
numrange	numeric	小数范围
tsrange	timestamp	时间戳范围（无时区）
tstzrange	timestamptz	时间戳范围（带时区）
daterange	date	日期范围

11.2 范围操作实战

范围用方括号[]表示包含边界，用圆括号()表示不包含边界：

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-- 会议室预约系统
CREATE TABLE room_booking (
    room_id   INT,
    booked_by VARCHAR2(50),
    during    tsrange
);

INSERT INTO room_booking VALUES
    (101, '张三', '[2025-01-15 09:00, 2025-01-15 10:00)'),   -- 9点到10点
    (101, '李四', '[2025-01-15 10:00, 2025-01-15 11:30)'),   -- 10点到11点半
    (102, '王五', '[2025-01-15 09:30, 2025-01-15 12:00)');   -- 9点半到12点

-- 检查101会议室有没有时间冲突
SELECT booked_by FROM room_booking
WHERE room_id = 101
  AND during && '[2025-01-15 09:30, 2025-01-15 10:30)'::tsrange;
-- 输出：张三（他的9:00-10:00跟9:30-10:30有重叠）

-- 包含检查：15在不在[10,20)范围内？
SELECT int4range(10, 20) @> 15;
-- 输出：true

-- 重叠检查：两个范围有没有交集？
SELECT numrange(11.1, 22.2) && numrange(20.0, 30.0);
-- 输出：true（11.1~22.2 跟 20.0~30.0 在20.0~22.2处重叠）

-- 取交集
SELECT int4range(10, 20) * int4range(15, 25);
-- 输出：[15,20)

-- 取上界和下界
SELECT lower(int4range(10, 20)), upper(int4range(10, 20));
-- 输出：10 | 20

-- 范围是否为空
SELECT isempty(numrange(1, 5));
-- 输出：false

11.3 自定义范围类型

如果内置的几种不够用，你可以自己定义：

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-- 创建一个浮点数范围类型
CREATE TYPE floatrange AS RANGE (
    subtype = float8,
    subtype_diff = float8mi
);

-- 直接使用
SELECT '[1.234, 5.678]'::floatrange;
-- 输出：[1.234,5.678)

-- 也可以创建一个时间范围类型
CREATE FUNCTION time_subtype_diff(x time, y time) RETURNS float8 AS
$$ SELECT EXTRACT(EPOCH FROM (x - y)) $$ LANGUAGE sql STRICT IMMUTABLE;

CREATE TYPE timerange AS RANGE (
    subtype = time,
    subtype_diff = time_subtype_diff
);

-- 使用自定义时间范围
SELECT '[11:10, 23:00]'::timerange;
-- 输出：[11:10:00,23:00:00)

十二、其他实用类型

12.1 ROWID------每一行的"身份证号"

ROWID是数据库给表中每一行自动分配的逻辑标识。它以23个16进制字符展示，是单调递增的------后插入的数据ROWID一定更大。

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-- 查看每一行的ROWID
SELECT ROWID, employee_id, name FROM employees WHERE employee_id <= 5;

-- 用ROWID定位特定行（比用主键还快）
SELECT * FROM employees WHERE ROWID = 'AAAACMAABAAAAEqAAA';

-- ROWID支持比较操作符
SELECT ROWID, name FROM employees
WHERE ROWID > 'AAAACMAABAAAAEqAAA'
ORDER BY ROWID;

12.2 用户自定义类型

当内置类型没法满足你的业务模型时，可以自己定义类型：

sql 复制代码

-- 定义一个对象类型：地址
CREATE TYPE address_type AS OBJECT (
    province   VARCHAR2(50),
    city       VARCHAR2(50),
    street     VARCHAR2(200),
    post_code  CHAR(6)
);

-- 在表中使用自定义类型
CREATE TABLE customers (
    customer_id  INT,
    name         VARCHAR2(50),
    home_addr    address_type
);

-- 可变数组（Varray）：一组有序元素，需指定最大数量
-- 嵌套表（Nested Table）：一组无序元素

总结：一张表选对数据类型

你要存什么	用这个类型	常见场景
长度固定的文本	CHAR	手机号、邮编、编码
长度不固定的文本	VARCHAR2	姓名、地址、备注
多语言文本	NVARCHAR2	国际化应用的界面文本
精确小数（尤其是钱）	NUMBER(p,s)	价格、金额、折扣率
整数	INT / SMALLINT	ID、数量、年龄、状态码
科学数据、传感器值	BINARY_FLOAT / BINARY_DOUBLE	温度、气压、坐标值
日期（不要求毫秒）	DATE	生日、订单日期
精确时间戳	TIMESTAMP	日志、审计记录
跨时区时间	TIMESTAMP WITH TIME ZONE	全球化系统
大段文本	CLOB / NCLOB	文章、合同、日志文件
图片、音视频	BLOB	多媒体文件存储
二进制数据	RAW	加密数据、协议报文
灵活结构的数据	JSONB	配置信息、动态属性
XML文档	XML / XMLType	金融报文、政务数据
平面坐标、区域	point / polygon / circle	地图标记、区域范围
IP地址	inet / cidr	网络设备管理
MAC地址	macaddr	设备管理
文本关键词搜索	tsvector + tsquery	文档搜索、内容检索
区间范围	各类range类型	排期、定价区间

最后记住三个选类型的原则：

精确优先：能用NUMBER就别用FLOAT，尤其是算钱的时候
够用就好：能用SMALLINT就别用INT，能用VARCHAR2(50)就别用VARCHAR2(4000)，省空间就是省性能
语义匹配：IP地址别用字符串，时间别用字符串，让数据库帮你做数据校验