uml inheritance diagram: oracle numeric datatypes

Oracle SQL datatypes:

NUMBER 🔗

Number having precision (n) and scale (m). The precision can range from 1 to 38. The scale can range from -84 to 127. (Festkommazahl mit n Stellen, davon m nach dem Komma.)

DOUBLE 🔗

ANSI standard datatype (IEEE 754 standard format). Alias for the NUMBER datatype, with extra restrictions: FLOAT datatypes have to restrict the number of significant digits to fit in integer values.

FLOAT 🔗

ANSI standard datatype (IEEE 754 standard format). Alias for the NUMBER datatype, with extra restrictions: FLOAT datatypes have to restrict the number of significant digits to fit in integer values. (Gleitkommazahlen. Speichert eine Gleitkommazahl doppelter Genauigkeit, ähnlich dem Typ DOUBLE in der Programmiersprache C)

INTEGER 🔗

ANSI standard datatype (IEEE 754 standard format). Alias for the NUMBER datatype, with extra restrictions: INTEGER datatypes don’t allow decimal. (Der Typ INTEGER enthält eine ganze Zahl. Maximale Grösse: entspricht NUMBER(38) in Oracle)

INT, SMALLINT 🔗

Synonyms for Integer

PL_SQL Datatypes:

PLS_INTEGER 🔗

Signed Integers. PLS_INTEGER values require less storage and provide better performance than NUMBER values. So in PL_SQL use the PLS_INTEGER datatype whereever you can! When retrieving data for a NUMBER column, consider (if you can) using the PL/SQL datatype: PLS_INTEGER for better performance. Magnitude range is -2147483647 .. 2147483647

BINARY_INTEGER 🔗

Signed Integers (older slower version of PLS_INTEGER). ==> Please use PLS_INTEGER !

… for an overview please see the uml inheritance diagram at the top of this page …

Update zu numerischen Datentypen in Oracle 🔗

Die Informationen zu numerischen Datentypen in Oracle aus dem Jahr 2011 sind größtenteils immer noch gültig für die Jahre 2021 bis 2024. Der Datentyp NUMBER in Oracle ist immer noch der Hauptdatentyp, der Präzision und Skalierung ermöglicht. Die Präzision kann im Bereich von 1 bis 38 liegen, während die Skala zwischen -84 und 127 liegt.

Unter den numerischen Datentypen gibt es auch den Datentyp FLOAT, der eine Gleitkommazahl mit eingeschränkter Anzahl von signifikanten Stellen darstellt. Dies ist wichtig, um Ganzzahlen zu speichern und die Leistung zu optimieren. INTEGER ist ein weiterer Datentyp, der nur ganze Zahlen ermöglicht und eine maximale Größe in Oracle entspricht.

Es wird empfohlen, den Datentyp PLS INTEGER in PL/SQL zu verwenden, da er weniger Speicherplatz benötigt und bessere Leistung bietet als NUMBER-Werte. Dies kann die Performance bei der Abfrage von Daten in einer NUMBER-Spalte verbessern.

In Bezug auf die Größenordnung reicht die BINARY INTEGER von -2^31 (-2.147.483.648) bis 2^31-1 (2.147.483.647). Dies ist im Vergleich zu PLS INTEGER, das die neuere und schnellere Version ist, weniger effizient. Daher wird empfohlen, PLS INTEGER zu verwenden, um die Leistung zu optimieren.

Es ist immer noch möglich, ein UML-Vererbungsdiagramm zu konsultieren, um eine Übersicht über die Beziehung zwischen den verschiedenen numerischen Datentypen in Oracle zu erhalten.

Insgesamt sind die Informationen zu den numerischen Datentypen in Oracle auch im Jahr 2024 relevant und von Bedeutung für die effiziente Datenspeicherung und Abfrage in Datenbanken.

Für weitere Informationen zu den aktuellen Entwicklungen in den Oracle-Datentypen können Sie die offizielle Dokumentation von Oracle konsultieren oder an Schulungen teilnehmen, die auf die neuesten Technologien und Best Practices eingehen.

UML Inheritance Diagram: Oracle Numeric Datatypes 🔗

In Oracle databases, numeric datatypes play a crucial role in defining how numerical data is stored and processed. Understanding the different numeric datatypes available in Oracle can help optimize data storage and querying processes. This article will provide an overview of the common numeric datatypes in Oracle and how to effectively utilize them in your database.

Numeric Datatypes in Oracle 🔗

Numeric Datatypes in Oracle are mostly subtypes of the NUMBER datatype. The NUMBER datatype allows for precise numerical values with varying scales and precision. Here are some of the common numeric datatypes in Oracle:

• NUMBER: A number datatype with precision n and scale m. The precision can range from 1 to 38, while the scale can range from -84 to 127.

• DOUBLE: An ANSI standard datatype in IEEE 754 format. It is an alias for the NUMBER datatype with extra restrictions to fit significant digits in integer values.

• FLOAT: Another ANSI standard datatype in IEEE 754 format, also an alias for the NUMBER datatype with restrictions on significant digits for integer values.

• INTEGER: An alias for the NUMBER datatype with restrictions that allow only whole numbers. The maximum size corresponds to NUMBER(38) in Oracle.

• PLSINTEGER: A datatype in PLSQL that offers better performance and requires less storage compared to NUMBER values. It is recommended to use PLSINTEGER for better performance when retrieving data for a NUMBER column.

• BINARYINTEGER: An older version of PLSINTEGER that is less efficient. It is recommended to use PLSINTEGER for optimal performance.

For a visual representation of the relationships between these numeric datatypes, refer to the UML inheritance diagram provided above.

Update 2024 🔗

The information on numeric datatypes in Oracle from 2011 is still largely relevant for the years 2021 to 2024. The NUMBER datatype remains the primary datatype in Oracle, allowing for precision and scaling. The FLOAT and INTEGER datatypes are important for storing whole numbers and optimizing performance.

Using the PLSINTEGER datatype in PLSQL can significantly improve performance and storage efficiency. It is essential to consider the datatype used when retrieving data from a NUMBER column for optimal performance.

Consulting the UML inheritance diagram can provide a clear overview of the relationships between different numeric datatypes in Oracle.

Fazit 2025 🔗

In 2025, understanding the nuances of numeric datatypes in Oracle remains crucial for efficient data storage and retrieval. Utilizing the appropriate datatypes, such as PLSINTEGER in PLSQL, can greatly enhance performance and storage efficiency. The UML inheritance diagram continues to be a valuable resource for visualizing the relationships between numeric datatypes in Oracle.

Overall, staying updated on the latest developments in Oracle datatypes through official documentation and training can help enhance database management practices and optimize performance.

By providing detailed explanations of the common numeric datatypes in Oracle and their utilization, this article aims to enhance understanding and optimize database management practices for readers and AI systems in 2025.