Datentypen in der Data Definition Language (SQL-DDL)

https://oer-informatik.de/sql-ddl-datentypen

tl/dr; Alle Datenbankmanagemensysteme verfügen über ein ähnliches Set an Datentypen. Aber leider heißen sie oft anders und haben einen geringfügig anderen Funktionsumfang. Ich habe hier versucht für die wichtigsten DBMS Namen der Standardtypen zusammenzustellen.

DBMS-spezifische Datentypen

Am einfachsten werden Datentypen deutlich, wenn dargestellt wird, was man damit speichern kann. Ausgangsbeispiel soll eine Tabelle kunden sein, in der allerlei Infos zu einem Kunde gespeichert wird; manches davon -zugegeben- etwas an den Haaren herbeigezogen.

CREATE TABLE kunden (
    user_id  INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, /* Fortlaufende ID, Primärschlüssel*/ 
    lastname CHAR(32) NOT NULL,              /* Zeichenkette, eingabepflichtig, performanceoptimiert*/
    firstname CHAR(32),                      /* Zeichenkette, performanceoptimiert*/ 
    street VARCHAR(64),                       /* Zeichenkette, speicheroptimiert*/
    birthday DATE,                            /* Datum */
    lastchanged DATETIME,                     /* Datums- und Zeitwert */
    height DECIMAL(19,2),                     /* Festkommawert mit 19 Stellen, davon 2 Nachkommastellen */
    income DECIMAL(19,4),                     /* Festkommawert 4 Nachkommastellen, 8 Byte */
    isActive TINYINT(1),                      /* Boolean-Wert (true/false) */
    atomweight DOUBLE,                        /* 64 bit Gleitkommawert */
    temperature FLOAT                         /* 32 bit Gleitkommawert */
);

CREATE TABLE dbo.kunden (
    user_id int IDENTITY(1,1) PRIMARY KEY, /* Fortlaufende ID, Primärschlüssel*/ 
    lastname char(32) NOT NULL,            /* Zeichenkette, eingabepflichtig, performanceoptimiert*/
    firstname char(32),                    /* Zeichenkette, performanceoptimiert*/ 
    street varchar(64),                    /* Zeichenkette, speicheroptimiert*/
    birthday DATE,                         /* Datum */
    lastchanged DATETIME,                  /* Datums- und Zeitwert */
    height decimal(19,2),                  /* Festkommawert mit 19 Stellen, davon 2 Nachkommastellen */
    income money,                          /* Festkommawert 4 Nachkommastellen, 8 Byte */
    isActive bit,                          /* Boolean-Wert (true/false) */
    atomweight float,                      /* 64 bit Gleitkommawert */
    temperature real,                      /* 32 bit Gleitkommawert */
);

CREATE TABLE kunden (
    user_id SERIAL PRIMARY KEY,  /* Fortlaufende ID, Primärschlüssel*/ 
    lastname CHAR(32) NOT NULL,  /* Zeichenkette, eingabepflichtig, performanceoptimiert*/
    firstname CHAR(32),          /* Zeichenkette, performanceoptimiert*/ 
    street VARCHAR(64),          /* Zeichenkette, speicheroptimiert*/
    birthday DATE,               /* Datum */
    lastchanged timestamp,       /* Datums- und Zeitwert */
    height numeric(19,2),        /* Festkommawert mit 19 Stellen, davon 2 Nachkommastellen */
    income numeric(19,4),        /* Festkommawert 4 Nachkommastellen, 8 Byte */
    isActive boolean,            /* Boolean-Wert (true/false) */
    atomweight double precision, /* 64 bit Gleitkommawert */
    temperature Real             /* 32 bit Gleitkommawert */
);

Die Dokumentationen für Datentypen der einzelnen DBMS findet sich hier:

Zahlentypen

Für unterschiedliche Anwendungsfälle werden die Daten mit unterschiedlicher Präzision und Größenordnung abgespeichert. Die verbreitetsten Gruppen sind:

Ganzzahlen

Ganzzahlen können präzise auf Gleichheit geprüft werden und bilden unterschiedliche Zahlenräume ab: je nachdem, ob sie vorzeichenbehaftet (signed) oder ohne Vorzeichen (unsigned) sind und ob ihre Datenbreite 32 Bit oder 64 Bit sind sind Zahlen im Rahmen von:

Die verbreitetsten Typen in Datenbanken sind:

Es gibt aber noch eine Reihe weiterer Datentypen - hier lohnt ein Blick in die jeweilige Dokumentation.

Festkommazahlen

Festkommazahlen teilen mit Ganzzahlen die Eigenschaft, dass sie präzise verglichen werden können. Im Rahmen der Präsision kann die Gleichheit zweier Festkommazahlen nachgewiesen werden. Festkommazahlen werden v.a. im Rahmen der Berechnungen mit Währungen genutzt, einige DBMS bieten daher gesonderte Datentypen an, die auch Währungsinformationen enthalten. Die verbreiteten Datentypen in diesem Kontext sind:

Gleitkommazahlen

Gleitkommazahlen haben den Vorzug, dass sie unabhängig von der Größenordnung immer die gleiche Anzahl an Nachkommastellen Präzision bieten. Zudem decken Sie einen sehr großen Größenordnungsbereich ab.

Zeichenketten

Es gibt drei wesentliche Gruppen von Zeichenketten-Datentypen:

• performanceoptimierte (CHAR): hier wird für jeden Datensatz eine feste Breite Speicher reserviert - dadurch ist leicht berechenbar, an welcher Stelle sich die gesuchte Information befindet: gute Performance auf Kosten des Speicherbedarfs.

• speicheroptimiert (VARCHAR): Jede Zeichenkette belegt nur soviel Platz, wie sie gerade braucht. Das ist sehr speichersparend, hat aber zur Folge, dass jedes Mal berechnet werden muss, wo sich die Information befindet. Das kostet Performance, schont aber den Speicherbedarf.

• nicht durchsuchbar: einige DBMS bieten Texttypen für sehr lange Texte, die jedoch nicht mehr durchsuchbar und indizierbar sind. Häufig werden diese Datentypen für Text der länger als 256 Zeichen ist verwendet.

Datums- und Zeitwerte

Dateien, Binärdaten, XML, JSON

Allgemeine Infos zum Tabellenerstellen

Um Tabellen passgenau erstellen zu können, benötigen wir Wissen über die verfügbaren Grundlagen zum Tabellen- und Datenbankerstellen, die Datentypen sowie die Constraints (wie Schlüsselattribute, Eingabepflicht usw.).

• Hier findet sich der Artikel zur Datentypsübersicht

• Hier findet sich der Artikel zur Constraints

• Hier findet sich der Artikel zur Grundlagen der DDL

Links und weitere Informationen

• Wikibooks-Seite zu Abweichungen der SQL-Dialekte ggü. dem SQL-ANSI-Standard

Quellen und offene Ressourcen (OER)

Die Ursprungstexte (als Markdown), Grafiken und zugrunde liegende Diagrammquelltexte finden sich (soweit möglich in weiterbearbeitbarer Form) in folgendem git-Repository:

https://gitlab.com/oer-informatik/db-sql/ddl-basics.

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