nchar 和 nvarchar 的选择

MS-SQL Server > 基础类 [问题点数:20分,结帖人Triumph]
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名人 2019年 荣获名人称号
2012年 荣获名人称号
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进士 2011年 总版技术专家分年内排行榜第四
2010年 总版技术专家分年内排行榜第九
2009年 总版技术专家分年内排行榜第八
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金牌 2011年10月 总版技术专家分月排行榜第一
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银牌 2011年12月 总版技术专家分月排行榜第二
2011年9月 总版技术专家分月排行榜第二
2009年11月 总版技术专家分月排行榜第二
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领英
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进士 2010年 总版技术专家分年内排行榜第七
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银牌 2010年7月 总版技术专家分月排行榜第二
2010年6月 总版技术专家分月排行榜第二
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铜牌 2010年5月 总版技术专家分月排行榜第三
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名人 2019年 荣获名人称号
年度总版至少三次排名前十即授予名人勋章
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榜眼 2008年 总版技术专家分年内排行榜第二
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进士 2010年 总版技术专家分年内排行榜第四
2009年 总版技术专家分年内排行榜第五
2007年 总版技术专家分年内排行榜第六
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金牌 2009年3月 总版技术专家分月排行榜第一
2008年12月 总版技术专家分月排行榜第一
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2007年12月 总版技术专家分月排行榜第一
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名人 2019年 荣获名人称号
年度总版至少三次排名前十即授予名人勋章
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榜眼 2008年 总版技术专家分年内排行榜第二
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进士 2010年 总版技术专家分年内排行榜第四
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金牌 2009年3月 总版技术专家分月排行榜第一
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char、varchar、ncharnvarchar区别及如何选择

char、varchar、ncharnvarchar: var代表定长,char自动以英文空格后面填充至定义长度。 n代表使用unicode存储,unicode所有的字符都用两个字节。 char的存储效率高。 varchar的实际长度是它的值的实际长度+1,多的...

char(nchar)与varchar(nvarchar)的区别以及选择

char(或是nchar)与varchar(或是nvarchar)是(){function onclick(){tagshow(event, %CA%FD%BE%DD%BF%E2);}}" href="javascript:;" target="_self">数据库中最常见的用于存储字符数据的数据类型,由于它们大多

char、nchar、varchar、nvarchar,对比那个好

< DOCTYPE ... 数据库定义到char类型的字段时,不知道大家是否会犹豫一下,到底选char、nchar、varchar、nvarchar、 text、ntext中哪一种呢?结果很可能是两种,一种是...

sql server数据库中char、nchar、varchar、nvarchar选择

在数据库中,字符型的数据是最多的,可以占到整个数据库的80%以上。为此正确处理字符型的数据,对于提高数据库的性能有很大的作用。  在字符型数据中,用的最多的就是Char与Varchar两种类型。...

nchar nvarchar

存储Unicode字符数据的整个范围,并使用 UTF-16 ...但在 NCHAR(n) NVARCHAR(n) 中,n 定义字符串的长度(以双字节为单位)(0-4,000)。 n 不会定义可存储的字符数 。 这类似于 CHAR(n) VARCHAR(n) 的定义。 ...

char、varchar、ncharnvarchar的区别

对于程序中的string型字段,SQLServer中有char、varchar、ncharnvarchar四种类型来对应(暂时不考虑textntext),开建立数据库中,对这四种类型往往比较模糊,这里做一下对比。 定长或变长所谓定长就是长度...

char,varchar,ncharnvarchar具体含义区别

char,varchar,ncharnvarchar具体含义区别 他们都是在创建数据库的时候,当你想要定义一个String 类型的数据时一般都是用上面四种类型定义。 char类型 ​ 它是固定长度且非Unicode类型的字符,也就是说当你在...

SQL Server中nchar和nvarchar的区别

最近用wpf做功能的时候,新增的一个数据库字段,能够写入数据到数据库,但是前端combobox(Item的数据写死)无论如何都显示不了数据。跟踪代码,确定读取数据库...nchar: 固定长度,存储Unicode字符,不足的补英文半

比较char、varchar、ncharnvarchar的区别

前言 内容 类型特点 区别 如何使用 前言 数据库添加信息,一直添加不上,一开始以为是数据类型的问题所以就好好百度了一下数据类型,总结如下 ... 3.nchar 固定长度,存储Unicode字...

varchar/nvarchar char/nchar区别

1.带var前缀的表示实际存储空间是可变长的,如varchar/nvarchar;相反则是存储空间是定长的(长度是固定的)。如varchar(10)/nvarchar(10)的实际存储空间为&lt;=10,而char(10)/nchar(10)的实际存库空间为10,...

mysql中nchar_浅谈SQL Server、MySQL中char,varchar,ncharnvarchar区别

nchar: 固定长度,存储Unicode字符,不足的补英文半角空格varchar: 可变长度,存储ANSI字符,根据数据长度自动变化。nvarchar: 可变长度,存储Unicode字符,根据数据长度自动变化。nvarchar(n) :包含 n个字符的...

SQLServer中char、varchar、ncharnvarchar的区别:

nchar: 固定长度,存储Unicode字符,不足的补英文半角空格 varchar: 可变长度,存储ANSI字符,根据数据长度自动变化。 nvarchar: 可变长度,存储Unicode字符,根据数据长度自动变化。   nvarchar(n) :...

过程需要类型为 'ntext/nchar/nvarchar' 的参数 '@statement'。

最近使用 “sp_executesql” 执行存储过程时,发现报错。 查找文章后发现,只是因为编写的类型有问题。 原来的语句:   ALTER proc [dbo].[sp_LoadUserListByPassword] ( ... ...

过程需要参数 '@statement' 为 'ntext/nchar/nvarchar' 类型

过程需要参数

深入char、varchar、text和ncharnvarchar、ntext的区别详解

本篇文章是对char、varchar、text和ncharnvarchar、ntext的区别进行了详细的分析介绍,需要的朋友参考下

char、varchar、ncharnvarchar四种类型的区别

char、varchar、ncharnvarchar四种类型的区别char、varchar、ncharnvarchar四种类型的区别

Oracle NCHARNVARCHAR2 最大字符数最大字节数

NCHAR和NVARCHAR2数据类型的对应的国家字符集(NLS_NCHAR_CHARACTERSET)只能是AL16UTF16或者UTF8。 NCHAR字段存储对应于国家字符集固定长度的字符串 NVARCHAR2则存储可变长度字符串 二、 最大字符长度 我们...

char和nchar,varchar和nvarchar 之间的区别

char和nchar,varchar和nvarchar的区别 一、定义: char:固定长度,存储ANSI字符,不足的补英文半角空格。 nchar:固定长度,存储Unicode字符,不足的补英文半角空格 varchar:可变长度,存储ANSI字符,根据数据...

SQL Server char nchar vchar nvarchar 辨析

在数据库中经常使用到的几个...nchar:固定长度,存储Unicode字符,不足的补英文半角空格 varchar:可变长度,存储ANSI字符,根据数据长度自动变化。 nvarchar:可变长度,存储Unicode字符,根据数据长度自动变化。 n

数据库中char varchar nchar nvarchar的区别

 我们在进行数据库的设计的时候,很多情况下表中的字段都是用的是字符串类型的数据,其中就有四种选择charvarchar nchar nvarchar,我们该如何进行?  四种类型的详细说明  char:固定长度,非Unicode字符...

char,varchar,nchar,nvarchar,varchar2之间的区别

char,varchar,varchar2都是用来存储非Unicode字符串的  其中char存储字符串长度是固定的,char(n)表示该字段存储的字符串字节为n,n的值介于1到8000,将abcd保存到char(20)中abcd占用4个字节,另外16个字节为空字符...

SQL中的char,varchar,nchar,nvarchar的区别

这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题,有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、...

sqlserver char nchar varchar nvarchar 的区别

---------------------- ASP.Net+Android+IOS...下面是我对数据库SQLserver的数据库存储类型(nchar、char 、nvarchar、varchar)的说明及比较 1.char类型:  对英文(ASCII)字符占用1个字节,对一个汉字占用2

char和nchar,varchar和nvarchar的区别(转载)

nchar: 固定长度,存储Unicode字符,不足的补英文半角空格 varchar: 可变长度,存储ANSI字符,根据数据长度自动变化。 nvarchar: 可变长度,存储Unicode字符,根据数据长度自动变化。 nvarchar(n) :包含 n...

Oracle入门精读74-Oracle字符型NCHAR和NVARCHAR2(国家字符集存储模式)

使用NCAHR和NVARCHAR2时,文本内容采用国家字符集来存储管理。而不是数据库默认字符集。 这两种类型的长度默认指的是字符数,而不是字节数 NLS国家语言支持(National Language Support) SQL&gt;select * ...

char、varchar、ncharnvarchar的区别【转】

对于程序中的string型字段,SQLServer中有char、varchar、ncharnvarchar四种类型来对应(暂时不考虑textntext),开建立数据库中,对这四种类型往往比较模糊,这里做一下对比。 定长或变长 所谓定长就是长度...

oracle char、nchar、varchar2、nvarchar2和nvarchar区别

一、Oracle中NVARCHAR2VARCHAR2的区别  从使用角度来看区别在于:NVARCHAR2在计算长度时字符集相关的,例如数据库是中文字符集时以长度10为例,则  1、NVARCHAR2(10)是可以存进去10个汉字的,如果用来存英文...

“互联网+”大学生创新创业大赛项目计划书

填 写 说 明 1.封面上“项目编号”一栏由秘书组编写; 2.项目名称力求简洁、明确,每个项目限报一名负责人; 3.请逐项认真填写; 4.本次大赛必须以团队形式报名参赛,每个团队成员不能少于 3人(包括项目负责人在内); 5.请将撰写完成后的项目计划书按规定时间提交。

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

Microsoft Visual C++ 2015-2019 运行库合集,包含32位64位

Microsoft Visual C++ 2015-2019 运行库合集,32位64位都有,解决缺失dll包问题。

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