Tipos de datos numéricos de PostgreSQL

El tipo de datos numéricos se usa en PostgreSQL para almacenar una gran cantidad de dígitos con o sin el valor de precisión. Este tipo de datos se utiliza principalmente para almacenar el valor de cantidad o el valor monetario que puede contener el valor de precisión. El tamaño del tipo de datos numéricos es variable. Se puede usar un máximo de 131072 dígitos antes del punto decimal y se puede usar un máximo de 16383 dígitos después del punto decimal en el tipo de datos numéricos. La sintaxis del tipo de datos numéricos se da a continuación.

Sintaxis:

NUMÉRICO
O,
Numérico (precisión)
O,
Numérico (precisión, escala)

El tipo de datos numéricos se puede declarar sin ningún valor de precisión o con el valor de precisión o con la precisión y los valores de escala. El tipo de datos numéricos es más bajo que los valores dobles, flotantes y enteros.

Requisitos previos:

Debe instalar la última versión de los paquetes PostgreSQL en el sistema operativo Linux antes de ejecutar las declaraciones SQL que se muestran en este tutorial. Ejecute los siguientes comandos para instalar e iniciar el PostgreSQL:

$ sudo apt-get -y instalación postgresql postgresql-contrib
$ sudo systemctl iniciar postgresql.servicio

Ejecute el siguiente comando para iniciar sesión en PostgreSQL con permiso raíz:

$ sudo -u postgres psql

Uso del tipo de datos numéricos en PostgreSQL:

Antes de crear cualquier tabla con el tipo de datos booleanos, debe crear una base de datos PostgreSQL. Entonces, ejecute el siguiente comando para crear una base de datos llamada 'testdb':

# Crear base de datos TestDB;

La siguiente salida aparecerá después de crear la base de datos:

Ejemplo-1: cree una tabla con el tipo de datos numéricos

Crear una tabla llamada 'elementos'En la base de datos actual con tres campos. El primer nombre de campo es identificación cuál es la clave principal de la tabla. El valor de este campo se incrementará automáticamente cuando un nuevo registro se insertará. El segundo nombre de campo es nombre y el tipo de datos es Varchar (50). El tercer nombre de campo es Cantidad de stock y el tipo de datos es NUMÉRICO.

# Crear elementos de tabla (
ID Clave primaria en serie,
Nombre Varchar (50) No nulo,
stock_quantity numérico);

Ejecutar lo siguiente insertar consulta para insertar tres registros en el elementos mesa:

# Inserte en elementos (nombre, stock_quantity)
Valores ('Ram', 300),
('Mouse', 25),
('Monitor', 42),
('Impresora', 65.89);

La siguiente salida aparecerá si el mesa se crea y el insertar La consulta se ejecuta con éxito:

Ejecutar lo siguiente seleccionar consulta para leer todos los registros del elementos mesa:

# Seleccionar * de los elementos;

La siguiente salida aparecerá después de ejecutar la consulta anterior. La salida muestra que el tipo de datos numéricos sin ninguna precisión y escala almacena valores enteros y flotantes como se indica en la consulta de entrada.

Ejemplo-2: cree una tabla con el tipo de datos numéricos con valor de precisión

Crear una tabla llamada 'marcas'En la base de datos actual con tres campos. El primer nombre de campo es Identificación del Estudiante cuál es la clave principal de la tabla y el tipo de datos del campo es EN T. El segundo nombre de campo es curso_id y el tipo de datos es Char (7). El tercer nombre de campo es marcas y el tipo de datos es NUMÉRICO con el valor de precisión, 3.

# Crear marcas de mesa (
student_id int primaria clave,
curso_id char (7) no nulo,
marcas numéricas (3));

Ejecutar lo siguiente insertar consulta para insertar cuatro registros en el marcas mesa:

# Inserte en marcas (student_id, curso_id, marcas)
VALORES
('2007754443', 'CSE-201', 70),
('2008655444', 'CSE-302', 95),
('2009356777', 'CSE-401', 100),
('2007341234', 'CSE-201', 99.5);

La siguiente salida aparecerá si se crea la tabla y el insertar la consulta se ejecuta con éxito.

Ejecutar lo siguiente seleccionar consulta para leer todos los registros del marcas mesa:

Seleccionar * de las marcas;

La siguiente salida aparecerá después de ejecutar la consulta anterior. La salida muestra que el tipo de datos numéricos con el valor de precisión convierte el valor de flotación en un número entero antes de almacenarlo en la tabla. Aquí el marcas El valor del cuarto registro fue 99.5 en el momento de la inserción, y se han insertado 100.

Ejemplo-3: cree una tabla con el tipo de datos numéricos con valores de precisión y escala

Crear una tabla llamada 'libros'En la base de datos actual con cuatro campos. El primer nombre de campo es identificación cuál es la clave principal de la tabla. El valor de este campo se incrementará automáticamente cuando un nuevo registro se insertará. El segundo nombre de campo es nombre y el tipo de datos es Varchar (100). El tercer nombre de campo es el autor y el tipo de datos es Varchar (100). El cuarto nombre de campo es precio y el tipo de datos es NUMÉRICO con el valor de precisión, 3 y el valor de escala, 2.

# Crear libros de mesa (
ID Clave primaria en serie,
Nombre Varchar (100) No NULL,
autor varchar (100) no nulo,
precio numérico (5,2));
# Insertar en libros (nombre, autor, precio)
VALORES
('Postgres esencial: desarrollo de la base de datos utilizando PostgreSQL', 'Rick Silva', 29.99),
('Aprender PostgreSQL', 'Luca Ferrari y Enrico Pirozzi', 44.99),
('Optimización de consultas de PostgreSQL', 'Henrietta Dombrovskaya y Boris Novikov', 38.859);

La siguiente salida aparecerá después de ejecutar lo anterior insertar consulta.

Ejecutar lo siguiente seleccionar consulta para leer todos los registros del libros mesa:

Seleccionar * de los libros;

La siguiente salida aparecerá después de ejecutar la consulta anterior. 38.859 fue dado en el precio campo del tercer récord. 38.86 se ha insertado en el campo de precios redondeando el valor de entrada, 38.859 según el escala valor definido en el tipo de datos numéricos.

Conclusión:

Los tipos de datos numéricos son esenciales para almacenar números enteros y los números fraccionales en la tabla de cualquier base de datos. La forma de usar tipos de datos numéricos con y sin precisión y los valores de escala en las tablas PostgreSQL se han mostrado en este tutorial creando múltiples tablas. Yo, espero que los usuarios de PostgreSQL puedan usar los tipos de datos numéricos correctamente para crear tablas que contienen un número entero o números fraccionales después de leer este tutorial.