数据类型
数据的定义在各种场合均不一样，数据的载体也不一样，数据的表现方式和传递方式也不一样，数据的处理方式也不一样，数据库不可能处理所有形式的数据，因此必须规范数据，按照类型划分和处理。
 
连续和离散(Continuous versus Discrete)
在现实生活中，有些事物是离散地，可以准确地标识他们，如果两个苹果，三个梨，但某些事务是连续地，无法准确地指明，如1/3,如某人跑完1000M所花费时间，随着使用仪器的精度提高，我们可以将精度从分钟到秒，从秒到毫秒，在到纳秒，但终无法准确描述其花费时间，对应浮点数和时间数据，因此有了数据精度。
 
定量和定性(Quantitative versus Qualitative)
定量用来解答事物的多少问题，如高多少与重多少；
定性用来解答事物的为什么的问题，如果为什么不合格，为什么比其他好；
 
准确度和精确度
准确度和精确度是衡量事物的两个不同的单位，准确度高不代表精确度高，反之，精确度高不代表准确度高。
 
数据和信息(Data versus Information)
信息和智慧(Information versus Wisdom)
 
 
范围/颗粒度/准确度/精确度
Range, Granularity, Accuracy and Precision
在数据库设计过程中，选用什么类型来存放数据，往往需要考虑数据库类型的这四个方面是否满足需求，而合适的类型不仅需要保证数据被正确存储，还需要考虑数据被合理存储以及后续访问处理的方便性。
如可以使用BIGINT来代替SMALLINT,但存储空间被不合理地浪费掉了
如可以使用NVARCHAR来代替DATIETIME,但数据处理时需要转换，从而资源浪费
如可以将时间拆分成DATE和TIME来存储，但改设计可能只满足某一个需求点，而导致很多问题

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