数据库中的十种数据类型都是什么
Character 数据类型
Character 数据类型用来存储字母数字型数据。当你在oracle 中定义一个character 数据时，通常需要制定字段的长度，它是该字段的最大长度。ORACLE提供以下几种character 数据类型：
CHAR() CHAR数据类型是一种有固定长度和最大长度的字符串。存储在数据类型为CHAR字段中的数据将以空格的形式补到最大长度。长度定义在1——2000字节之间。
当你创建一个CHAR型字段，数据库将保证在这个字段中的所有数据是定义长度，如果某个数据比定义长度短，那么将用空格在数据的右边补到定义长度。如果长度大于定义长度将会触发错误信息。
VARCHAR() varchar型数据是varchar2型数据的快照。
VARCHAR2() varchar2数据类型是一种可变长度的、有最大长度的字母数字型数据。Varchar2类型的字段长度可以达到4000字节，Varchar2类型的变量长度可以达到32676字节。
一个空的varchar2(2000)字段和一个空的varchar2
(2)字段所占用的空间是一样的。
NCHAR() 和 NVARCHAR2() NCHAR() 和 NVARCHAR2()数据类型分别与CHAR() 和 VARCHAR2()类型是相同的，只不过它们用来存储NLS（National Language Support）数据。
LONG LONG 数据类型是一个遗留下来的而且在将来不会被支持的数据类型。它将被LOB(Large Object)数据类型所代替。
比较规则 Varchar2和char数据类型根据尾部的空格有不同的比较规则。对Char型数据，尾部的空格将被忽略掉，对于Varchar2型数据尾部带空格的数据排序比没有空格的要大些。比如：
Char 型数据： ‘YO’=‘YO ’
Varchar2型数据： ‘YO’<’YO ’
Numberic 数据类型
Numberic 数据类型用来存储负的和正的整数、分数和浮点型数据，范围在-1*10-103 和9.999…99*10125之间，有38位的精确度。标识一个数据超出这个范围时就会出错。
Number(
,) Number数据类型存储一个有p位精确度的s位等级的数据。
DATE 数据类型
DATE 数据类型用来存储日期和时间格式的数据。这种格式可以转换为其他格式的数据去浏览，而且它有专门的函数和属性用来控制和计算。以下的几种信息都包含在DATE数据类型中：
Century
Year
Month
Day
Hour
Minute
Second
LOB 数据类型
LOB(Large Object) 数据类型存储非结构化数据，比如二进制文件，图形文件，或其他外部文件。LOB 可以存储到4G字节大小。数据可以存储到数据库中也可以存储到外部数据文件中。LOB数据的控制通过DBMS_LOB 包实现。BLOB, NCLOB, 和CLOB 数据可以存储到不同的表空间中，BFILE存储在服务器上的外部文件中。LOB数据类型有以下几种：
BLOB: 二进制数据
CLOB: 字符型数据
BFILE: 二进制文件
其他数据类型
ROWID ROWID 数据类型是ORACLE数据表中的一个伪列，它是数据表中每行数据内在的唯一的标识。
结构化数据和非结构化数据分别是什么？数据清洗是什么？
（1）结构化数据，简单来说就是数据库。结合到典型场景中更容易理解，比如企业ERP、财务系统；医疗HIS数据库；教育一卡通；政府行政审批；其他核心数据库等。这些应用需要哪些存储方案呢？基本包括高速存储应用需求、数据备份需求、数据共享需求以及数据容灾需求。
（2）非结构化数据库是指其字段长度可变，并且每个字段的记录又可以由可重复或不可重复的子字段构成的数据库，用它不仅可以处理结构化数据（如数字、符号等信息）而且更适合处理非结构化数据（全文文本、图象、声音、影视、超媒体等信息）。
（3）数据清洗是指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。与问卷审核不同，录入后的数据清理一般是由计算机而不是人工完成。
数据清洗原理
数据清洗(data cleaning)，简单地讲，就是从数据源中清除错误和不一致，即利用有关技术如数理统计、数据挖掘或预定义的清洗规则等，从数据中检测和消除错误数据、不完整数据和重复数据等，从而提高数据的质量。业务知识与清洗规则的制定在相当程度上取决于审计人员的积累与综合判断能力。因此，审计人员应按以下标准评价审计数据的质量。
（一）准确性：数据值与假定正确的值的一致程度。
（二）完整性：需要值的属性中无值缺失的程度。
（三）一致性：数据对一组约束的满足程度。
（四）惟一性：数据记录（及码值）的惟一性。
（五）效性：维护的数据足够严格以满足分类准则的接受要求。
结构化数据和非机构化数据的区别
在实际应用中会遇到各式各样的数据库如nosql非关系数据库(memcached，redis，mangodb)，RDBMS关系数据库(oracle，mysql等)，还有一些其它的数据库如hbase，在这些数据库中，又会出现结构化数据，非结构化数据，半结构化数据，下面列出各种数据类型：
结构化数据：
能够用数据或统一的结构加以表示，我们称之为结构化数据，如数字、符号。传统的关系数据模型、行数据，存储于数据库，可用二维表结构表示。
半结构化数据：
所谓半结构化数据，就是介于完全结构化数据(如关系型数据库、面向对象数据库中的数据)和完全无结构的数据(如声音、图像文件等)之间的数据，XML、HTML文档就属于半结构化数据。它一般是自描述的，数据的结构和内容混在一起，没有明显的区分。
非结构化数据：
非结构化数据库是指其字段长度可变，并且每个字段的记录又可以由可重复或不可重复的子字段构成的数据库，用它不仅可以处理结构化数据(如数字、符号等信息)而且更适合处理非结构化数据(全文文本、图象、声音、影视、超媒体等信息)。
非结构化数据,包括所有格式的办公文档、文本、图片、XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等
什么是结构化数据，非结构化数据
像对象存储这种，比如对象序列化，json转换，这样的数据有自己的结构层级关系，这样是结构化数据，msql保存的数据没有这样具体的层级关系，他的关系通过外键构建，这样的数据是关系型数据，也就是我只有你的一个引用，没有你具体的数据！
非结构化数据怎么结构化数据存储
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