测量中的几何通常比数值连续统一体中的点更复杂。测量通常是该连续统一体中具有某种模糊限制的线段。测量结果以区间的形式出现，这既是因为模糊性和随机性，也因为待测量值在本质上可能是区间，表示某种条件，例如蛋白质稳定性的温度范围。

使用常识可知，以区间而非数字对的形式存储此类数据更加方便。在实践中，它甚至在大多数应用程序中都更有效。

在常识的指导下，模糊限制表明使用传统的数字数据类型会导致一定程度的信息丢失。考虑这一点：仪器读数为 6.50，您会将此读数输入到数据库。获取此读数时会发生什么？观察

test=> select 6.50 :: float8 as "pH";
 pH
---
6.5
(1 row)

在测量领域，6.50 与 6.5 并不同。有时，差异可能是至关重要的。实验人员通常会写下（并发布）他们信任的数字。6.50 实际上是包含在更大且更模糊的区间 6.5 中的模糊区间，其中心点（可能）是它们唯一共有的特征。我们绝对不想让这样不同的数据项看起来相同。

结论？最好有一种特殊的数据类型，可以以任意可变精度记录区间的限制。可变是指每个数据元素都记录自己的精度。

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test=> select '6.25 .. 6.50'::seg as "pH";
          pH
------------
6.25 .. 6.50
(1 row)

使用一个或两个浮点数，通过范围运算符（.. 或 ...）连接而成，可以形成区间的外部表示形式。或者，可以将其指定为中心点加上或减去偏差。还可以存储可选确定性指示符（<、> 或 ~）。不过（所有内置运算符都会忽略确定性指示符。）表 F.27 提供了允许表示形式的概述；表 F.28 显示了一些示例。

在表 F.27中，x、y 和 delta 表示浮点数。x 和 y 可以有确定性指示符，但 delta 不可以。

由于 ... 运算符在数据源中被广泛使用，因此允许作为 .. 运算符的一个变体拼法。不幸的是，这产生了解析歧义：无法明确 0...23 中的上限到底是 23 还是 0.23。可以通过在 seg 输入中所有数字的小数点前面至少要求一个数字来解决这个问题。

为了进行健全检查，seg 拒绝下限大于上限的区间，例如 5 .. 2。

seg 值在内部存储为 32 位浮点数的成对数字。这意味着小数位多于 7 位的数字会被截断。

小数位少于或等于 7 位的数字将保留其原始精度。也就是说，如果您的查询返回 0.00，您将可以确定尾随零不是格式调整的人工制品：它们反映原始数据的精度。前导零的位数不影响精度：数字 0.0067 被认为只有 2 个小数位。

seg 模块包括一个 seg 值的 GiST 索引操作符类。 GiST 操作符类支持的操作符显示在 表 F.29 中。

除了上述运算符之外，表 9.1 中所示的常用比较运算符也可用于 seg 类型。这些运算符首先比较 (a) 到 (c)，如果它们相等，则比较 (b) 到 (d)。在大多数情况下，这会导致相当不错的排序，在使用这种类型时，如果您想使用 ORDER BY，这会很有用。

有关使用示例，请参见回归测试 sql/seg.sql。

将 (+-) 转换为常规范围的机制在确定边界的有效数字位数时并不完全准确。例如，如果结果区间包含十的幂，它将为较低边界添加一个额外的数字

postgres=> select '10(+-)1'::seg as seg;
      seg
---------
9.0 .. 11             -- should be: 9 .. 11

R 树索引的性能在很大程度上取决于输入值的初始顺序。在 seg 列上对输入表进行排序可能非常有帮助；有关示例，请参见脚本 sort-segments.pl。

原始作者：Gene Selkov, Jr. <[email protected]>, 数学与计算机科学分部，Argonne 国家实验室。

首先我要感谢 Prof. Joe Hellerstein (https://dsf.berkeley.edu/jmh/)，他阐明了 GiST (http://gist.cs.berkeley.edu/) 的要旨。我还要感谢所有过去的和现在的 Postgres 开发者，因为他们让我能够创造我自己的世界，并安然无恙地生活其中。我还要感谢 Argonne 实验室和美国能源部，因为他们多年来一直忠实地支持我的数据库研究。