begriffs open source - ai-pg/blob - full-docs/txt/infoschema-columns.txt

   1
   2 35.17. columns #
   3
   4    The view columns contains information about all table columns (or view
   5    columns) in the database. System columns (ctid, etc.) are not included.
   6    Only those columns are shown that the current user has access to (by
   7    way of being the owner or having some privilege).
   8
   9    Table 35.15. columns Columns
  10
  11    Column Type
  12
  13    Description
  14
  15    table_catalog sql_identifier
  16
  17    Name of the database containing the table (always the current database)
  18
  19    table_schema sql_identifier
  20
  21    Name of the schema containing the table
  22
  23    table_name sql_identifier
  24
  25    Name of the table
  26
  27    column_name sql_identifier
  28
  29    Name of the column
  30
  31    ordinal_position cardinal_number
  32
  33    Ordinal position of the column within the table (count starts at 1)
  34
  35    column_default character_data
  36
  37    Default expression of the column
  38
  39    is_nullable yes_or_no
  40
  41    YES if the column is possibly nullable, NO if it is known not nullable.
  42    A not-null constraint is one way a column can be known not nullable,
  43    but there can be others.
  44
  45    data_type character_data
  46
  47    Data type of the column, if it is a built-in type, or ARRAY if it is
  48    some array (in that case, see the view element_types), else
  49    USER-DEFINED (in that case, the type is identified in udt_name and
  50    associated columns). If the column is based on a domain, this column
  51    refers to the type underlying the domain (and the domain is identified
  52    in domain_name and associated columns).
  53
  54    character_maximum_length cardinal_number
  55
  56    If data_type identifies a character or bit string type, the declared
  57    maximum length; null for all other data types or if no maximum length
  58    was declared.
  59
  60    character_octet_length cardinal_number
  61
  62    If data_type identifies a character type, the maximum possible length
  63    in octets (bytes) of a datum; null for all other data types. The
  64    maximum octet length depends on the declared character maximum length
  65    (see above) and the server encoding.
  66
  67    numeric_precision cardinal_number
  68
  69    If data_type identifies a numeric type, this column contains the
  70    (declared or implicit) precision of the type for this column. The
  71    precision indicates the number of significant digits. It can be
  72    expressed in decimal (base 10) or binary (base 2) terms, as specified
  73    in the column numeric_precision_radix. For all other data types, this
  74    column is null.
  75
  76    numeric_precision_radix cardinal_number
  77
  78    If data_type identifies a numeric type, this column indicates in which
  79    base the values in the columns numeric_precision and numeric_scale are
  80    expressed. The value is either 2 or 10. For all other data types, this
  81    column is null.
  82
  83    numeric_scale cardinal_number
  84
  85    If data_type identifies an exact numeric type, this column contains the
  86    (declared or implicit) scale of the type for this column. The scale
  87    indicates the number of significant digits to the right of the decimal
  88    point. It can be expressed in decimal (base 10) or binary (base 2)
  89    terms, as specified in the column numeric_precision_radix. For all
  90    other data types, this column is null.
  91
  92    datetime_precision cardinal_number
  93
  94    If data_type identifies a date, time, timestamp, or interval type, this
  95    column contains the (declared or implicit) fractional seconds precision
  96    of the type for this column, that is, the number of decimal digits
  97    maintained following the decimal point in the seconds value. For all
  98    other data types, this column is null.
  99
 100    interval_type character_data
 101
 102    If data_type identifies an interval type, this column contains the
 103    specification which fields the intervals include for this column, e.g.,
 104    YEAR TO MONTH, DAY TO SECOND, etc. If no field restrictions were
 105    specified (that is, the interval accepts all fields), and for all other
 106    data types, this field is null.
 107
 108    interval_precision cardinal_number
 109
 110    Applies to a feature not available in PostgreSQL (see
 111    datetime_precision for the fractional seconds precision of interval
 112    type columns)
 113
 114    character_set_catalog sql_identifier
 115
 116    Applies to a feature not available in PostgreSQL
 117
 118    character_set_schema sql_identifier
 119
 120    Applies to a feature not available in PostgreSQL
 121
 122    character_set_name sql_identifier
 123
 124    Applies to a feature not available in PostgreSQL
 125
 126    collation_catalog sql_identifier
 127
 128    Name of the database containing the collation of the column (always the
 129    current database), null if default or the data type of the column is
 130    not collatable
 131
 132    collation_schema sql_identifier
 133
 134    Name of the schema containing the collation of the column, null if
 135    default or the data type of the column is not collatable
 136
 137    collation_name sql_identifier
 138
 139    Name of the collation of the column, null if default or the data type
 140    of the column is not collatable
 141
 142    domain_catalog sql_identifier
 143
 144    If the column has a domain type, the name of the database that the
 145    domain is defined in (always the current database), else null.
 146
 147    domain_schema sql_identifier
 148
 149    If the column has a domain type, the name of the schema that the domain
 150    is defined in, else null.
 151
 152    domain_name sql_identifier
 153
 154    If the column has a domain type, the name of the domain, else null.
 155
 156    udt_catalog sql_identifier
 157
 158    Name of the database that the column data type (the underlying type of
 159    the domain, if applicable) is defined in (always the current database)
 160
 161    udt_schema sql_identifier
 162
 163    Name of the schema that the column data type (the underlying type of
 164    the domain, if applicable) is defined in
 165
 166    udt_name sql_identifier
 167
 168    Name of the column data type (the underlying type of the domain, if
 169    applicable)
 170
 171    scope_catalog sql_identifier
 172
 173    Applies to a feature not available in PostgreSQL
 174
 175    scope_schema sql_identifier
 176
 177    Applies to a feature not available in PostgreSQL
 178
 179    scope_name sql_identifier
 180
 181    Applies to a feature not available in PostgreSQL
 182
 183    maximum_cardinality cardinal_number
 184
 185    Always null, because arrays always have unlimited maximum cardinality
 186    in PostgreSQL
 187
 188    dtd_identifier sql_identifier
 189
 190    An identifier of the data type descriptor of the column, unique among
 191    the data type descriptors pertaining to the table. This is mainly
 192    useful for joining with other instances of such identifiers. (The
 193    specific format of the identifier is not defined and not guaranteed to
 194    remain the same in future versions.)
 195
 196    is_self_referencing yes_or_no
 197
 198    Applies to a feature not available in PostgreSQL
 199
 200    is_identity yes_or_no
 201
 202    If the column is an identity column, then YES, else NO.
 203
 204    identity_generation character_data
 205
 206    If the column is an identity column, then ALWAYS or BY DEFAULT,
 207    reflecting the definition of the column.
 208
 209    identity_start character_data
 210
 211    If the column is an identity column, then the start value of the
 212    internal sequence, else null.
 213
 214    identity_increment character_data
 215
 216    If the column is an identity column, then the increment of the internal
 217    sequence, else null.
 218
 219    identity_maximum character_data
 220
 221    If the column is an identity column, then the maximum value of the
 222    internal sequence, else null.
 223
 224    identity_minimum character_data
 225
 226    If the column is an identity column, then the minimum value of the
 227    internal sequence, else null.
 228
 229    identity_cycle yes_or_no
 230
 231    If the column is an identity column, then YES if the internal sequence
 232    cycles or NO if it does not; otherwise null.
 233
 234    is_generated character_data
 235
 236    If the column is a generated column, then ALWAYS, else NEVER.
 237
 238    generation_expression character_data
 239
 240    If the column is a generated column, then the generation expression,
 241    else null.
 242
 243    is_updatable yes_or_no
 244
 245    YES if the column is updatable, NO if not (Columns in base tables are
 246    always updatable, columns in views not necessarily)
 247
 248    Since data types can be defined in a variety of ways in SQL, and
 249    PostgreSQL contains additional ways to define data types, their
 250    representation in the information schema can be somewhat difficult. The
 251    column data_type is supposed to identify the underlying built-in type
 252    of the column. In PostgreSQL, this means that the type is defined in
 253    the system catalog schema pg_catalog. This column might be useful if
 254    the application can handle the well-known built-in types specially (for
 255    example, format the numeric types differently or use the data in the
 256    precision columns). The columns udt_name, udt_schema, and udt_catalog
 257    always identify the underlying data type of the column, even if the
 258    column is based on a domain. (Since PostgreSQL treats built-in types
 259    like user-defined types, built-in types appear here as well. This is an
 260    extension of the SQL standard.) These columns should be used if an
 261    application wants to process data differently according to the type,
 262    because in that case it wouldn't matter if the column is really based
 263    on a domain. If the column is based on a domain, the identity of the
 264    domain is stored in the columns domain_name, domain_schema, and
 265    domain_catalog. If you want to pair up columns with their associated
 266    data types and treat domains as separate types, you could write
 267    coalesce(domain_name, udt_name), etc.