度量的几何结构通常比一个数字连续区中的一个点更复杂。 一个度量通常是具有一些模糊限制的连续区的一个分段。 由于不确定性和随机性，也因为被度量的值可能天然地就是 一个指示某种情况的区间（例如一种蛋白质的稳态的温度范围）， 度量呈现为区间的形式。

只用常识，我们就知道将这类数据存储为区间比存储为数字对更加方便。 实际上，这样做在大部分应用中也更有效。

还是根据常识，限度的模糊性意味着使用传统的数字数据类型会导致信息丢失。 试想：你的仪器读到 6.50，并且你把这个读数输入到数据库。在你取出它时会 得到什么？看看：

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

在度量世界里，6.50 和 6.5 并不相同。有时候它们可能很不同。实验者们通常会 写下（并且发表）他们信任的数字。6.50 实际上是一个模糊的区间，它被包含于 一个更大的而且更模糊的区间 6.5 中，它们的中心点（可能）是它们唯一共享的 公共特征。我们绝对不希望这类不同的数据项表现得相同。

结论？一种能够记录具有任意可变精度的区间的限度的特殊数据类型是很好的。 这种意义下，每一个数据元素都记录其自身的精度。

来看看这个：

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

一个区间的外部表达由通过范围操作符（..或者...）连接的一个或者两个浮点数构成。 或者，它也可以被指定为一个中心点加上或者减去一个偏差值。 也能够存储可选的确定性指示符（<、 >或者~）。不过，所有内建操作符会忽略确定性指示符。 表 F.26给出了所有允许的表达形式，表 F.27展示了一些例子。

在表 F.26中，x、y和delta表示浮点数。 x和y可以前置一个确定性指示符，但是delta不行。

由于...运算符被广泛地用在数据源中，它被允许作为..运算符的一种替代。 不幸地是，这会带来解析歧义：分不清0...23的上界是23或者0.23。 通过要求seg输入中所有数字的小数点前至少有一位可以解决这个问题。

作为一种完整性检查，seg会拒绝下界大于上界的区间，例如5 .. 2。

seg值在内部被存储为一对 32 位浮点数。这意味着具有超过 7 个有效位的数字会被截断。

具有 7 个或者更少有效位的数字会保留它们的原有精度。即，如果你的查询返回 0.00， 你可以确信拖尾的零不是人工造成的，它们反映了原始数据的精度。前导零的数量不影响精度： 值 0.0067 被认为只有 2 个有效位。

seg模块包括了用于seg值的一个 GiST 索引操作符类。 该 GiST 操作符类所支持的操作符在表 F.28中展示。

除上述运算符外，表 9.1中显示的常用比较运算符也可用于类型seg。这些运算符首先比较（a）和（c），如果它们相等，则比较（b）和（d）。在大多数情况下，这会导致相当好的排序，如果您希望将ORDER BY用于此类型，这将非常有用。

使用的例子，请见回归测试sql/seg.sql。

将(+-)转换成常规范围的机制在确定边界的有效位数时并不完全准确。 例如，如果结果区间包括一个 10 的幂时，它会加上一个额外的位：

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

一个 R-树索引的性能很大程度上依赖于输入值的初始顺序。 将输入表以seg列进行排序将会非常有帮助， 例子可见脚本sort-segments.pl。

原始作者： Gene Selkov, Jr. <selkovjr@mcs.anl.gov>， 阿尔贡国家实验室数学和计算机科学部。

我要感谢 Joe Hellerstein 教授 （https://dsf.berkeley.edu/jmh/）解释了 GiST（http://gist.cs.berkeley.edu/）。 我也要向现在和过去的所有 Postgres 开发者致敬，让我能创造自己的世界并且不受打扰地生活在其中。我也要感谢阿尔贡实验室以及美国能源部多年来对我数据库研究的支持。