測量的幾何通常比數字連續體中的一個點更複雜。測量通常是該連續體的一段，具有些微模糊的界限。由於不確定性和隨機性，以及因為被測量的值可能自然是一個指示某些條件（例如蛋白質穩定性的溫度範圍）的區間，因此測量結果會以區間的形式呈現。

僅憑常識，將這些資料儲存為區間似乎更方便。實際上，在大多數應用程式中，它甚至更有效率。

沿著常識的方向，界限的模糊性表明使用傳統的數字資料類型會導致某些資訊的遺失。考慮一下：您的儀器讀數為 6.50，您將此讀數輸入資料庫。當您提取它時會得到什麼？注意

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

在測量的世界中，6.50 與 6.5 不同。有時可能非常重要。實驗者通常會記錄（並發布）他們信任的數字。 6.50 實際上是一個模糊區間，包含在一個更大且更模糊的區間 6.5 內，它們的中心點（可能）是它們共有的唯一特徵。我們絕對不希望如此不同的資料項目看起來相同。

結論？最好有一種特殊的資料類型，可以記錄具有任意可變精度的區間界限。可變是指每個資料元素記錄其自身的精度。

看看這個

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

區間的外部表示形式是使用一個或兩個浮點數，並以範圍運算子 (.. 或 ...) 連接而成。或者，它可以指定為中心點加上或減去一個偏差。也可以儲存可選的確定性指示符號 (<、> 或 ~)。 （然而，所有內建運算子都會忽略確定性指示符號。）表格 F.27 概述了允許的表示形式；表格 F.28 顯示了一些範例。

在表格 F.27 中，x、y 和 delta 表示浮點數。x 和 y（而不是 delta）前面可以加上確定性指示符號。

由於 ... 運算子在資料來源中被廣泛使用，因此它被允許作為 .. 運算子的替代拼寫。 不幸的是，這會造成剖析上的模稜兩可：不清楚 0...23 中的上界是應解讀為 23 還是 0.23。 這透過要求 seg 輸入中所有數字的小數點前至少要有一位數字來解決。

作為健全性檢查，seg 拒絕下界大於上界的區間，例如 5 .. 2。

seg 值在內部儲存為 32 位元浮點數對。 這表示有效位數超過 7 位的數字將被截斷。

有效位數為 7 位或更少的數字會保留其原始精確度。 也就是說，如果您的查詢傳回 0.00，您可以確定尾隨的零不是格式化的產物：它們反映了原始資料的精確度。 前導零的數量不會影響精確度：值 0.0067 被認為只有 2 位有效位數。

seg 模組包含 seg 值的 GiST 索引運算子類別。 GiST 運算子類別支援的運算子如表 F.29所示。

除了上述運算子之外，表 9.1中顯示的常用比較運算子也適用於 seg 類型。 這些運算子首先比較 (a) 和 (c)，如果它們相等，則比較 (b) 和 (d)。 在大多數情況下，這會產生相當不錯的排序，如果您想要將 ORDER BY 與此類型一起使用，這會很有用。

有關使用範例，請參閱迴歸測試 sql/seg.sql。

將 (+-) 轉換為常規範圍的機制在確定邊界的有效位數時並不完全準確。 例如，如果產生的區間包含 10 的次方，它會向下邊界新增一個額外的數字

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

R-tree 索引的效能很大程度上取決於輸入值的初始順序。 對 seg 欄位上的輸入表進行排序可能非常有幫助； 請參閱腳本 sort-segments.pl 以取得範例。

原始作者：Gene Selkov, Jr. <selkovjr@mcs.anl.gov>, Mathematics and Computer Science Division, Argonne National Laboratory。

我最感謝 Joe Hellerstein 教授 (https://dsf.berkeley.edu/jmh/)，他闡明了 GiST 的要旨 (http://gist.cs.berkeley.edu/)。 我還要感謝所有 Postgres 開發人員，包括現在和過去的，他們使我能夠創造自己的世界並不受干擾地生活在其中。 我還要感謝 Argonne Lab 和美國能源部多年來對我的資料庫研究的忠實支持。