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在程式設計的型別系統中，数据类型（英语：Data type），又稱資料型態、資料型別，是用來約束数据的解釋。在程式語言中，常見的数据类型包括原始类型（如：整數、浮點數或字元）、多元組、記錄單元、代數資料類型、抽象数据类型、參考型別、类以及函式型別。資料類型描述了數值的表示法、解釋和結構，並以演算法操作，或是物件在記憶體中的儲存區，或者其它儲存裝置。

機器中的資料類型

所有在電腦中，基於數位電子學的底層資料，都是以位元（0 或 1）表示。其中資料的最小的定址單位，稱為位元組（通常是八位元，以八個位元為一組）。機器碼指令處理的單位，稱作字長（至 2007 年止，一般為 32 或 64 位元）大部分對字長的指令解譯，主要以二進制為主，如一個 32 位元的字長，可以表示從 0 至 $2^32-1$ 的無符號整數值，或者表示從 $-2^31$ 至 $2^31-1$ 的有符號整數值。由於有了二的補數，機器語言和機器大多不需要區分無符號和有符號資料類型。存在著特殊的算術指令，對字長中的位元使用不同的解釋，以此作為浮點數。

原始資料類型

程式語言提供若干原始数据型別，以作為程式以及專用化複合類型的建立基礎。典型的原始資料類型包含各種整數、浮點數以及字串型別。儘管這些建立基礎：陣列、記錄單元以及參考所聯繫的資料，可能未包括在基本型別，但仍可將其視為若干原始值的聚集。

複合型別

這部分可包括以下內容（最終仍取決於程式語言）：

RECORD

一組變數型別，例子：資料庫表格中的一行

TABLE

資料庫中的索引欄位

NESTED TABLE

任意的單一複合型別的一維陣列

VARRAY

同一型別變數、且固定大小的收集處

數值範圍

每一個資料類型都有一個數值上的最大和最小值，稱作數值範圍。了解數值的範圍是很重要的，尤其是當使用較小的型別時，你就只能儲存範圍之內的數值。試圖儲存一個超出其範圍的數值，可能會導致編譯或執行錯誤，或者不正確的計算結果（因為被截斷）。

一個變數的範圍，是基於用以保存數值的位元組數目，而且整數資料類型通常^{[註 1]}能夠儲存 $2^n$ 數值（此處的 $n$ 是指位元）。對於其它的資料類型（例如，浮點數），其數值範圍更為複雜，且幾乎取決於所使用的儲存方法。還有一些不用完全部的位元，例如，布林只需一個位元，且表示一個二進制值（雖然在實踐中，通常會用完剩餘的 7 個位元）。某些程式語言^{[註 2]}也允許反向決定，程式設計者定義解決問題所需的範圍和精度，然後由編譯器自動選擇合適的整數或浮點數。

下表列出常見的資料類型，及其數值範圍：^{[註 3]}

資料類型	大小	範圍
整數型別
Boolean	1bit	0 至 1
Byte	8bit	0 至 255
Word	2 字节	0 至 65535
Double Word	4 字节，32bit	0 至 4,294,967,295
Integer	4 字节，32bit	–2,147,483,648 至 2,147,483,647
Double Integer	8 字节，64bit	–9,223,372,036,854,775,808 至 9,223,372,036,854,775,807
浮點數型別
浮点数	4 位元組	1E-37 至 1E+37 (6 個小數位數)
Double Float	8 位元組	1E-307 至 1E+308 (15 個小數位數)

資料結構

抽象類型

註釋

^ 有一個情況將一個或多個位元保留作其它用途，例如：奇偶校驗。

^ 例如：Ada、Pascal

^ 注意，在平台和語言之間，資料類型的大小可能有所變化。表中列出的數值，是目前所使用且最常見的大小。

参考文献

Luca Cardelli, Peter Wegner. On Understanding Types, Data Abstraction, and Polymorphism, [1] from Computing Surveys (December, 1985).

参见

类型理論，關於类型的數學模型。

型別系統，關於在程式語言型別中的選擇差異。

[1] 有一個情況將一個或多個位元保留作其它用途，例如：奇偶校驗。

[2] 例如：Ada、Pascal

[3] 注意，在平台和語言之間，資料類型的大小可能有所變化。表中列出的數值，是目前所使用且最常見的大小。

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