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安全与合规
安全技术与应用
Web应用防火墙 WAF
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云防火墙 CFW
安全云脑 SecMaster
DDoS防护 AAD
数据加密服务 DEW
数据库安全服务 DBSS
云堡垒机 CBH
数据安全中心 DSC
云证书管理服务 CCM
威胁检测服务 MTD
态势感知 SA
认证测试中心 CTC
边缘安全 EdgeSec
应用中间件
微服务引擎 CSE
分布式消息服务Kafka版
分布式消息服务RabbitMQ版
分布式消息服务RocketMQ版
API网关 APIG
分布式缓存服务 DCS
多活高可用服务 MAS
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管理与监管
统一身份认证服务 IAM
消息通知服务 SMN
云监控服务 CES
应用运维管理 AOM
应用性能管理 APM
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云审计服务 CTS
标签管理服务 TMS
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资源编排服务 RFS
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高性能计算 HPC
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Flexus云服务
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函数工作流 FunctionGraph
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VR云渲游平台 CVR
Huawei Cloud EulerOS
云化数据中心 CloudDC
网络
虚拟私有云 VPC
弹性公网IP EIP
弹性负载均衡 ELB
NAT网关 NAT
云专线 DC
虚拟专用网络 VPN
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VPC终端节点 VPCEP
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内容分发网络 CDN
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CloudPond云服务
安全与合规
安全技术与应用
Web应用防火墙 WAF
企业主机安全 HSS
云防火墙 CFW
安全云脑 SecMaster
DDoS防护 AAD
数据加密服务 DEW
数据库安全服务 DBSS
云堡垒机 CBH
数据安全中心 DSC
云证书管理服务 CCM
威胁检测服务 MTD
态势感知 SA
认证测试中心 CTC
边缘安全 EdgeSec
大数据
MapReduce服务 MRS
数据湖探索 DLI
表格存储服务 CloudTable
可信智能计算服务 TICS
推荐系统 RES
云搜索服务 CSS
数据可视化 DLV
数据接入服务 DIS
数据仓库服务 GaussDB(DWS)
数据治理中心 DataArts Studio
湖仓构建 LakeFormation
智能数据洞察 DataArts Insight
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云数据库 GeminiDB
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图像识别 Image
文字识别 OCR
自然语言处理 NLP
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HetuEngine数据类型说明

更新时间:2024-11-26 GMT+08:00
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目前建表时支持的数据类型有:tinyint,smallint,bigint,int,boolean,real,decimal,double,varchar,string,binary,varbinary,timestamp,date,char,array,row,map,struct。其余的类型在数据查询和运算时支持。

通常情况下,大部分非复合数据类型都可以通过字面量加字符串的方式来输入,示例为添加了一个json格式的字符串:

select json '{"name": "aa", "gender": "man"}';
              _col0              
---------------------------------
 {"name":"aa","gender":"man"} 
(1 row)

布尔类型

“真”值的有效文本值是:TRUE、't'、'true'、'1'。

“假”值的有效文本值是:FALSE、'f'、'false'、'0'。

使用TRUE和FALSE是比较规范的用法(也是SQL兼容的用法)。

示例:

select BOOLEAN '0';
 _col0 
-------
 false 
(1 row)
 
select BOOLEAN 'TRUE';
 _col0 
-------
 true  
(1 row)
 
select BOOLEAN 't';
 _col0 
-------
 true  
(1 row)

整数类型

表1 整数类型

名称

描述

存储空间

取值范围

字面量

TINYINT

微整数

8位

-128~127

TINYINT

SMALLINT

小整数

16位

-32,768 ~ +32,767

SMALLINT

INTEGER

整数

32位

-2,147,483,648 ~ +2,147,483,647

INT

BIGINT

大整数

64位

-9,223,372,036,854,775,808 ~ 9,223,372,036,854,775,807

BIGINT

示例:

--创建具有TINYINT类型数据的表。  
CREATE TABLE int_type_t1  (IT_COL1 TINYINT) ;    
--插入TINYINT类型数据  
insert into int_type_t1  values (TINYINT'10');    
--查看数据。  
SELECT * FROM int_type_t1;  
 it_col1    
---------   
 10  
(1 row)    
--删除表。  
DROP TABLE int_type_t1;  

固定精度型

名称

描述

存储空间

取值范围

字面量

DECIMAL

固定精度的十进制数。精度最高支持到38位,但精度小于18位能保障性能最好。

Decimal有两个输入参数:

  • precision:总位数,默认38
  • scale:小数部分的位数,默认0
    说明:

    如果小数位为零,即十进制(38,0),则支持最高19位精度。

64位

DECIMAL

NUMERIC

同DECIMAL

128位

NUMERIC

表2 字面量示例

字面量示例

数据类型

DECIMAL '0'

DECIMAL(1)

DECIMAL '12345'

DECIMAL(5)

DECIMAL '0000012345.1234500000'

DECIMAL(20, 10)

--创建具有DECIMAL类型数据的表
CREATE TABLE decimal_t1 (dec_col1 DECIMAL(10,3)) ;    

--插入具有DECIMAL类型数据  
insert into decimal_t1 values (DECIMAL '5.325');     

--查看数据
SELECT * FROM decimal_t1;  
 dec_col1  
---------   
 5.325 
(1 row)    

--反例:小数位数超出定义长度,sql执行失败
insert into decimal_t1 values (DECIMAL '5.3253');
Query 20201126_034601_00053_tq98i@default@HetuEngine failed: Insert query has mismatched column types: Table: [decimal(10,3)], Query: [decimal(5,4)]

--删除表
DROP TABLE decimal_t1;  

--创建NUMERIC 类型表
CREATE TABLE tb_numberic_hetu(col1 NUMERIC(9,7));
CREATE TABLE

--插入数据
INSERT INTO tb_numberic_hetu values(9.12);
INSERT: 1 row

--查看数据
SELECT * FROM tb_numberic_hetu;
col1    
------------
  9.1200000 
(1 row)

浮点型

名称

描述

存储空间

取值范围

字面量

REAL

实数

32位

1.40129846432481707e-45 ~3.40282346638528860e+38,正或负

REAL

DOUBLE

双精度浮点数,15到17个有效位,具体取决于使用场景,有效位数并不取决于小数点位置

64位

4.94065645841246544e-324 ~1.79769313486231570e+308,正或负

DOUBLE

FLOAT

单精度浮点数,6到9个有效位,具体取决于使用场景,有效位数并不取决于小数点位置

32位

1.40129846432481707e-45 ~3.40282346638528860e+38,正或负

FLOAT

用法说明:
  • 分布式查询使用高性能硬件指令进行单精度或者双精度运算时,由于每次执行的顺序不一样,在调用聚合函数,比如SUM(),AVG(),特别是当数据规模非常大时,达到数千万甚至数十亿,其运算结果可能会略有不同。这种情况下,建议使用DECIMAL数据类型来运算。
  • 可以使用别名来指定数据类型。

    示例:

    --创建具有float类型数据的表
    CREATE TABLE float_t1 (float_col1 FLOAT) ;
    --插入具有float类型数据
    insert into float_t1 values (float '3.50282346638528862e+38');
    --查看数据
    SELECT * FROM float_t1;
    float_col1
    ------------
    Infinity
    (1 row)
    --删除表
    DROP TABLE float_t1;
  • 当小数部分为0时,可以通过cast()转为对应范围的整数处理,小数部分会四舍五入。

    示例:

    select CAST(1000.0001 as INT);
    _col0
    -------
    1000
    (1 row)
    select CAST(122.5001 as TINYINT);
    _col0
    -------
    123
    (1 row)
  • 使用指数表达式时,可以将字符串转为对应类型。
    示例:
    select CAST(152e-3 as double);
    _col0
    -------
    0.152
    (1 row)

字符类型

名称

描述

VARCHAR(n)

变长字符串,n指字节长度。

CHAR(n)

定长字符串,不足补空格。n是指字节长度,如不带精度n,默认为1。

VARBINARY

变长二进制数据。需要带上前缀X,如:X'65683F',暂不支持指定长度的二进制字符串。

JSON

取值可以是a JSON object、a JSON array、a JSON number、a JSON string、true、false or null。

STRING

兼容impala的String,底层是varchar。

BINARY

兼容hive的Binary,底层实现为varbinary。

  • SQL表达式中,支持简单的字符表达式,也支持Unicode方式,一个Unicode字符串是以U&为固定前缀,以4位数值表示的Unicode前需要加转义符。
    -- 字符表达式  
    select 'hello,winter!';  
          _col0         
    ------------------  
     hello,winter!   
    (1 row)  
    -- Unicode 表达式  
    select U&'Hello winter \2603 !';  
          _col0         
    ------------------  
     Hello winter ☃ !   
    (1 row)    
    -- 自定义转义符  
    select U&'Hello winter #2603 !' UESCAPE '#';  
          _col0         
    ------------------  
     Hello winter ☃ !   
    (1 row)  
  • VARBINARY与BINARY。
    -- 创建VARBINARY类型或BINARY类型的表
     create table binary_tb(col1 BINARY);
    
    -- 插入数据
     INSERT INTO binary_tb values (X'63683F');
    
    --查询数据
     select * from binary_tb ;  -- 63 68 3f 
  • 在做CHAR数值比较的时候,在对两个仅尾部空格数不同的CHAR进行比较时,会认为它们是相等的。
    SELECT CAST('FO' AS CHAR(4)) = CAST('FO     ' AS CHAR(5));
     _col0 
    -------
     true  
    (1 row)

时间和日期类型

时间和日期类型目前精确到毫秒。

表3 时间和日期类型

名称

描述

存储空间

DATE

日期和时间。仅支持ISO 8601格式:'2020-01-01'

32位

TIME

不带时区的时间(时、分、秒、毫秒)

例如:TIME '01:02:03.456'

64位

TIME WITH TIMEZONE

带时区的时间(时、分、秒、毫秒),时区用UTC值表示

例如:TIME '01:02:03.456 -08:00'

96位

TIMESTAMP

时间戳

64位

TIMESTAMP WITH TIMEZONE

带时区的时间戳

64位

INTERVAL YEAR TO MONTH

时间间隔字面量,年,月,格式: SY-M

S:可选符号(+/-)

Y:年数

M:月数

128位

INTERVAL DAY TO SECOND

时间间隔字面量,日,小时,分钟, 秒,精确到毫秒,格式:SD H:M:S.nnn

S:可选符号(+/-)

D:天数

M:分钟数

S:秒数

nnn:毫秒数

128位

示例:

-- 查询日期
SELECT DATE '2020-07-08';
   _col0    
------------
 2020-07-08 
(1 row)

-- 查询时间
SELECT TIME '23:10:15';
 _col0     
--------------
 23:10:15 
(1 row)

SELECT TIME '01:02:03.456 -08:00';
 _col0     
--------------
 01:02:03.456-08:00 
(1 row)

-- 时间间隔用法 
SELECT TIMESTAMP '2015-10-18 23:00:15' + INTERVAL '3 12:15:4.111' DAY TO SECOND;      
 _col0          
------------------------- 
 2015-10-22 11:15:19.111 
(1 row)

SELECT TIMESTAMP '2015-10-18 23:00:15' + INTERVAL '3-1' YEAR TO MONTH;
          _col0          
-------------------------
 2018-11-18 23:00:15 
(1 row)

select INTERVAL '3' YEAR + INTERVAL '2' MONTH ;
 _col0 
-------
 3-2   
(1 row)

select INTERVAL '1' DAY+INTERVAL '2' HOUR +INTERVAL '3' MINUTE +INTERVAL '4' SECOND ;
     _col0      
----------------
 1 02:03:04.000 
(1 row)

ARRAY

数组。

示例:ARRAY[1, 2, 3]。

--创建ARRAY类型表
create table array_tb(col1 ARRAY<STRING>);

--插入一条ARRAY类型数据
insert into array_tb values(ARRAY['HetuEngine','Hive','Mppdb']);

--查询数据
select * from array_tb; --    [HetuEngine, Hive, Mppdb]

MAP

键值对数据类型。

示例:MAP(ARRAY['foo', 'bar']、ARRAY[1, 2])。

--创建Map类型表
create table map_tb(col1 MAP<STRING,INT>);

--插入一条Map类型数据
insert into map_tb values(MAP(ARRAY['foo','bar'],ARRAY[1,2]));

--查询数据
select * from map_tb; --   {bar=2, foo=1} 

ROW

ROW的字段可是任意所支持的数据类型,也支持各字段数据类型不同的混合方式。

--创建ROW表
create table row_tb (id int,col1 row(a int,b varchar));

--插入ROW类型数据
insert into row_tb values (1,ROW(1,'HetuEngine'));

--查询数据
select * from row_tb; 
 id |     col1     
----|--------------
  1 | {a=1, b=HetuEngine} 

--字段是支持命名的,默认情况下,Row的字段是未命名的
select  row(1,2e0),CAST(ROW(1, 2e0) AS ROW(x BIGINT, y DOUBLE));
           _col0          |    _col1     
------------------------|--------------
 {1, 2.0} | {x=1, y=2.0} 
(1 row) 

--命名后的字段,可以通过域操作符"."访问
select col1.b from row_tb; -- HetuEngine

--命名和未命名的字段,都可以通过位置索引来访问,位置索引从1开始,且必须是一个常量
select col1[1] from row_tb;   -- 1

IPADDRESS

IP地址,可以表征IPv4或者IPv6地址。但在系统内,该类型是一个统一的IPv6地址。

对于IPv4的支持,是通过将IPv4映射到IPv6的取值范围(RFC 4291#section-2.5.5.2)来实现的。当创建一个IPv4时,会被映射到IPv6。当格式化时,如果数据是IPv4又会被重新映射为IPv4。 其他的地址则会按照RFC 5952所定义的规范格式来进行格式化。

示例:

select IPADDRESS '10.0.0.1', IPADDRESS '2001:db8::1';
  _col0   |    _col1
----------|-------------
 10.0.0.1 | 2001:db8::1
(1 row)

UUID

标准UUID (Universally Unique IDentifier),也被称为GUID (Globally Unique IDentifier)。

遵从RFC 4122标准所定义的格式。

示例:

select UUID '12151fd2-7586-11e9-8f9e-2a86e4085a59';
                _col0
--------------------------------------
 12151fd2-7586-11e9-8f9e-2a86e4085a59
(1 row)

HYPERLOGLOG

基数统计。

用HyperLogLog来近似计算唯一数的计数值,其代价要远小于用count来计算。

参见HyperLogLog函数函数。

  • HyperLogLog

    A HyperLogLog sketch可以用来高效的计算distinct()的近似值。

    它以一个稀疏的表征开始,然后变成一个密集的表征,此时效率将变得更高。

  • P4HyperLogLog

    类似于A HyperLogLog sketch,但是它以一个密集的表征开始。

QDIGEST

分位数(Quantile),亦称分位点,是指将一个随机变量的概率分布范围分为几个等份的数值点,常用的有中位数(即二分位数)、四分位数、百分位数等。quantile digest是一个分位数的集合,当需要查询的数据落在某个分位数附近时,就可以用这个分位数作为要查询数据的近似值。它的精度可以调节,但更高精度的结果会带来空间的昂贵开销。

STRUCT

底层用ROW实现,参照ROW

示例:

-- 创建struct 表
create table struct_tab (id int,col1 struct<col2: integer, col3: string>);

--插入 struct 类型数据
 insert into struct_tab VALUES(1, struct<2, 'HetuEngine'>);

--查询数据
select * from struct_tab; 
 id |        col1         
----|---------------------
  1 | {col2=2, col3=HetuEngine} 
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