使用CREATE TABLE AS方式建表，对VARBINARY类型的字段设置默认值，在使用SHOW CREATE TABLE、DESC或\d 查询的时候回显与MySQL存在差异， GaussDB 显示为转换成十六进制后的值，而MySQL显示为原值。 示例： m_db=# CREATE TABLE

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数据类型支持的属性 表1 数据类型支持的属性 MySQL数据库 GaussDB数据库 NULL 支持 NOT NULL 支持 DEFAULT 支持 ON UPDATE 支持 PRIMARY KEY 支持 CHARACTER SET name 支持 COLLATE name 支持 父主题：

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使用CREATE TABLE AS方式建表，对VARBINARY类型的字段设置默认值，在使用SHOW CREATE TABLE、DESC或\d 查询的时候回显与MySQL存在差异，GaussDB显示为转换成十六进制后的值，而MySQL显示为原值。 示例： m_db=# CREATE TABLE

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选择数据类型 高效数据类型，主要包括以下三方面： 尽量使用执行效率比较高的数据类型 一般来说整型数据运算(包括=、＞、＜、≧、≦、≠等常规的比较运算，以及group by)的效率比字符串、浮点数要高。 尽量使用短字段的数据类型 长度较短的数据类型不仅可以减小数据文件的大小，提升I

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选择数据类型 高效数据类型，主要包括以下三方面： 尽量使用执行效率比较高的数据类型 一般来说整型数据运算(包括“=”、“＞”、“＜”、“≧”、“≦”、“≠”等常规的比较运算，以及group by)的效率比字符串、浮点数要高。 尽量使用短字段的数据类型 长度较短的数据类型不仅可以减

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10 to 16, or set -1 as default --删除已创建的hll类型的表。 gaussdb=# drop table t1,t2,t3; DROP TABLE 对含有HLL类型的表插入HLL对象时，HLL类型的设定参数须同插入对象的设定参数一致，否则报错。

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选择数据类型 高效数据类型，主要包括以下三方面： 尽量使用执行效率比较高的数据类型 一般来说整型数据运算(包括=、＞、＜、≧、≦、≠等常规的比较运算，以及group by)的效率比字符串、浮点数要高。 尽量使用短字段的数据类型 长度较短的数据类型不仅可以减小数据文件的大小，提升I

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其他差异请参见表格下方说明中的内容。 INT[(M)] [UNSIGNED] [ZEROFILL] 支持，存在差异 详情请参见表格下方说明中的内容。 INTEGER[(M)] [UNSIGNED] [ZEROFILL] 支持，存在差异 详情请参见表格下方说明中的内容。 BIGINT[(M)]

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选择数据类型 高效数据类型，主要包括以下三方面： 尽量使用执行效率比较高的数据类型 一般来说整型数据运算(包括=、＞、＜、≧、≦、≠等常规的比较运算，以及group by)的效率比字符串、浮点数要高。 尽量使用短字段的数据类型 长度较短的数据类型不仅可以减小数据文件的大小，提升I

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数据类型转换 数据库中有些数据类型间允许进行隐式类型转换（例如赋值、函数调用的参数等）、有些数据类型间不允许进行隐式数据类型转换（例如int），可尝试使用GaussDB提供的类型转换函数，例如CAST进行数据类型强转。 GaussDB数据库常见的隐式类型转换，请参见表1。 Gau

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ash seed验证，如果得到的distinct value相差不大，则可以从该组seed中任选一个作为hash seed。 HLL中主要的数据结构，请参见表2。 表2 HyperLogLog中主要数据结构 数据类型 功能描述 hll 大小为确定的1280 bytes，可直接计算得到distinct值。

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10 to 16, or set -1 as default --删除已创建的hll类型的表。 gaussdb=# DROP TABLE t1,t2,t3; DROP TABLE 对含有HLL类型的表插入HLL对象时，HLL类型的设定参数须同插入对象的设定参数一致，否则报错。

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ay，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", "sex": "man"}';

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选择数据类型 高效数据类型，主要包括以下三方面： 使用执行效率更高的数据类型 通常情况下，整型数据运算（包括“=”、“＞”、“＜”、“≧”、“≦”、“≠”等常规的比较运算，以及GROUP BY）的效率比字符串和浮点数的效率高。 使用短字段的数据类型 长度较短的数据类型不仅可以减小

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=''的宽松模式下报WARNING。 序列整数 表4 序列整数 MySQL数据库 GaussDB数据库 差异 SERIAL 支持，存在差异 GaussDB中SERIAL具体介绍请参见《开发指南》手册中的“SQL参考 > 数据类型 > 数值类型”章节。 规格上与MySQL的差异如下：

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388,607。 无符号的范围是0 ~ +16,777,215。 其他差异请参见表格下方说明中的内容。 INT[(M)] [UNSIGNED] [ZEROFILL] 支持，存在差异 输入格式： MySQL： 整型类型对于类似“1.2.3.4.5”有多个小数点的字符串形式输入，在宽松

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、BIGINT、BOOL聚合的结果类型为带UNSIGNED的类型，GaussDB的结果类型为不带UNSIGNED的类型；MySQL中BIT和INT、NUMERIC、FLOAT、DOUBLE等数值类型的聚合类型为VARBINARY类型，GaussDB中BIT和INT|NUMERIC

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ffffff]"格式。小数点后精度可选）。 CHAR CHAR的长度是固定的，使用指定长度的固定长度表示字符串。 DLI 中实际存储为STRING类型。 VARCHAR VARCHAR生成时会带有一个长度指定数，用来定义字符串中的最大字符数。如果一个向VARCHAR转换的STRING型中的字符个数超过了长度指定数，那

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选择数据类型 高效数据类型，主要包括以下三方面： 尽量使用执行效率比较高的数据类型 一般来说整型数据运算(包括=、＞、＜、≧、≦、≠等常规的比较运算，以及group by)的效率比字符串、浮点数要高。 尽量使用短字段的数据类型 长度较短的数据类型不仅可以减小数据文件的大小，提升I

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数据类型转换 数据库中允许有些数据类型进行隐式类型转换（赋值、函数调用的参数等），有些数据类型间不允许进行隐式数据类型转换，可尝试使用GaussDB提供的类型转换函数，例如CAST进行数据类型强转。 GaussDB数据库常见的隐式类型转换，请参见表1。 GaussDB支持的DAT

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