数据类型 本章节介绍了在PostgreSQL11开源版本的基础上，RDS for PostgreSQL增强版支持的数据类型。 表1 数据类型 数据类型名称 数据类型 变长字符串类型 VARCHAR2，NVARCHAR2 十进制浮点数类型 DECIMAL 双精度二进制浮点类型 BINARY_DOUBLE

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本项目华为云 数据仓库 专家服务不包括以下内容： 应用程序改造、应用程序设计、数据库逻辑结构设计 迁移未明确认定为“范围内”的应用系统 迁移未明确认定为“范围内”的数据 云平台基础架构设施及环境的设计与搭建 实施所需的通信基础架构和组件 服务内容 服务内容 服务说明 华为云数据仓库产品咨询服务

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向量化引擎支持的数据类型 向量化引擎支持的数据类型如表1所示。 表1 向量化引擎支持的数据类型 类别 数据类型 长度 是否支持 Numeric Types tinyint [unsigned] 1 支持 smallint [unsigned] 2 支持 mediumint [unsigned]

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向量化引擎支持的数据类型 向量化引擎支持的数据类型如表1所示。 表1 向量化引擎支持的数据类型 类别 数据类型 长度 是否支持 Numeric Types tinyint [unsigned] 1 支持 smallint [unsigned] 2 支持 mediumint [unsigned]

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列存表支持的数据类型 列存表支持的数据类型如表1所示。其他未列举的数据类型，暂不支持。 表1 列存表支持的数据类型 类别 数据类型 描述 长度 数值类型 smallint 小范围整数，别名为INT2。 2 integer 常用的整数，别名为INT4。 4 bigint 大范围的整数，别名为INT8。

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列存表支持的数据类型 列存表支持的数据类型如表1所示。其他未列举的数据类型，暂不支持。 表1 列存表支持的数据类型 类别 数据类型 描述 长度 数值类型 smallint 小范围整数，别名为INT2。 2 integer 常用的整数，别名为INT4。 4 bigint 大范围的整数，别名为INT8。

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计算值默认值为0。 由于浮点类型的数据在计算机中的存储方式的限制，在比较两个浮点类型的数据是否相等时，因存在精度问题，不能直接采用“a==b”的方式进行比较，建议使用“(a-b)的绝对值<=EPSILON”这种方式进行比较，EPSILON为允许的误差范围，一般为1.1920929

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JSON数据类型 表1 JSON数据类型 MySQ数据库 GaussDB数据库 差异 JSON 支持，存在差异 GaussDB 数据库MySQL兼容性B模式中的JSON类型与GaussDB数据库原生的JSON类型行为一致，与MySQL行为差异较大，此处不再逐个列出。 GaussDB

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中相同位置的投影列具有不同的数据类型，查询结果的最终数据类型，需要由各个SELECT语句投影列的数据类型共同确定。 确定目标数据类型的规则，GaussDB数据库和MySQL数据库存在体系上的差异。 GaussDB数据库规则： 操作符的操作数类型不一致时，并不是将操作数的类型统一转

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在开启精度传递的场景下，使用UNION，如果参与集合运算的查询语句，其查询的字段为常量，且查询的结果数据类型为INT/DECIMAL，则最后返回的精度存在差异。在MySQL 5.7中，返回的精度与UNION左右两侧的顺序有关；在MySQL 8.0中修复了这个问题，返回的精度与UNI

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JSON数据类型 表1 JSON数据类型 MySQL数据库 GaussDB数据库 差异 JSON 支持，存在差异 GaussDB数据库MySQL兼容性B模式中的JSON类型与GaussDB数据库原生的JSON类型行为一致，与MySQL行为差异较大，此处不再逐个列出。 GaussD

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中相同位置的投影列具有不同的数据类型，查询结果的最终数据类型，需要由各个SELECT语句投影列的数据类型共同确定。 确定目标数据类型的规则，GaussDB数据库和MySQL数据库存在体系上的差异。 GaussDB数据库规则： 操作符的操作数类型不一致时，并不是将操作数的类型统一转

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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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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和复合类型），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。

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合要求： 当前默认参数下，可以计算的distinct value值为1.6e+12，如果计算得到的distinct value值为NaN，需要调整log2m和regwidth来容纳更多的distinct value。 虽然hash算法存在极低的hash collision概率，但

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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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报错。 boolvector不能为NULL，当插入、更新或转换NULL值作为向量数据时，数据库会报错。 向量类型的使用 向量类型的使用示例如下： -- 创建含向量类型的表，同时设定数据维度。建表时向量类型必须要指定维度。 gaussdb=# CREATE TABLE t1(id int

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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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MySQL存储MEDIUMINT数据需要3字节。 带符号的范围是-8,388,608 ~ +8,388,607。 无符号的范围是0 ~ +16,777,215。 GaussDB映射为INT类型，存储需要4字节。 带符号的范围是-2,147,483,648 ~ +2,147,483,647。 无符号的范围是0 ~ +4

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5”有多个小数点的字符串形式输入，在宽松模式下MySQL会发生错误解析，抛出WARNING并插表成功，例如将“1.2.3.4.5”插入表后值为12。 GaussDB： 整型类型对于类似“1.2.3.4.5”有多个小数点的的字符串形式输入，在宽松模式下，会将第二个小数点后的字符当作非法

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SET和ENUM两种类型暂未支持，暂时当做报错处理。 常量类型和其他类型做类型聚合的时候，输出类型的精度为其他类型的精度。如“SELECT "helloworld" UNION SELECT p FROM t;”的结果的精度为属性p的精度。 定点常量和不带精度约束的类型（非字符串类型如int、bool、year等

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