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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。比如某客户场景中对列存表进行点查询，filter条件在一个numeric列上，执

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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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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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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 hll头部为27字节长度字段，默认规格下数据段长度0~16KB，可直接计算得到distinct值。 创建HLL数据类型时，可以

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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如表1所示。 Gaus

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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，那么这个STRING会被自动缩短。和STRING类型一样，VARCHAR末尾的空格数是有意义的，会影响比较结果。 DLI 中实际存储为STRING类型。 DATE

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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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JSON数据类型 表1 JSON数据类型 序号 MySQL数据库 GaussDB数据库 1 JSON 不完全兼容 父主题： 数据类型

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JSON数据类型 表1 JSON数据类型 序号 MySQ数据库 GaussDB数据库 1 JSON 不完全兼容 父主题： 数据类型

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数值数据类型 表1 整数类型 序号 MySQL数据库 GaussDB数据库 差异 1 BOOL 支持，存在差异 输出格式：GaussDB中SELECT TRUE/FALSE输出结果为t/f，MySQL为1/0。 MySQL：BOOL/BOOLEAN类型实际映射为TINYINT类型。

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转小类型的转换规则。 GaussDB中隐式转换因数据类型本身差异点，输出格式存在部分行为不一致。 GaussDB中的隐式转换，BIT数据类型到字符数据类型和二进制数据类型转换，输出存在部分行为不一致。GaussDB输出为十六进制，MySQL中根据ASCII码表转义，无法转义的输出为空。

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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。 HLL的应用场景 使用hll数据类型场景 创建带有hll类型的表并向表中插入空的hll。

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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，那么这个STRING会被自动缩短。和STRING类型一样，VARCHAR末尾的空格数是有意义的，会影响比较结果。DLI中实际存储为STRING类型。 DATE

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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(DWS)提供的类型转换函数，例如CAST进行数据类型强转。 GaussDB(DWS)数据库常见的隐式类型转换，请参见表1。 Gau

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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 hll头部为27字节长度字段，默认规格下数据段长度0~16KB，可直接计算得到distinct值。 创建HLL数据类型时，可以

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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。比如某客户场景中对列存表进行点查询，filter条件在一个numeric列上，执

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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 hll头部为27字节长度字段，默认规格下数据段长度0~16KB，可直接计算得到distinct值。 创建HLL数据类型时，可以

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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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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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