多维视图和多维分支 创建多维视图 批量创建多维视图 更新多维视图 父主题： 数据建模引擎

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数据集按列排序 概述 对输入数据集，按照选择的一些列，进行排序，生成新的数据集。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象 输出 数据集 参数说明 参数 子参数 参数说明

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数值 数值组件用于记录数字类型的数据信息，例如数量、年龄、库存、金额等。数值组件支持输入数字的最大有效长度为15位，数字较长时，系统会自动添加分隔符。如果有超过15位数字的输入要求，建议替换为文本组件。 在表单开发页面，从“数据组件”中，拖拽“数值”组件至表单设计区域，如图1。 图1

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数组 数组类型的使用 在使用数组之前，需要自定义一个数组类型。 在存储过程中紧跟AS关键字后面定义数组类型。定义方法为： TYPE array_type IS VARRAY(size) OF data_type [NOT NULL]; 其中： array_type：要定义的数组类型名。

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排序 ORDER BY SORT BY CLUSTER BY DISTRIBUTE BY 父主题： SELECT

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返回由malloc分配的字符串的指针，它包含numeric类型num的字符串表达。 numeric值将被使用dscale小数位打印，必要时会取整。 int PGTYPESnumeric_add(numeric* var1, numeric* var2, numeric* result)

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返回由malloc分配的字符串的指针，它包含numeric类型num的字符串表达。 numeric值将被使用dscale小数位打印，必要时会取整。 int PGTYPESnumeric_add(numeric* var1, numeric* var2, numeric* result)

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返回由malloc分配的字符串的指针，它包含numeric类型num的字符串表达。 numeric值将被使用dscale小数位打印，必要时会取整。 int PGTYPESnumeric_add(numeric* var1, numeric* var2, numeric* result)

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numeric_type_t1; 与整数类型相比，任意精度类型需要更大的存储空间，其存储效率、运算效率以及压缩比效果都要差一些。在进行数值类型定义时，优先选择整数类型。当且仅当数值超出整数可表示最大范围时，再选用任意精度类型。 使用Numeric/Decimal进行列定义时，建议指定该列的精度p以及标度s。

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返回由malloc分配的字符串的指针，它包含numeric类型num的字符串表达。 numeric值将被使用dscale小数位打印，必要时会取整。 int PGTYPESnumeric_add(numeric* var1, numeric* var2, numeric* result)

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排序 “排序”处理器用于处理数据的排序。 配置参数 参数 说明 数据集 待排序的数据，可以是上一步传过来的数据，也可以是自定义的数据。 可通过变量的方式引用前序步骤中的数据，请参考引用变量。 参数路径 排序使用的参数。 可通过变量的方式引用前序步骤中的数据，请参考引用变量。 排序方式

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排序 “排序”处理器用于处理数据的排序。 配置参数 参数 说明 数据集 待排序的数据，可以是上一步传过来的数据，也可以是自定义的数据。 可通过变量的方式引用前序步骤中的数据，请参考引用变量。 参数路径 排序使用的参数。 可通过变量的方式引用前序步骤中的数据，请参考引用变量。 排序方式

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数组 数组类型的使用 在使用数组之前，需要自定义一个数组类型。 在存储过程中紧跟AS关键字后面定义数组类型。定义方法为： TYPE array_type IS VARRAY(size) OF data_type [NOT NULL]; 其中： array_type：要定义的数组类型名。

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数组 数组类型的使用 在使用数组之前，需要自定义一个数组类型。 在存储过程中紧跟AS关键字后面定义数组类型。定义方法为： TYPE array_type IS VARRAY(size) OF data_type; 其中： array_type：要定义的数组类型名。 VARRAY：表示要定义的数组类型。

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数组 数组类型的使用 在使用数组之前，需要自定义一个数组类型。 在存储过程中紧跟AS关键字后面定义数组类型。定义方法如下。 TYPE array_type IS VARRAY(size) OF data_type; 其中： array_type：要定义的数组类型名。 VARRAY：表示要定义的数组类型。

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p为10，标度s为0。NUMERIC不带括号时，只在设置表列数据类型的时候指定为NUMERIC(10,0)，其他场景默认NUMERIC类型按原来范围使用。 说明： p为总位数，s为小数位数。 用户声明精度。每四位（十进制位）占用两个字节，然后在整个数据上加上八个字节的额外开销。 未指定精度的情况下，小数点前最大131

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数值类型 数值类型也叫数字类型。由1、2、4或8字节的整数以及4或8字节的浮点数和可选精度小数组成。 对应的数字操作符和相关函数，请参见数字操作函数和操作符。 GaussDB (DWS)支持的数值类型按精度可以分为：整数类型，任意精度型，浮点类型和序列整型。 整数类型 TINYIN

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数值类型 数值类型也叫数字类型。由1、2、4或8字节的整数以及4或8字节的浮点数和可选精度小数组成。 对应的数字操作符和相关函数，请参见数字操作函数和操作符。 GaussDB(DWS)支持的数值类型按精度可以分为：整数类型，任意精度型，浮点类型和序列整型。 整数类型 TINYIN

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排序SELECT ORDER BY SORT BY CLUSTER BY DISTRIBUTE BY 父主题： Spark SQL语法参考（即将下线）

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导入排序 CodeArts IDE提供了自动按字母顺序排序导入语句并移除不明确导入的“源代码操作”。 在代码编辑器中，右键单击并选择上下文菜单中的“源代码操作”。或者，按“Shift+Alt+S” /“Alt+Insert”（IDEA快捷键）。 在弹出菜单中，选择“Sort imports”。

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数组 数组类型的使用 数组支持的函数 父主题： 数组、集合和record

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