l显示的精度不同。 【建议】对于精度敏感的场景，建议使用numeric类型。 【建议】通过JDBC连接数据库时，应该保证下面三个时区设置一致： JDBC客户端所在主机的时区。 GaussDB数据库 实例所在主机的时区。 GaussDB 数据库实例配置过程中时区。 时区设置相关的操作，请联系管理员。

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l显示的精度不同。 【建议】对于精度敏感的场景，建议使用numeric类型。 【建议】通过JDBC连接数据库时，应该保证下面三个时区设置一致： JDBC客户端所在主机的时区。 GaussDB数据库实例所在主机的时区。 GaussDB数据库实例配置过程中时区。 时区设置相关的操作，请联系管理员。

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显示和gsql显示的精度不同。 M-Compatibility模式数据库下，extra_float_digits的默认值为0。 对于精度敏感的场景，建议使用numeric类型。 通过JDBC连接数据库时，应该保证以下三个时区设置一致： JDBC客户端所在主机的时区。 GaussDB集群所在主机的时区。

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gsql显示的精度不同。 【建议】对于精度敏感的场景，建议使用numeric类型。 【建议】通过JDBC连接数据库时，应该保证下面三个时区设置一致： JDBC客户端所在主机的时区。 GaussDB集群所在主机的时区。 GaussDB集群配置过程中时区。 时区设置相关的操作请联系管理员处理。

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和gsql显示的精度不同。 对于精度敏感的场景，建议使用numeric类型。 通过JDBC连接数据库时，应该保证以下三个时区设置一致： JDBC客户端所在主机的时区。 GaussDB数据库实例所在主机的时区。 GaussDB数据库实例配置过程中时区。 时区设置相关的操作，请联系管理员。

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显示和gsql显示的精度不同。 M-Compatibility模式数据库下，extra_float_digits的默认值为0。 对于精度敏感的场景，建议使用numeric类型。 通过JDBC连接数据库时，应该保证以下三个时区设置一致： JDBC客户端所在主机的时区。 GaussDB数据库实例所在主机的时区。

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对于json函数和其他字符入参函数来说，如果含有转义字符的输入，默认情况下会与MySQL有一定差异，需要设置GUC参数set standard_conforming_strings= off;的情况下，对于转义字符的场景才会与MySQL兼容，但是会产生非标准字符输入的warning告警，在转义字符中\

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初始入库BULK_INSET方式会使用Spark内部parquet文件的写入类进行写入，Spark对不同精度的Decimal类型处理是不同的。 UPSERT操作时，Hudi使用Avro兼容的parquet文件写入类进行写入，这个和Spark的写入方式是不兼容的。 解决方案： 执行BULK_INSERT时指定设置“hoodie

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初始入库BULK_INSET方式会使用Spark内部parquet文件的写入类进行写入，Spark对不同精度的Decimal类型处理是不同的。 UPSERT操作时，Hudi使用Avro兼容的parquet文件写入类进行写入，这个和Spark的写入方式是不兼容的。 解决方案： 执行BULK_INSERT时指定设置“hoodie

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使用给定的key计算二进制块的HMAC值（采用 md5）。 hmac_sha1(binary, key) → varbinary 使用给定的key计算二进制块的HMAC值（采用 sha1）。 hmac_sha256(binary, key) → varbinary 使用给定的key计算二进制块的HMAC值（采用

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对于json函数和其他字符入参函数来说，如果含有转义字符的输入，默认情况下会与MySQL有一定差异，需要设置GUC参数set standard_conforming_strings= off;的情况下，对于转义字符的场景才会与MySQL兼容，但是会产生非标准字符输入的warning告警，在转义字符中\

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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/O性能；同时也可以减小相关计算时的内存消耗，提升计算

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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/O性能；同时也可以减小相关计算时的内存消耗，提升计算

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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/O性能；同时也可以减小相关计算时的内存消耗，提升计算

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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/O性能；同时也可以减小相关计算时的内存消

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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/O性能，同时也可以减小相关计算时的内存消

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cbrt cbrt函数用返回a的立方根。 命令格式 cbrt(DOUBLE a) 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 a 是 DOUBLE、BIGINT、DECIMAL、STRING类型。 参数a的格式包括浮点数格式、整数格式、字符串格式。 参数a非DOUB

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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/O性能；同时也可以减小相关计算时的内存消耗，提升计算

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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/O性能；同时也可以减小相关计算时的内存消耗，提升计算

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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/O性能；同时也可以减小相关计算时的内存消耗，提升计算

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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/O性能；同时也可以减小相关计算时的内存消

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