半精度浮点数怎么安装 更多内容
  • 支持的数据类型

    5次方-1范围内的所有整数。 INT 用于存储有符号整数,精度为10,标度为0。 DECIMAL 带固定精度和小数位数的数值数据类型。 FLOAT 用于存储带二进制精度浮点数。 DOUBLE 用于存储指明双精度浮点数。 日期时间 DATE 用于存储年、月、日信息。 TIMESTAMP

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  • 货币类型

    34'::float8::numeric::money; 这种用法是不推荐使用的。浮点数不应该用来处理货币类型,因为小数点的位数可能会导致错误。 money类型的值可以转换为numeric类型而不丢失精度。转换为其他类型可能丢失精度,并且必须通过以下两步来完成: 1 SELECT '52093.8

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  • 规划导出数据

    INTEGER、BINARY_INTEGER INTEGER INT 8字节整数 BIGINT BIGINT BIGINT 单精度浮点数 FLOAT4 、REAL FLOAT4、REAL FLOAT 双精度浮点型 DOUBLE PRECISION、FLOAT8、BINARY_DOUBLE DOUBLE P

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  • 货币类型

    34'::float8::numeric::money; 这种用法是不推荐使用的。浮点数不应该用来处理货币类型,因为小数点的位数可能会导致错误。 money类型的值可以转换为numeric类型而不丢失精度。转换为其他类型可能丢失精度,并且必须通过以下两步来完成: 1 SELECT '52093.8

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  • 货币类型

    -------- $12.34 (1 row) 这种用法是不推荐使用的。浮点数不应该用来处理货币类型,因为小数点的位数可能会导致错误。 money类型的值可以转换为numeric类型而不丢失精度。转换为其他类型可能丢失精度,并且必须通过以下两步来完成: 1 2 3 4 5 openGauss=#

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  • 规划导出数据

    INTEGER、BINARY_INTEGER INTEGER INT 8字节整数 BIGINT BIGINT BIGINT 单精度浮点数 FLOAT4 、REAL FLOAT4、REAL FLOAT 双精度浮点型 DOUBLE PRECISION、FLOAT8、BINARY_DOUBLE DOUBLE P

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  • 原生数据类型

    19209290E-07F。若两个浮点数的差值的绝对值在这个范围内就认为相等。 DOUBLE 双精度浮点型,存储空间为8字节,在NULL情况下,采用计算值默认值为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

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  • 数值类型

    FLOAT4 单精度浮点数,不精准。 4字节。 -3.402E+38~+3.402E+38,6位十进制数字精度。 DOUBLE PRECISION, FLOAT8 双精度浮点数,不精准。 8字节。 -1.79E+308~+1.79E+308,15位十进制数字精度。 FLOAT[(p)]

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  • 数值类型

    FLOAT4 单精度浮点数,不精准。 4字节。 -3.402E+38~+3.402E+38,6位十进制数字精度。 DOUBLE PRECISION, FLOAT8 双精度浮点数,不精准。 8字节。 -1.79E+308~+1.79E+308,15位十进制数字精度。 FLOAT[(p)]

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  • 获取地理位置经纬度

    Android,开启GPS定位后Android仅返回经纬度) 返回结果 参数 说明 latitude 纬度,浮点数,范围为90 ~ -90 longitude 经度,浮点数,范围为180 ~ -180 address 地址 country 国家 province 省/直辖市 city

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  • 数据类型

    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 二进制数据类型 RAW 二进制大对象类型 BLOB 字符大对象类型 CLOB 字节字符大对象类型

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  • 字段设计

    在字段设计时,基于查询效率的考虑,一般遵循以下原则: 【建议】尽量使用高效数据类型。 选择数值类型时,在满足业务精度的情况下,选择数据类型的优先级从高到低依次为整数、浮点数、NUMERIC。 【建议】当多个表存在逻辑关系时,表示同一含义的字段应该使用相同的数据类型。 【建议】对于字

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  • 字段设计

    选择数据类型 在字段设计时,基于查询效率的考虑,一般需要遵循以下原则: 尽量使用高效数据类型。 选择数值类型时,在满足业务精度的情况下,选择数据类型的优先级从高到低依次为整数、浮点数、NUMERIC。 当多个表存在逻辑关系时,表示同一含义的字段应该使用相同的数据类型。 对于字符串数据,建议使

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  • 查看并导出校验结果

    已创建统计任务并执行校验。 使用须知 当执行求和操作(如sum或allsum)时,如果结果值的位数超过了Double类型的有效位数,会导致精度丢失。并且在处理非常大的数值时,由于浮点数精度限制,可能会导致实际存在的差异因为超出了Double类型能表示的有效位数而无法被感知到,从而使得差异率计算结果为0。

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  • Hudi写入小精度Decimal数据失败

    Hudi写入小精度Decimal数据失败 问题 Hudi表初始入库采用BULK_INSERT方式入库含有Decimal类型的数据,之后执行upsert,数据写入时报错: java.lang.UnsupportedOperationException: org.apache.parquet

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  • Hudi写入小精度Decimal数据失败

    Hudi写入小精度Decimal数据失败 问题 Hudi表初始入库采用BULK_INSERT方式入库含有Decimal类型的数据,之后执行upsert,数据写入时报错: java.lang.UnsupportedOperationException: org.apache.parquet

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  • 上报高精度日志接口参考

    上报高精度日志接口参考 功能介绍 该接口用于主机上报租户日志给LTS。 接入点IP可在LTS控制台安装ICAgent的安装命令中获取,端口为8102,调用时使用该参数请参见请求示例。 每次上报的时候, 每条日志都必须带一个纳秒级的时间戳。在LTS界面查看日志的时候, 会按照时间戳

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  • JDBC配置

    JDBC配置 目前, GaussDB 相关的第三方工具都是通过JDBC进行连接的,此部分将介绍工具配置时的注意事项。JDBC相关操作请参见基于JDBC开发。 连接参数 第三方工具通过JDBC连接GaussDB时,JDBC向GaussDB发起连接请求,会默认添加以下配置参数,详见JDB

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  • JDBC配置

    JDBC配置 目前,GaussDB相关的第三方工具都是通过JDBC进行连接的,此部分将介绍工具配置时的注意事项。 连接参数 第三方工具通过JDBC连接GaussDB时,JDBC向GaussDB发起连接请求,会默认添加以下配置参数,详见JDBC代码ConnectionFactoryImpl类的实现。

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  • JDBC配置

    JDBC配置 目前,GaussDB相关的第三方工具都是通过JDBC进行连接的,此部分将介绍工具配置时的注意事项。 连接参数 【关注】第三方工具通过JDBC连接GaussDB时,JDBC向GaussDB发起连接请求,会默认添加以下配置参数,详见JDBC代码ConnectionFactoryImpl类的实现。

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  • 字段设计

    选择数据类型 在字段设计时,基于查询效率的考虑,一般需要遵循以下原则: 尽量使用高效数据类型。 选择数值类型时,在满足业务精度的情况下,选择数据类型的优先级从高到低依次为整数、浮点数、NUMERIC。 当多个表存在逻辑关系时,表示同一含义的字段应该使用相同的数据类型。 对于字符串数据,建议使

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