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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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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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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createPostgresTimeZone() }, }; 这些参数可能会导致JDBC客户端的行为与gsql客户端的行为不一致，例如，Date数据显示方式、浮点数精度表示、timezone显示。 如果实际期望和这些配置不符，建议在java连接设置代码中显式设定这些参数。 【建议】通过JDBC连接数据库

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() }, }; 这些参数可能会导致JDBC客户端的行为与gsql客户端的行为不一致，例如，Date数据显示方式、浮点数精度表示、timezone显示。 如果实际期望和这些配置不符，建议在java连接设置代码中显式设定这些参数。 通过JDBC连接数据库时，会设

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、获取测试用例详情、批量执行用例接口、批量更新测试用例结果，涉及接口如下： 创建自定义测试服务类型用例：新建用例进行测试。 更新自定义测试服务类型用例：修改用例信息。 批量删除自定义测试服务类型用例：可同时删除多个用例。 获取测试用例详情：单个查询用例详情。 批量执行测试用例：同时执行多个测试用例。

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2时，MySQL会给出错误的结果。）， GaussDB 依然将超长数字解析为一个double精度的值。考虑到超长数字内部都是使用浮点数进行储存，进行运算时无论GaussDB还是MySQL都会有精度丢失，建议您使用字符串来储存超长数字。 gaussdb=# select json_insert('[1

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36854775807 浮点类型 Float32 单精度浮点数 同C语言Float类型，单精度浮点数在机内占4个字节，用32位二进制描述。 Float64 双精度浮点数 同C语言Double类型，双精度浮点数在机内占8个字节，用64位二进制描述。 Decimal类型 Decimal

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createPostgresTimeZone() }, }; 这些参数可能会导致JDBC客户端的行为与gsql客户端的行为不一致，例如，Date数据显示方式、浮点数精度表示、timezone显示。 如果实际期望和这些配置不符，建议在java连接设置代码中显式设定这些参数。 【建议】通过JDBC连接数据库

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createPostgresTimeZone() }, }; 这些参数可能会导致JDBC客户端的行为与gsql客户端的行为不一致，例如，Date数据显示方式、浮点数精度表示、timezone显示。 如果实际期望和这些配置不符，建议在java连接设置代码中显式设定这些参数。 【建议】通过JDBC连接数据库

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() }, }; 这些参数可能会导致JDBC客户端的行为与gsql客户端的行为不一致，例如，Date数据显示方式、浮点数精度表示、timezone显示。 如果实际期望和这些配置不符，建议在java连接设置代码中显式设定这些参数。 通过JDBC连接数据库时，会设

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createPostgresTimeZone() }, }; 这些参数可能会导致JDBC客户端的行为与gsql客户端的行为不一致，例如，Date数据显示方式、浮点数精度表示、timezone显示。 如果实际期望和这些配置不符，建议在java连接设置代码中显式设定这些参数。 【建议】通过JDBC连接数据库

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() }, }; 这些参数可能会导致JDBC客户端的行为与gsql客户端的行为不一致，例如，Date数据显示方式、浮点数精度表示、timezone显示。 如果实际期望和这些配置不符，建议在java连接设置代码中显式设定这些参数。 通过JDBC连接数据库时，会设

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() }, }; 这些参数可能会导致JDBC客户端的行为与gsql客户端的行为不一致，例如，Date数据显示方式、浮点数精度表示、timezone显示。 如果实际期望和这些配置不符，建议在java连接设置代码中显式设定这些参数。 通过JDBC连接数据库时，会设

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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 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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------- 1999 (1 row) to_ieee754_32(real) → varbinary 根据IEEE 754算法，将单精度浮点数编码为一个32位大端字节序的二进制块。 select to_ieee754_32(3.14); _col0 -------------

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怎么查看用例的主设计人和主执行人？ 用例管理页面，点击“流程历史“按钮，排第一个的设计人和执行人就分别是主设计人和主执行人 父主题： 验证中心

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up 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，提升计算性能。比如对于整型数据，如果可以用smallint就尽量不用int，如果可以用int就尽量不用bigint。

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up 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，提升计算性能。比如对于整型数据，如果可以用smallint就尽量不用int，如果可以用int就尽量不用bigint。

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up 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，提升计算性能。比如对于整型数据，如果可以用smallint就尽量不用int，如果可以用int就尽量不用bigint。

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