任务提交 功能介绍 提交异步批量图像 内容审核 任务，返回任务标识，任务标识可用于查询任务结果。此接口为异步接口，相对于批量图像内容审核接口，支持更大图片列表批次。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。

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控制事务的提交。 子事务必须存在于显式事务或存储过程中，由SAVEPOINT语句控制子事务开始，由RELEASE SAVEPOINT语句控制子事务结束。如果一个事务在提交时还存在未释放的子事务，该事务提交前会先执行子事务的提交，所有子事务提交完毕后才会进行父事务的提交。 Usto

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控制事务的提交。 子事务必须存在于显式事务或存储过程中，由SAVEPOINT语句控制子事务开始，由RELEASE SAVEPOINT语句控制子事务结束。如果一个事务在提交时还存在未释放的子事务，该事务提交前会先执行子事务的提交，所有子事务提交完毕后才会进行父事务的提交。 Usto

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同一个伙伴同一个一级能力标签仅能申请1次激励，不能重复申请。 在申请激励页面，阅读并勾选承诺书后，单击“提交”。 每个一级能力标签额度固定，现金激励不支持多次申请，请您一次性提交。 提交成功后，华为方进行审核，审核结果会邮件通知您，请耐心等待。 查看激励申请审核状态 激励申请审核中 在

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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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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，可以支持0~4个参数入参，具体的参数含义与参数规格同函数hll_

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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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支持，存在差异 FLOAT数据类型不支持KEY键值分区策略分区表。 FLOAT(p) [ZEROFILL] 支持，存在差异 FLOAT数据类型不支持KEY键值分区策略分区表。 DOUBLE[(M,D)] [ZEROFILL] 支持，存在差异 DOUBLE数据类型不支持KEY键值分区策略分区表。

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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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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，请参见表1。 Gau

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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。 1 2 CREATE

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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，可以支持0~4个参数入参，具体的参数含义与参数规格同函数hll_

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数据类型介绍 目前使用Hetu引擎建表时支持的数据类型有：tinyint，smallint，bigint，int，boolean，real，decimal，double，varchar，string，binary，varbinary，timestamp，date，char，arr

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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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数值数据类型 整数类型 除特别说明外，MySQL兼容性B模式中的数据类型精度、标度、位数大小等默认不支持用浮点型数值定义，建议使用合法的整型数值定义。 整数类型公共差异说明： 输入格式： MySQL 对于类似“asbd”、“12dd”、“12 12”等字符场景的输入，会采取截断或

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支持，存在差异 FLOAT数据类型不支持KEY键值分区策略分区表。 FLOAT(p) [ZEROFILL] 支持，存在差异 FLOAT数据类型不支持KEY键值分区策略分区表。 DOUBLE[(M,D)] [ZEROFILL] 支持，存在差异 DOUBLE数据类型不支持KEY键值分区策略分区表。

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数据类型转换 不同的数据类型之间支持转换。有如下场景涉及到数据类型转换： 操作符（比较操作符、运算操作符等）的操作数的数据类型不一致。常见于查询条件或者关联条件中的比较运算。 函数调用时实参和形参的数据类型不一致。 DML语句要更新（包括INSERT、UPDATE、MERGE、R

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原生数据类型 DLI 支持原生数据类型，请参见表1。 表1 原生数据类型 数据类型 描述 存储空间 范围 OBS表支持情况 DLI表支持情况 INT 有符号整数 4字节 -2147483648～2147483647 是 是 STRING 字符串 - - 是 是 FLOAT 单精度浮点型

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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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FLOAT(p) 支持 分区表支持：FLOAT数据类型不支持KEY键值分区策略分区表。 操作符：数值类型使用^操作符，与MySQL不一致，GaussDB中^操作符为取指数运算。 取值范围：定义精度p时，仅支持使用合法的整型数据类型。 输出格式：对于非法入参一律报错ERROR，不

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