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以指定时间和UNIX epoch（UNIX epoch时间为1970年1月1日00:00:00）之间的秒数差定义的。可以向TIMESTAMP隐性转换的数据类型有STRING（必须具有"yyyy-MM-dd HH:mm:SS[.ffffff]"格式。小数点后精度可选）。 CHAR

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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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表关联列尽量使用相同的数据类型。如果表关联列数据类型不同，数据库必须动态地转化为相同的数据类型进行比较，这种转换会带来一定的性能开销。 父主题： 表设计最佳实践

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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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t1(id integer, set hll(14)); -- 向表中插入hll对象，参数一致，成功。 gaussdb=# insert into t1 values (1, hll_empty(14,-1)); -- 向表中插入hll对象，参数不一致，失败。 gaussdb=# insert

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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： 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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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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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如表1所示。 Gaus

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JSON数据类型 表1 JSON数据类型 序号 MySQL数据库 GaussDB数据库 1 JSON 不完全兼容 父主题： 数据类型

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JSON数据类型 表1 JSON数据类型 序号 MySQ数据库 GaussDB数据库 1 JSON 不完全兼容 父主题： 数据类型

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支持，存在差异 表3 浮点类型 序号 MySQL数据库 GaussDB数据库 差异 1 FLOAT[(M,D)] 支持，存在差异 FLOAT数据类型不支持KEY键值分区策略分区表。 2 FLOAT(p) 支持，存在差异 FLOAT数据类型不支持KEY键值分区策略分区表。 3 DOUBLE[(M

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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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如果DSC不能正常访问已添加的数据库，该数据库的“连通性”为“失败”。鼠标移动至“失败”上查看失败原因或者参照如何排查添加数据库连通性失败？解决。 添加大数据类型实例 自建大数据类型的实例需要手动添加，本节已Elasticsearch数据类型为例介绍如何添加自建大数据类型的实例。 登录管理控制台。

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数据类型映射关系 由于异构数据库之间的数据类型不是一一对应的，所以 数据复制服务 在进行迁移或同步时，会根据两种不同的数据库类型进行对应的数据类型映射。 本章节根据不同的数据库引擎，提供对应的数据库映射关系列表，方便您在进行数据库迁移或同步的时候参考。 MySQL->PostgreSQL

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单击需要查看的通道名称。进入所选通道的管理页面。 单击“源数据类型”后的，从下拉框中选择对应的源数据类型，可修改创建通道时已设置的源数据类型。或者选择待修改源数据类型通道对应的操作列，选择“更多 > 变更源数据类型”，弹出变更源数据类型对话框，修改创建通道时已设置的源数据类型。 “源数据类型”为“BLOB”、“JS

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请参见Oracle数据库迁移时支持的数据类型。 PostgreSQL 请参见PostgreSQL数据库迁移时支持的数据类型。 神通（ST） 请参见神通（ST）数据库迁移时支持的数据类型。 SAP HANA 请参见SAP HANA数据库迁移时支持的数据类型。 DWS 请参见DWS数据库迁移时支持的数据类型。

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HetuEngine数据类型说明 目前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，a

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修改列数据类型 概述 修改数据集相应列的数据类型。 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 column_type_map_str

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数据类型比较规则 数据类型比较（排序）规则是指相同数据类型的值之间发生比较（排序）时遵循的比较（排序）规则。 表1 比较规则 序号 Oracle数据库 GaussDB数据库 差异 规则描述 1 Numeric值 支持 - 支持基于数值大小的比较，位于数轴中相对靠近正方向的数字大于位于数轴中相对靠近反方向的数字，如

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