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

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mal类型。 隐式类型转换差异点 GaussDB中统一平铺成小类型到小类型的转换规则，MySQL中使用小类型转大类型，大类型转小类型的转换规则。 GaussDB中隐式转换因数据类型本身差异点，输出格式存在部分行为不一致。 GaussDB中的隐式转换，BIT数据类型到字符数据类型和

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0 (8 rows) 插入数据不满足hll数据结构要求时报错场景 当用户给hll类型的字段插入数据的时候，必须保证插入的数据满足hll数据结构要求，如果解析后不满足就会报错。 例如： 插入数据'E\\1234'时，该数据不满足hll数据结构，不能解析成功因此失败报错。 1

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作为函数/存储过程出入参、返回值时，MySQL支持功能、GaussDB语法不报错功能不支持。 GaussDB数据库和MySQL数据库整数类型具体差异请参见表1。 表1 整数类型 MySQL数据库 GaussDB数据库 差异 BOOL 支持，存在差异 MySQL：BOOL/BOOLEAN类型实际映射为TINYINT类型。

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

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L值，数据库会报错。 floatvector不能为NULL，当插入、更新或转换NULL值作为向量数据时，数据库会报错。 boolvector数据类型是指多维数据中含有的数据为bool类型，例如[0,0,0,0,0,1,0,0,1,0,0,0]。 boolvector数据类型成员可

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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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daily_uniques; 场景3：“插入数据不满足hll数据结构要求” 当用户给hll类型的字段插入数据的时候，必须保证插入的数据满足hll数据结构要求，如果解析后不满足就会报错。如下示例中： 插入数据'E\\1234'时，该数据不满足hll数据结构要求，不能解析成功因此失败报错。 1

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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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daily_uniques; 场景3：“插入数据不满足hll数据结构要求” 当用户给hll类型的字段插入数据的时候，必须保证插入的数据满足hll数据结构要求，如果解析后不满足就会报错。如下示例中： 插入数据'E\\1234'时，该数据不满足hll数据结构要求，不能解析成功因此失败报错。 1

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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

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daily_uniques; 场景3：“插入数据不满足hll数据结构要求” 当用户给hll类型的字段插入数据的时候，必须保证插入的数据满足hll数据结构要求，如果解析后不满足就会报错。如下示例中： 插入数据'E\\1234'时，该数据不满足hll数据结构要求，不能解析成功因此失败报错。 1

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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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daily_uniques; 场景3：“插入数据不满足hll数据结构要求” 当用户给hll类型的字段插入数据的时候，必须保证插入的数据满足hll数据结构要求，如果解析后不满足就会报错。如下示例中： 插入数据'E\\1234'时，该数据不满足hll数据结构要求，不能解析成功因此失败报错。 1

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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和复合类型），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。

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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和复合类型），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。

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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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数值数据类型 表1 整数类型 MySQL数据库 GaussDB数据库 差异 BOOL 不完全兼容 MySQL：BOOL/BOOLEAN类型实际映射为TINYINT类型。 GaussDB：支持BOOL，其中： “真”值的有效文本值是：TRUE、't'、'true'、'y'、'yes'、'1'

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个不同类型的处理规则。此方式不存在类型隐式转换，但自定义的处理规则隐含了转换的操作。 集合运算和表达式场景，确定目标数据类型的规则： 如果所有类型都相同，则此类型即为目标类型。 两个数据类型如果不同，检查数据类型是否属于同一种类的数据类型，如数值类型、字符类型、日期时间类型等。不

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数值数据类型 表1 整数类型 MySQL数据库 GaussDB数据库 差异 BOOL 不完全兼容 MySQL：BOOL/BOOLEAN类型实际映射为TINYINT类型。 GaussDB：支持BOOL，其中： “真”值的有效文本值是：TRUE、't'、'true'、'y'、'yes'、'1'

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