云数据库 RDS for MySQL

 

云数据库 RDS for MySQL拥有即开即用、稳定可靠、安全运行、弹性伸缩、轻松管理、经济实用等特点,让您更加专注业务发展。

 
 

    mysql时间转换int 更多内容
  • 长整型时间转换

    长整型时间转换 概述 “长整型时间转换”算子,用于配置长整型数值与日期的转换。 输入与输出 输入:需要转换的字段 输出:转换后的新字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 转换类型 配置长整型时间转换类型: long to date:长整型数值转换为DATE类型。

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  • 长整型时间转换

    长整型时间转换 概述 “长整型时间转换”算子,用于配置长整型数值与日期的转换。 输入与输出 输入:需要转换的字段 输出:转换后的新字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 转换类型 配置长整型时间转换类型: long to date:长整型数值转换为DATE类型。

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  • MySQL To GaussDB数据类型转换说明

    MEDIUMINT 有符号整数类型转换 选择配置项的值为“类型保持不变,不做转换”,可与DRS转换后在 GaussDB 存储等价。 无符号整数类型转换 选择配置项的值为“类型保持不变,不做转换”,可与DRS转换后在GaussDB 存储等价。 类型转换后是否添加CHECK约束 选择配置

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  • 如何将UTC时间转换成本地时间?

    parse时会根据本地时区进行转换 sdf.setTimeZone(TimeZone.getTimeZone("UTC")); //由于Date没有时区的概念, parse时转换的UTC时间转换成本地时间, 例如:转换成北京时间时, 时间+8 为2019-07-11

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  • MySQL->PostgreSQL

    03:14:07' UTC。 可参考MySQL的官方文档。 对于PostgreSQL而言,0000年,00月,00日是非法时间,DRS会转换成1970-01-01,比如MySQL的DATE类型的'0000-00-00'通过DRS会转换成'1970-01-01';比如MySQL的DATETIME类

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  • 表级时间点恢复(MySQL)

    表级时间点恢复(MySQL) 功能介绍 为了保证数据完整性,降低对原实例的性能影响,在进行表级时间点恢复备份时,首先将选中时间点的全量数据和增量数据在后台恢复至一个临时实例,然后自动导出用户需要恢复的表,再将这些表恢复至原实例。 该接口计划于2025-09-14下线,建议及时切换到新接口表级时间点恢复(MySQL)。

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  • 日期时间对象和Unix时间戳的相互转换

    日期时间对象和Unix时间戳的相互转换 处理函数 推荐dt_parse函数将Unix时间转换为日期时间字符串。 e_set函数中的tz参数设置会将不带时区的日期时间对象处理为带时区的,或将原时区的转换为目标时区。 Unix时间转换成带时区的时间字符串对象。 原始日志 {

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  • 表级时间点恢复(MySQL)

    表级时间点恢复(MySQL) 功能介绍 为了保证数据完整性,降低对原实例的性能影响,在进行表级时间点恢复备份时,首先将选中时间点的全量数据和增量数据在后台恢复至一个临时实例,然后自动导出用户需要恢复的表,再将这些表恢复至原实例。 该操作会在原实例上新生成恢复后的库表,请确保您的原实例磁盘空间充足。

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  • 数据类型转换

    执行结果为true,与MySQL结果相反:根据规则选定的公共类型为int类型,因此将左表达式'1970-01-01'转换int类型与列表中的表达式转换int类型后的值依次比较。 -- '1970-01-01'和'1970-01-02'转换int类型时都为1970(兼容MySQL模式下,转

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  • 数据类型转换

    执行结果为true,与MySQL结果相反:根据规则选定的公共类型为int类型,因此将左表达式'1970-01-01'转换int类型与列表中的表达式转换int类型后的值依次比较。 -- '1970-01-01'和'1970-01-02'转换int类型时都为1970(兼容MySQL模式下,转

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  • 数据类型转换

    执行结果为true,与MySQL结果相反:根据规则选定的公共类型为int类型,因此将左表达式'1970-01-01'转换int类型与列表中的表达式转换int类型后的值依次比较。 -- '1970-01-01'和'1970-01-02'转换int类型时都为1970(兼容MySQL模式下,转

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  • 数据类型转换

    执行结果为true,与MySQL结果相反:根据规则选定的公共类型为int类型,因此将左表达式'1970-01-01'转换int类型与列表中的表达式转换int类型后的值依次比较。 -- '1970-01-01'和'1970-01-02'转换int类型时都为1970(兼容MySQL模式下,转

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  • MySQL与MRS Hudi字段类型映射

    false TINYINT UNSIGNED INT - SMALLINT INT - SMALLINT UNSIGNED INT - MEDIUMINT INT - MEDIUMINT UNSIGNED BIGINT - INT INT - INT UNSIGNED BIGINT - BIGINT

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  • 迁移MySql到DLI字段类型转换报错For input string:"false"怎么处理?

    。迁移到目的端INT类型的字段中会报错,提示类型转换错误,因为Mysql会自动识别将"0"或"1"转换为"false"或"true"。 解决方案 可通过以下两种方式解决问题: 修改目的端建表语句,INT类型为BOOL类型; 源端修改MySql参数,将该"mysql.bool.type

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  • 使用kv-cache-int8量化

    使用kv-cache-int8量化 kv-cache-int8是实验特性,在部分场景下性能可能会劣于非量化。当前支持per-tensor静态量化,支持kv-cache-int8量化和FP16、BF16、AWQ、smoothquant的组合。 kv-cache-int8量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件。

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  • 使用kv-cache-int8量化

    pe类型不影响int8的scale系数的抽取和加载。 启动kv-cache-int8-per-tensor量化服务。 在使用OpenAI接口或vLLM接口启动推理服务时添加如下参数: --kv-cache-dtype int8_pertensor #只支持int8,表示kvint8

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  • 使用kv-cache-int8量化

    使用kv-cache-int8量化 kv-cache-int8是实验特性,在部分场景下性能可能会劣于非量化。当前支持per-tensor静态量化,支持kv-cache-int8量化和FP16、BF16、AWQ、smoothquant的组合。 kv-cache-int8量化支持的模型请参见表1。

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  • 使用kv-cache-int8量化

    使用kv-cache-int8量化 kv-cache-int8是实验特性,在部分场景下性能可能会劣于非量化。当前支持per-tensor静态量化,支持kv-cache-int8量化和FP16、BF16、AWQ、smoothquant的组合。 kv-cache-int8量化支持的模型请参见表3。

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  • Microsoft SQL Server->GaussDB(for MySQL)

    Server->GaussDB(for MySQL) 数据类型(Microsoft SQL Server) 数据类型(GaussDB(for MySQL)) 是否支持映射 TINYINT TINYINT 支持,GaussDB(for MySQL)使用无符号。 SMALLINT SMALLINT 支持 INT INT

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  • 使用CDM服务迁移MySQL数据至MRS Hive

    EndTerminal int,Bike int,SubscriberType varchar(32),ZipCodev varchar(10))partitioned by (y int,ym int,ymd int); Hive表trip_data有三个分区字段:骑行起始时间的年、骑行起始时间的年月、骑行起始时间的年月日。

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  • Microsoft SQL Server->MySQL

    SQL Server->MySQL 数据类型(Microsoft SQL Server) 数据类型(MySQL) 是否支持映射 TINYINT TINYINT 支持,RDS for MySQL使用无符号 SMALLINT SMALLINT 支持 INT INT 支持 BIGINT BIGINT

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