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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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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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HLL数据类型 HLL（HyperLoglog）是统计数据集中唯一值个数的高效近似算法。它有着计算速度快、节省空间的特点，不需要直接存储集合本身，而是存储一种名为HLL的数据结构。每当有新数据加入进行统计时，只需要把数据经过哈希计算并插入到HLL中，最后根据HLL就可以得到结果。

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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数据类型 HLL（HyperLoglog）是统计数据集中唯一值个数的高效近似算法。它有着计算速度快、节省空间的特点，不需要直接存储集合本身，而是存储一种名为HLL的数据结构。每当有新数据加入进行统计时，只需要把数据经过哈希计算并插入到HLL中，最后根据HLL就可以得到结果。

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JSON数据类型 表1 JSON数据类型 MySQ数据库 GaussDB数据库 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 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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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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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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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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HLL数据类型 HLL（HyperLoglog）是统计数据集中唯一值个数的高效近似算法。它有着计算速度快、节省空间的特点，不需要直接存储集合本身，而是存储一种名为HLL的数据结构。每当有新数据加入进行统计时，只需要把数据经过哈希计算并插入到HLL中，最后根据HLL就可以得到结果。

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HLL数据类型 HLL（HyperLoglog）是统计数据集中唯一值个数的高效近似算法。它有着计算速度快，节省空间的特点，不需要直接存储集合本身，而是存储一种名为HLL的数据结构。每当有新数据加入进行统计时，只需要把数据经过哈希计算并插入到HLL中，最后根据HLL就可以得到结果。

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向量数据类型 向量数据类型包括floatvector和boolvector两种。 floatvector数据类型是指多维数据中含有的数据为float类型，例如[1.0,3.0,11.0,110.0,62.0,22.0,4.0]。 floatvector成员仅支持单精度。单精度范围

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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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数值数据类型 整数类型 除特别说明外，MySQL兼容性MySQL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

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HLL数据类型 HLL（HyperLoglog）是统计数据集中唯一值个数的高效近似算法。它有着计算速度快、节省空间的特点，不需要直接存储集合本身，而是存储一种名为HLL的数据结构。每当有新数据加入进行统计时，只需要把数据经过哈希计算并插入到HLL中，最后根据HLL就可以得到结果。

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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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Connect可以将这些数据以文本文件的形式存储在OBS中。 如果需要配置“异常数据存储”，请展开“异常数据存储”模块参照表1进行配置，如果不需要配置，请将“异常数据存储”模块折叠，否则影响任务保存。 配置异常数据存储 在配置异常数据存储前，您需要提前完成OBS数据源的接入配置，具体请参见接入OBS数据源。

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GaussDB的自定义函数参数和返回值不支持长度校验，存储过程参数不支持长度校验，MySQL支持。 GaussDB的自定义函数和存储过程中的临时变量支持长度校验以及严格宽松模式下的报错和截断告警，MySQL不支持。 输入二进制或十六进制字符串时，GaussDB输出为十六进制，MySQL中根据ASCII码表转义，无法转义的输出为空。

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