数据类型 数据类型是一组值的集合以及定义在这个值集上的一组操作。 GaussDB数据库 是由表的集合组成的，而各表中的列定义了该表，每一列都属于一种数据类型， GaussDB 根据数据类型有相应函数对其内容进行操作，例如：GaussDB可对数值型数据进行加、减、乘、除等操作。 XML类型

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数据类型 数据类型是一组值的集合以及定义在这个值集上的一组操作。GaussDB数据库是由表的集合组成的，而各表中的列定义了该表，每一列都属于一种数据类型，GaussDB根据数据类型有相应函数对其内容进行操作，例如GaussDB可对数值型数据进行加、减、乘、除等操作。 XML类型数

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数据类型 数据类型是一组值的集合以及定义在这个值集上的一组操作。GaussDB数据库是由表的集合组成的，而各表中的列定义了该表，每一列都属于一种数据类型，GaussDB根据数据类型有相应函数对其内容进行操作，例如GaussDB可对数值型数据进行加、减、乘、除等操作。 XML类型数

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数据类型 数据类型是数据的一个基本属性，用于区分不同类型的数据。不同的数据类型所占的存储空间不同，能够进行的操作也不相同。数据库中的数据存储在数据表中。数据表中的每一列都定义了数据类型，用户存储数据时，须遵从这些数据类型的属性，否则可能会出错。 GaussDB支持某些数据类型间的

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//演示基于JDBC开发的主要步骤，会涉及创建数据库、创建表、插入数据等。 // 认证用的用户名和密码直接写到代码中有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中存放（密码应密文存放，使用时解密），确保安全。 // 本示例以用户名和密码保存在环境变量中为例，运行本示例前请先在本地环境中设置环境变

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数据类型 数据类型 输入 输出 数值类型 BIGINT BIGINT BYTEINT SMALLINT DECIMAL [(n[,m])] DECIMAL [(n[,m])] DOUBLE PRECISION DOUBLE PRECISION FLOAT DOUBLE PRECISION

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其他常用操作 导入数据至 DLI 表的方式 数据湖探索 监控指标说明及查看指导 云审计 服务支持的DLI操作列表说明 配额管理

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应不同的网络带宽、不同的终端处理能力和不同的用户需求。 弱网环境 是指网络的服务质量相对来说不是非常稳定，导致用户经常会在弱信号的网络环境下通信。 月结95带宽峰值计费 一种按带宽的计费方式，指在一个自然月内，将每个有效日的所有峰值带宽的统计点进行排序，去掉数值最高的5%的统计点

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置可以设置每台机器上运行的worker数量。端口的取值范围是1024到65535，不同端口使用逗号分隔。 6700,6701,6702,6703 WORKER_GC_OPTS supervisor启动worker时使用的jvm选项。需要根据业务中对内存等的使用来进行设置，例如是简

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是指将一个视频文件转换成另一个或多个不同码率的视频文件，以适应不同的网络带宽、不同的终端处理能力和不同的用户需求。与实时转码使用实时媒体流进行转码不同，离线转码必须在获取到完整的视频文件后才可启动转码任务。 封装格式 是指将已经编码压缩好的视频流和音频流按照一定的格式规范放到一个文件中。常用的协议有MP4、FLV和HLS等。

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等资源划分成多个集群。一个Region中的多个AZ间通过高速光纤相连，以满足用户跨AZ构建高可用性系统的需求。 图1阐明了区域和可用区之间的关系。 图1 区域和可用区 目前，华为云已在全球多个地域开放云服务，您可以根据需求选择适合自己的区域和可用区。更多信息请参见华为云全球站点。

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数据类型 本章节介绍了在PostgreSQL11开源版本的基础上，RDS for PostgreSQL增强版支持的数据类型。 表1 数据类型 数据类型名称 数据类型 变长字符串类型 VARCHAR2，NVARCHAR2 十进制浮点数类型 DECIMAL 双精度二进制浮点类型 BINARY_DOUBLE

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NUMBER不带参数时，GaussDB的精度p的默认值远大于带参数时的最大边界值；而在Oracle中，精度p的默认值等于带参数时的最大边界值。 GaussDB不支持标度s为负值；在Oracle中，标度s为负值时会精确到相应的整数位。 2 FLOAT [ ( p ) ] 支持。 - 3 BINARY_FLOAT

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华为云帮助中心，为用户提供产品简介、价格说明、购买指南、用户指南、API参考、最佳实践、常见问题、视频帮助等技术文档，帮助您快速上手使用华为云服务。

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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(DWS)提供的类型转换函数，例如CAST进行数据类型强转。 GaussDB(DWS)数据库常见的隐式类型转换，请参见表1。 Gau

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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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，选取2-3个hash seed验证，如果得到的distinct value相差不大，则可以从该组seed中任选一个作为hash seed。 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

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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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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IO性能；同时也可以减小相关计算时的内存消耗，提升计算性能。比如对于整型数据，如果可以用smallint就尽量不用int，如果可以用int就尽量不用bigint。 使用一致的数据类型 表关联列尽量使用相同的数据类

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，选取2-3个hash seed验证，如果得到的distinct value相差不大，则可以从该组seed中任选一个作为hash seed。 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

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报错。 boolvector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。 向量类型的使用 向量类型的使用示例如下： -- 创建含向量类型的表，同时设定数据维度。建表时向量类型必须要指定维度。 gaussdb=# CREATE TABLE t1(id int

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