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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 (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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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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8s左右。 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

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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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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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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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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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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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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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0x2A3B4058 （二进制数据） 不支持 BYTEA VARBINARY（M） 字节数为M，允许长度为0-M的定长二进制字符串。 0x2A3B4059 （二进制数据） 不支持 BYTEA TEXT 字段的最大长度是65535个字符。 TEXT是“二进制大对象”，并用来存储大的二进制数据，如图像或其他类型的文件。

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聚合函数，比如SUM()，AVG()，特别是当数据规模非常大时，达到数千万甚至数十亿，其运算结果可能会略有不同。这种情况下，建议使用DECIMAL数据类型来运算。 可以使用别名来指定数据类型。 示例： --创建具有float类型数据的表 CREATE TABLE float_t1

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访问特殊数据类型 ecpg支持numeric、decimal、date、timestamp和interval数据类型。由于这些数据类型的内部结构较为复杂，无法被映射到初级数据类型的宿主变量，因此应用程序通过声明特殊类型的宿主变量以及使用pgtypes库中的函数处理这些特殊类型。p

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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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VarChar类型 VARCHAR(n) VARCHAR (n) 字符串(文本大对象) TEXT(CLOB) STRING 表2 ORC格式的只写外表与HIVE数据类型匹配关系 类型名称 GaussDB(DWS)内表支持类型（数据源表） GaussDB(DWS)只写外表对应的类型 HIVE建表类型

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数据类型转换说明 MySQL To GaussDB数据类型转换说明 Oracle To GaussDB数据类型转换说明 PostgreSQL To GaussDB 数据类型转换说明 Microsoft SQL Server To GaussDB配置项使用说明 父主题： 对象迁移

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访问特殊数据类型 ecpg支持numeric、decimal、date、timestamp和interval数据类型。由于这些数据类型的内部结构较为复杂，无法被映射到初级数据类型的宿主变量，因此应用程序通过声明特殊类型的宿主变量以及使用pgtypes库中的函数处理这些特殊类型。p

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