中软国际数据治理专业服务解决方案实践

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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JSON数据类型 表1 JSON数据类型 MySQL数据库 GaussDB 数据库 差异 JSON 支持，存在差异 GaussDB数据库MySQL兼容性B模式中的JSON类型与GaussDB数据库原生的JSON类型行为一致，与MySQL行为差异较大，此处不再逐个列出。 GaussD

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同SELECT语句中相同位置的投影列具有不同的数据类型，查询结果的最终数据类型，需要由各个SELECT语句投影列的数据类型共同确定。 确定目标数据类型的规则，GaussDB数据库和MySQL数据库存在体系上的差异。 GaussDB数据库规则： 操作符的操作数类型不一致时，并不是将

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JSON数据类型 表1 JSON数据类型 MySQ数据库 GaussDB数据库 差异 JSON 支持，存在差异 GaussDB数据库MySQL兼容性B模式中的JSON类型与GaussDB数据库原生的JSON类型行为一致，与MySQL行为差异较大，此处不再逐个列出。 GaussDB

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同SELECT语句中相同位置的投影列具有不同的数据类型，查询结果的最终数据类型，需要由各个SELECT语句投影列的数据类型共同确定。 确定目标数据类型的规则，GaussDB数据库和MySQL数据库存在体系上的差异。 GaussDB数据库规则： 操作符的操作数类型不一致时，并不是将

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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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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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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 1 Numeric值 支持 - 2 日期时间值 支持 - 3 二进制值 支持 - 4 字符值 支持，有差异

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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 1 Numeric值 支持 - 2 日期时间值 支持 - 3 二进制值 支持 - 4 字符值 支持，有差异

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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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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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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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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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复杂数据类型 Spark SQL支持复杂数据类型，如表1所示。 表1 复杂数据类型 数据类型 描述 使用格式 ARRAY 一组有序字段，使用指定的值构造ARRAY数组。可以为任意类型，要求所有字段的数据类型必须相同。 array(<value>,<value>[, ...]) 具体使用示例详见：ARRAY示例。

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复杂数据类型 Spark SQL支持复杂数据类型，如表1所示。 表1 复杂数据类型 数据类型 描述 使用格式 ARRAY 一组有序字段，使用指定的值构造ARRAY数组。可以为任意类型，要求所有字段的数据类型必须相同。 array(<value>,<value>[, ...]) 具体使用示例详见：ARRAY示例。

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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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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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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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CarbonData数据类型概述 简介 CarbonData中的数据存储在table实体中。CarbonData table与RDBMS中的表类似。RDBMS数据存储在由行和列构成的表中。CarbonData table存储的也是结构化的数据，拥有固定列和数据类型。 支持数据类型 CarbonData支持以下数据类型：

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