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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GaussDB 支持的DATE的效限范围是：公元前4713年到公元294276年。 表1 隐式类型转换表 原始数据类型 目标数据类型 备注 CHAR VARCHAR2 - CHAR NUMBER 原数据必须由数字组成。 CHAR DATE 原数据不能超出合法日期范围。 CHAR RAW

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036854775807 是 是 TIMESTAMP 时间戳，表示日期和时间，格式为原始数据。例如：1621434131222 - - 是 是 CHAR 固定长度字符串 - - 是 是 VARCHAR 可变长度字符串 - - 是 是 DATE 日期类型，描述了特定的年月日，以yy

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[UNSIGNED] 支持 MySQL存储MEDIUMINT数据需要3字节。 带符号的范围是-8,388,608 ~ +8,388,607。 无符号的范围是0 ~ +16,777,215。 GaussDB映射为INT类型，存储需要4字节。 带符号的范围是-2,147,483,648 ~ +2,147

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如果其中一个参数是decimal类型，比较时使用的数据类型取决于另外一个参数。另外一个是decimal或者integer类型时，按照decimal类型；另外一个是其他类型，按照real类型比较。 其他场景都转换为 real 类型后比较。 集合运算和表达式场景，确定目标数据类型的规则如下：

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[UNSIGNED] 支持 MySQL存储MEDIUMINT数据需要3字节。 带符号的范围是-8,388,608 ~ +8,388,607。 无符号的范围是0 ~ +16,777,215。 GaussDB映射为INT类型，存储需要4字节。 带符号的范围是-2,147,483,648 ~ +2,147

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如果其中一个参数是decimal类型，比较时使用的数据类型取决于另外一个参数。另外一个是decimal或者integer类型时，按照decimal类型；另外一个是其他类型，按照real类型比较。 其他场景都转换为 real 类型后比较。 集合运算和表达式场景，确定目标数据类型的规则如下：

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，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型。如果表关联列数据类型不同，数据库必须动态地转化为相同的数据类型进行比较，这种转换会带来一定的性能开销。 父主题： 审视和修改表定义

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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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GaussDB支持的DATE的效限范围是：公元前4713年到公元294276年。 表1 隐式类型转换表 原始数据类型 目标数据类型 备注 CHAR VARCHAR2 - CHAR NUMBER 原数据必须由数字组成。 CHAR DATE 原数据不能超出合法日期范围。 CHAR RAW - CHAR CLOB

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，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型。如果表关联列数据类型不同，数据库必须动态地转化为相同的数据类型进行比较，这种转换会带来一定的性能开销。 父主题： 审视和修改表定义

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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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GaussDB支持的DATE的效限范围是：公元前4713年到公元294276年。 表1 隐式类型转换表 原始数据类型 目标数据类型 备注 CHAR VARCHAR2 - CHAR NUMBER 原数据必须由数字组成。 CHAR DATE 原数据不能超出合法日期范围。 CHAR RAW -

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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 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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