数据仓库服务 GaussDB(DWS)

 

GaussDB(DWS)是一款具备分析及混合负载能力的分布式数据库,支持x86和Kunpeng硬件架构,支持行存储与列存储,提供GB~PB级数据分析能力、多模分析和实时处理能力,用于数据仓库、数据集市、实时分析、实时决策和混合负载等场景,广泛应用于汽车、制造、零售、物流、互联网、金融、政府、电信等行业分析决策系统

 
 

    数据仓库是一种类型数据吗 更多内容
  • HLL数据类型

    HLL数据类型 HLL(HyperLoglog)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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  • 数值数据类型

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

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  • 数值数据类型

    MySQL存储MEDIUMINT数据需要3字节。 带符号的范围-8,388,608 ~ +8,388,607。 无符号的范围0 ~ +16,777,215。 GaussDB映射为INT类型,存储需要4字节,通过边界值判断限制取值范围。 带符号的范围-8,388,608 ~ +8

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  • 向量数据类型

    L值,数据库会报错。 floatvector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。 boolvector数据类型指多维数据中含有的数据为bool类型,例如[0,0,0,0,0,1,0,0,1,0,0,0]。 boolvector数据类型成员可

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  • 选择数据类型

    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数据类型 HLL(HyperLoglog)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

    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数据类型 HLL(HyperLoglog)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

    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

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  • HLL数据类型

    HLL数据类型 HLL(HyperLoglog)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

    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

    GaussDB支持的DATE的效限范围: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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  • HLL数据类型

    HLL数据类型 HLL(HyperLoglog)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

    GaussDB支持的DATE的效限范围: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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  • 数据类型转换

    GaussDB支持的DATE的效限范围: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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  • 原生数据类型

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

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  • 数值数据类型

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

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  • 数据类型转换

    如果其中一个参数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decimal或者integer类型时,按照decimal类型;另外一个其他类型,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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  • 数值数据类型

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

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  • 数据类型转换

    row) 隐式类型转换差异点 GaussDB中统一平铺成小类型到小类型的转换规则,MySQL中使用小类型转大类型,大类型转小类型的转换规则。 GaussDB中隐式转换因数据类型本身差异点,输出格式存在部分行为不一致。 GaussDB中的隐式转换,BIT数据类型到字符数据类型和二进制数

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  • 数据类型转换

    如果其中一个参数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decimal或者integer类型时,按照decimal类型;另外一个其他类型,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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