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

 
 

    数据仓库数据类型选取 更多内容
  • 数据类型

    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 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 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 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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  • 数据类型

    ROWID类型 序号 Oracle数据类型 GaussDB数据库是否支持 1 ROWID 不支持 2 UROWID 不支持 表6 用户自定义类型 序号 Oracle数据类型 GaussDB数据库是否支持 1 对象类型 不支持 2 REF数据类型 不支持 3 可变数组 支持 4 嵌套表

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  • 数据类型

    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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  • 数据类型

    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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  • Matrix数据类型

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  • HLL数据类型

    collision概率,但是建议用户在首次使用时,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

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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。比如某客户场景中对列存表进行点查询,filter条件在一个numeric列上,执

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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

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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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  • 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

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  • HLL数据类型

    collision概率,但是建议用户在首次使用时,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

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  • 数据类型转换

    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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  • 数据类型转换

    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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  • HLL数据类型

    collision概率,但是建议用户在首次使用时,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

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  • 向量数据类型

    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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  • 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。比如某客户场景中对列存表进行点查询,filter条件在一个numeric列上,执

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  • HLL数据类型

    collision概率,但是建议用户在首次使用时,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 大小为确定的1280

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  • 原生数据类型

    原生数据类型 DLI 支持原生数据类型,请参见表1。 表1 原生数据类型 数据类型 描述 存储空间 范围 OBS表支持情况 DLI表支持情况 INT 有符号整数 4字节 -2147483648~2147483647 是 是 STRING 字符串 - - 是 是 FLOAT 单精度浮点型

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