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

 
 

    数据仓库中保存数据类型 更多内容
  • 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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  • 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

    value相差不大,则可以从该组seed任选一个作为hash seed。 HLL主要的数据结构,请参见表2。 表2 HyperLogLog主要数据结构 数据类型 功能描述 hll hll头部为27字节长度字段,默认规格下数据段长度0~16KB,可直接计算得到distinct值。 创建HLL数据类型时,可以

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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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  • 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。比如某客户场景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

    value相差不大,则可以从该组seed任选一个作为hash seed。 HLL主要的数据结构,请参见表2。 表2 HyperLogLog主要数据结构 数据类型 功能描述 hll hll头部为27字节长度字段,默认规格下数据段长度0~16KB,可直接计算得到distinct值。 创建HLL数据类型时,可以

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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。 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

    value相差不大,则可以从该组seed任选一个作为hash seed。 HLL主要的数据结构,请参见表2。 表2 HyperLogLog主要数据结构 数据类型 功能描述 hll hll头部为27字节长度字段,默认规格下数据段长度0~16KB,可直接计算得到distinct值。 创建HLL数据类型时,可以

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  • 原生数据类型

    VARCHAR生成时会带有一个长度指定数,用来定义字符串的最大字符数。如果一个向VARCHAR转换的STRING型的字符个数超过了长度指定数,那么这个STRING会被自动缩短。和STRING类型一样,VARCHAR末尾的空格数是有意义的,会影响比较结果。 DLI 实际存储为STRING类型。 DATE

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  • HLL数据类型

    value相差不大,则可以从该组seed任选一个作为hash seed。 HLL主要的数据结构,请参见表2。 表2 HyperLogLog主要数据结构 数据类型 功能描述 hll 大小为确定的1280 bytes,可直接计算得到distinct值。 HLL的应用场景 使用hll数据类型场景 创建带有hll类型的表并向表中插入空的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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  • 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

    value相差不大,则可以从该组seed任选一个作为hash seed。 HLL主要的数据结构,请参见表2。 表2 HyperLogLog主要数据结构 数据类型 功能描述 hll hll头部为27字节长度字段,默认规格下数据段长度0~16KB,可直接计算得到distinct值。 创建HLL数据类型时,可以

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

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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和复合类型),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。

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  • HLL数据类型

    value相差不大,则可以从该组seed任选一个作为hash seed。 HLL主要的数据结构,请参见表2。 表2 HyperLogLog主要数据结构 数据类型 功能描述 hll hll头部为27字节长度字段,默认规格下数据段长度0~16KB,可直接计算得到distinct值。 创建HLL数据类型时,可以

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  • 数值数据类型

    GaussDB数据库 差异 1 FLOAT[(M,D)] 支持 分区表支持:FLOAT数据类型不支持KEY键值分区策略分区表。 操作符:GaussDB“^”表示指数运算,如需使用异或运算符,使用“#”替换;MySQL“^”表示异或。 取值范围:精度M,标度D不支持浮点型数值输入,只支持整型数值输入。

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  • 数据类型转换

    数据类型,如数值类型、字符类型、日期时间类型等。不属于同一种类的数据类型,无法确定目标类型,此时SQL语句执行会报错。 对于category属性(在pg_type系统表定义)相同的数据类型,具有preferred属性(在pg_type系统表定义)的数据类型会被选为目标类型。

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