对象存储服务 OBS     

对象存储服务(Object Storage Service)是一款稳定、安全、高效、易用的云存储服务,具备标准Restful API接口,可存储任意数量和形式的非结构化数据。

 
 

    数据类型存储 更多内容
  • 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小数据文件的大小,提升I

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  • 数值数据类型

    支持,存在差异 FLOAT数据类型不支持KEY键值分区策略分区表。 2 FLOAT(p) [ZEROFILL] 支持,存在差异 FLOAT数据类型不支持KEY键值分区策略分区表。 3 DOUBLE[(M,D)] [ZEROFILL] 支持,存在差异 DOUBLE数据类型不支持KEY键值分区策略分区表。

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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。 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

    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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  • 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: 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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  • HLL数据类型

    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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  • 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

    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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  • 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。比如某客户场景中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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  • 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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  • 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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  • HLL数据类型

    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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  • 数值数据类型

    MEDIUMINT[(M)] [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

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  • 数值数据类型

    MEDIUMINT[(M)] [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

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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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