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，可以支持0~4个参数入参，具体的参数含义与参数规格同函数hll_

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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 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。 1 2 CREATE

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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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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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数值数据类型 表1 整数类型 序号 MySQL数据库 GaussDB数据库 差异 1 BOOL 不完全兼容 MySQL：BOOL/BOOLEAN类型实际映射为TINYINT类型。 GaussDB：支持BOOL，其中： “真”值的有效文本值是：TRUE、't'、'true'、'y'、'yes'、'1'

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SELECT语句中相同位置的投影列具有不同的数据类型，查询结果的最终数据类型，需要由各个SELECT语句投影列的数据类型共同确定。 确定目标数据类型的规则，GaussDB数据库和MySQL数据库存在体系上的差异。 GaussDB数据库规则： 操作符的操作数类型不一致时，并不是将操

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数值数据类型 表1 整数类型 序号 MySQL数据库 GaussDB数据库 差异 1 BOOL 不完全兼容 MySQL：BOOL/BOOLEAN类型实际映射为TINYINT类型。 GaussDB：支持BOOL，其中： “真”值的有效文本值是：TRUE、't'、'true'、'y'、'yes'、'1'

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SELECT语句中相同位置的投影列具有不同的数据类型，查询结果的最终数据类型，需要由各个SELECT语句投影列的数据类型共同确定。 确定目标数据类型的规则，GaussDB数据库和MySQL数据库存在体系上的差异。 GaussDB数据库规则： 操作符的操作数类型不一致时，并不是将操

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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，可以支持0~4个参数入参，具体的参数含义与参数规格同函数hll_

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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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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： 表设计最佳实践

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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 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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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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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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支持，存在差异 表3 浮点类型 序号 MySQL数据库 GaussDB数据库 差异 1 FLOAT[(M,D)] 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) 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

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数据类型转换 不同的数据类型之间支持转换。有如下场景涉及到数据类型转换： 操作符（比较操作符、运算操作符等）的操作数的数据类型不一致。常见于查询条件或者关联条件中的比较运算。 函数调用时实参和形参的数据类型不一致。 DML语句要更新（包括INSERT、UPDATE、MERGE、R

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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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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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