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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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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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创建库存转储 接口地址↵ https://api-service.sperp.myhuaweicloud.com/xxx/b1s/v1/StockTransfers↵ 接口API功能描述↵ 创建库存转储 调用方式↵ POST↵ ↵ 请求头参数↵ 参数名称↵ 参数说明↵ Cookie↵

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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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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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daily_uniques; 场景3：“插入数据不满足hll数据结构要求” 当用户给hll类型的字段插入数据的时候，必须保证插入的数据满足hll数据结构要求，如果解析后不满足就会报错。如下示例中： 插入数据'E\\1234'时，该数据不满足hll数据结构要求，不能解析成功因此失败报错。 1

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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数据类型是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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8s左右。 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IO性能；同时也可以减小相关计算时的内存消耗，提升计算性能。比如对于整型数据，如果可以用smallint就尽量不用int，如果可以用int就尽量不用bigint。 使用一致的数据类型 表关联列尽量使用相

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daily_uniques; 场景3：“插入数据不满足hll数据结构要求” 当用户给hll类型的字段插入数据的时候，必须保证插入的数据满足hll数据结构要求，如果解析后不满足就会报错。如下示例中： 插入数据'E\\1234'时，该数据不满足hll数据结构，不能解析成功因此失败报错。 1 2

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8s左右。 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IO性能；同时也可以减小相关计算时的内存消耗，提升计算性能。比如对于整型数据，如果可以用smallint就尽量不用int，如果可以用int就尽量不用bigint。 使用一致的数据类型 表关联列尽量使用相

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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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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 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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daily_uniques; 场景3：“插入数据不满足hll数据结构要求” 当用户给hll类型的字段插入数据的时候，必须保证插入的数据满足hll数据结构要求，如果解析后不满足就会报错。如下示例中： 插入数据'E\\1234'时，该数据不满足hll数据结构要求，不能解析成功因此失败报错。 1

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创建库存发货 接口地址↵ https://api-service.sperp.myhuaweicloud.com/xxx/b1s/v1/InventoryGenExits↵ 接口API功能描述↵ 创建库存发货 调用方式↵ POST↵ ↵ 请求头参数↵ 参数名称↵ 参数说明↵ Cookie↵

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创建库存收货 接口地址↵ https://api-service.sperp.myhuaweicloud.com/xxx/b1s/v1/InventoryGenEntries↵ 接口API功能描述↵ 创建库存收货 调用方式↵ POST↵ ↵ 请求头参数↵ 参数名称↵ 参数说明↵ Cookie↵

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0 (8 rows) 插入数据不满足hll数据结构要求时报错场景 当用户给hll类型的字段插入数据的时候，必须保证插入的数据满足hll数据结构要求，如果解析后不满足就会报错。 例如： 插入数据'E\\1234'时，该数据不满足hll数据结构，不能解析成功因此失败报错。 1

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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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