中软国际数据治理专业服务解决方案实践

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如表1所示。 Gaus

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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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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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支持的数据类型 配置字段映射时，数据源支持的数据类型请参见表1，以确保数据完整导入到目的端。 表1 支持的数据类型 数据连接类型 数据类型说明 MySQL 请参见MySQL数据库迁移时支持的数据类型。 SQL Server 请参见SQL Server数据库迁移时支持的数据类型。 Oracle

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单击需要查看的通道名称。进入所选通道的管理页面。 单击“源数据类型”后的，从下拉框中选择对应的源数据类型，可修改创建通道时已设置的源数据类型。或者选择待修改源数据类型通道对应的操作列，选择“更多 > 变更源数据类型”，弹出变更源数据类型对话框，修改创建通道时已设置的源数据类型。 “源数据类型”为“BLOB”、“JS

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数据类型映射关系 由于异构数据库之间的数据类型不是一一对应的，所以数据复制服务在进行迁移或同步时，会根据两种不同的数据库类型进行对应的数据类型映射。 本章节根据不同的数据库引擎，提供对应的数据库映射关系列表，方便您在进行数据库迁移或同步的时候参考。 MySQL->PostgreSQL

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修改列数据类型 概述 修改数据集相应列的数据类型。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象 输出 数据集 参数说明 参数 子参数 参数说明 column_type_map_str

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访问特殊数据类型 ecpg支持numeric、decimal、date、timestamp和interval数据类型。由于这些数据类型的内部结构较为复杂，无法被映射到初级数据类型的宿主变量，因此应用程序通过声明特殊类型的宿主变量以及使用pgtypes库中的函数处理这些特殊类型。p

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聚合函数，比如SUM()，AVG()，特别是当数据规模非常大时，达到数千万甚至数十亿，其运算结果可能会略有不同。这种情况下，建议使用DECIMAL数据类型来运算。 可以使用别名来指定数据类型。 示例： --创建具有float类型数据的表 CREATE TABLE float_t1

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数据类型比较规则 数据类型比较（排序）规则是指相同数据类型的值之间发生比较（排序）时遵循的比较（排序）规则。 表1 比较规则 序号 Oracle数据库 GaussDB数据库 差异 规则描述 1 Numeric值 支持 - 支持基于数值大小的比较，位于数轴中相对靠近正方向的数字大于位于数轴中相对靠近反方向的数字，如

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支持的数据类型 目前大数据领域，主流文件格式为ORC。GaussDB(DWS)主要支持ORC文件格式。用户利用HIVE将数据导出存储为ORC文件格式，使用GaussDB(DWS)通过只读外表对ORC文件内的数据进行查询分析，因此，需要在ORC文件格式支持的数据类型与GaussDB

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数据类型转换说明 MySQL To GaussDB数据类型转换说明 Oracle To GaussDB数据类型转换说明 PostgreSQL To GaussDB 数据类型转换说明 Microsoft SQL Server To GaussDB配置项使用说明 父主题： 对象迁移

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访问特殊数据类型 ecpg支持numeric、decimal、date、timestamp和interval数据类型。由于这些数据类型的内部结构较为复杂，无法被映射到初级数据类型的宿主变量，因此应用程序通过声明特殊类型的宿主变量以及使用pgtypes库中的函数处理这些特殊类型。p

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数据类型比较规则 数据类型比较（排序）规则是指相同数据类型的值之间发生比较（排序）时遵循的比较（排序）规则。 表1 比较规则 序号 Oracle数据库 GaussDB数据库 差异 规则描述 1 Numeric值 支持 - 支持基于数值大小的比较，位于数轴中相对靠近正方向的数字大于位于数轴中相对靠近反方向的数字，如

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源数据库存在加密的数据库对象 Microsoft SQL Server为源场景 表1 源数据库存在加密的数据库对象 预检查项 源数据库存在加密的数据库对象。 描述 检查源数据库存在加密的数据库对象。 不通过提示及处理建议 不通过原因：源数据库存在加密的数据库对象。 处理建议：返回

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支持的数据类型 配置字段映射时，数据源支持的数据类型请参见表1，以确保数据完整导入到目的端。 表1 支持的数据类型 数据连接类型 数据类型说明 MySQL 请参见MySQL数据库迁移时支持的数据类型。 SQL Server 请参见SQL Server数据库迁移时支持的数据类型。 Oracle

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数据类型对应关系 GaussDB(for MySQL)实例数据同步到HTAP时会被转成对应的类型，详情请参考表1。 表1 数据类型转换 数据类型 GaussDB(for MySQL)数据类型 HTAP数据类型 NUMERTIC TYPES TINYINT Int8 SMALLINT

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复杂数据类型 Spark SQL支持复杂数据类型，如表1所示。 表1 复杂数据类型 数据类型 描述 使用格式 ARRAY 一组有序字段，使用指定的值构造ARRAY数组。可以为任意类型，要求所有字段的数据类型必须相同。 array(<value>,<value>[, ...]) 具体使用示例详见：ARRAY示例。

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