中软国际数据治理专业服务解决方案实践

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    给数据库存数据类型 更多内容
  • 选择数据类型

    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

    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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  • HLL数据类型

    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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  • 数值数据类型

    浮点类型 序号 MySQL数据 GaussDB 数据库 差异 1 FLOAT[(M,D)] [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。 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。

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  • 数据类型转换

    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

    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

    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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  • 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

    daily_uniques; 场景3:“插入数据不满足hll数据结构要求” 当用户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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  • 向量数据类型

    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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  • 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

    daily_uniques; 场景3:“插入数据不满足hll数据结构要求” 当用户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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  • 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如表1所示。

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  • 数据类型映射关系

    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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  • 变更源数据类型

    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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  • 数据类型比较规则

    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 1 Numeric值 支持 - 2 日期时间值 支持 - 3 二进制值 支持 - 4 字符值 支持,有差异

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  • HetuEngine数据类型说明

    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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  • 支持的数据类型

    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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  • 访问特殊数据类型

    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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  • 访问特殊数据类型

    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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