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_

查看更多 →

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

查看更多 →

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。

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

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_

查看更多 →

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_

查看更多 →

MapReduce Action 功能描述 MapReduce任务节点，负责执行一个map-reduce任务。 参数解释 MapReduce Action节点中包含的各参数及其含义，请参见表1。 表1 参数含义 参数 含义 name map-reduce action的名称 resourceManager

查看更多 →

使用MapReduce 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置MapReduce shuffle address 配置MapReduce集群管理员列表 通过Windows系统提交MapReduce任务 配置MapReduce任务日志归档和清理机制 MapReduce性能调优

查看更多 →

MapReduce Action 功能描述 MapReduce任务节点，负责执行一个map-reduce任务。 参数解释 MapReduce Action节点中包含的各参数及其含义，请参见表1。 表1 参数含义 参数 含义 name map-reduce action的名称 resourceManager

查看更多 →

使用Mapreduce 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置MapReduce shuffle address 配置MapReduce集群管理员列表 通过Windows系统提交MapReduce任务 配置MapReduce任务日志归档和清理机制 MapReduce性能调优

查看更多 →

NVARCHAR2(n) TEXT STRING 字符串(文本大对象) TEXT、CLOB TEXT、CLOB STRING 货币类型 MONEY NUMERIC BIGINT HDFS导出数据准备：HDFS导出准备即配置 MRS ，具体信息可参考《MapReduce服务用户指南》。 父主题： 导出ORC数据到OBS

查看更多 →

NVARCHAR2(n) TEXT STRING 字符串(文本大对象) TEXT、CLOB TEXT、CLOB STRING 货币类型 MONEY NUMERIC BIGINT HDFS导出数据准备：HDFS导出准备即配置MRS，具体信息可参考《MapReduce服务用户指南》。 父主题： 导出ORC数据到MRS

查看更多 →

MRS MapReduce 功能 通过MRS MapReduce节点实现在MRS中执行预先定义的MapReduce程序。 参数 用户可参考表1和表2配置MRS MapReduce节点的参数。 表1 属性参数 参数 是否必选 说明 节点名称 是 节点名称，可以包含中文、英文字母、数

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

2 FLOAT(p) 支持 分区表支持：FLOAT数据类型不支持KEY键值分区策略分区表。 操作符：数值类型使用^操作符，与MySQL不一致，GaussDB中^操作符为取指数运算。 取值范围：定义精度p时，仅支持使用合法的整型数据类型。 输出格式： 对于非法入参一律报错ERROR，

查看更多 →

2 FLOAT(p) 支持 分区表支持：FLOAT数据类型不支持KEY键值分区策略分区表。 操作符：数值类型使用^操作符，与MySQL不一致，GaussDB中^操作符为取指数运算。 取值范围：定义精度p时，仅支持使用合法的整型数据类型。 输出格式：对于非法入参一律报错ERROR，不

查看更多 →