中软国际数据治理专业服务解决方案实践

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    bool类型数据 更多内容
  • 原生数据类型

    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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  • 数据类型转换

    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

    ,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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  • 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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  • 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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  • 数值数据类型

    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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  • 数据类型转换

    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,并不是将操作数的类型统一转换为目标类型再计算。

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  • 数值数据类型

    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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  • 数据类型转换

    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,并不是将操作数的类型统一转换为目标类型再计算。

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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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  • 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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  • 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。pg

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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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  • 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 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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  • 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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  • 复杂数据类型

    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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  • 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。pg

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  • 复杂数据类型

    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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  • 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。pg

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  • CarbonData数据类型概述

    CarbonData数据类型概述 简介 CarbonData中的数据存储在table实体中。CarbonData table与RDBMS中的表类似。RDBMS数据存储在由行和列构成的表中。CarbonData table存储的也是结构化的数据,拥有固定列和数据类型。 支持数据类型 CarbonData支持以下数据类型:

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