长整型时间转换 概述 “长整型时间转换”算子，用于配置长整型数值与日期的转换。 输入与输出 输入：需要转换的字段 输出：转换后的新字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 转换类型 配置长整型时间转换类型： long to date：长整型数值转换为DATE类型。

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长整型时间转换 概述 “长整型时间转换”算子，用于配置长整型数值与日期的转换。 输入与输出 输入：需要转换的字段 输出：转换后的新字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 转换类型 配置长整型时间转换类型： long to date：长整型数值转换为DATE类型。

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填写OT设备及系统的实际点位地址“ns=3;i=1001和ns=3;i=1002”。 点位值的数据类型 当前支持如下数据类型： int(整型) uint(无符号整型) int64(64 位整型) short(短整型) ushort(无符号短整型) long(长整型) ulong(无符号长整型) bool(布尔类型)

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、人员和URL类型的属性。 <：支持设置整型、长整型、浮点型、浮点型（自定义精度）和日期类型的属性。 >：支持设置整型、长整型、浮点型、浮点型（自定义精度）和日期类型的属性。 <=：支持设置整型、长整型、浮点型、浮点型（自定义精度）和日期类型的属性。 >=：支持设置整型、长整型、

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Redis实例。 创建项目 在命令行窗口中运行以下命令创建一个新的C#控制台应用程序；或者在Visual Studio中创建一个新的C#控制台应用程序。 dotnet new console -o redisdemo 安装Redis的C#客户端 StackExchange.Redis包。Visual

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e。 整型 长整型 浮点型 浮点型（自定义精度） 参考对象 日期 枚举 分类 人员 URL > “属性”大于“值”，返回true，否则返回false。 整型 长整型 浮点型 浮点型（自定义精度） >= “属性”大于等于“值”，返回true，否则返回false。 整型 长整型 浮点型

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组合关系 唯一键区间 文本和长文本类型的属性不支持减少“文本长度”。 如果文本、整型、长整型、浮点型和浮点型（自定义精度）类型的属性包含如下约束配置项定义，则不支持修改。 “唯一键”为“否”。 “必填”为“否”。 “有效范围”为空。 整型、长整型、浮点型和浮点型（自定义精度）类型的属性只支持扩大“有效范围”。

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该参数与autovacuum共同发挥作用，对系统表和用户表的清理规则如下： autovacuum_max_workers = 0时，autovacuum被彻底关闭，不会对任何表做清理。 autovacuum_max_workers > 0和autovacuum = off，只对系统表和开了delta表的列存表做清理（如vacuum

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C/C++语言支持，开箱即用的卓越开发体验 内置华为自研C++语言服务，针对cmake工程自动解析符号和配置编译调试选项，实现开箱即用的工程创建、语法解析、编码提示、代码重构、本地构建和断点调试等能力，提供卓越C++编码体验。 父主题： 产品特性

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工业数字模型驱动引擎-数据建模引擎（xDM Foundation，简称xDM-F）支持的属性类型包括：文本、长文本、整型、长整型、浮点型、浮点型（自定义精度）、参考对象、文件、布尔值、日期、枚举、人员、分类、URL和JSON。 父主题： 数据建模引擎相关问题

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抽象模型和接口模型。 根据业务需求，在参考对象下拉列表中选择需要参考的数据模型类型和对应模型的具体模型，使后续使用此属性的数据模型和选择的参考对象形成一种参考关系。 组合关系 “类型”选择为“参考对象”时，“组合关系”只能选择为“否”。 密级 支持内部公开、机密、秘密和绝密四种。

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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/O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

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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

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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/O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

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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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组合关系 唯一键区间 文本和长文本类型的属性不支持减少“文本长度”。 如果文本、整型、长整型、浮点型和浮点型（自定义精度）类型的属性包含如下约束配置项定义，则不支持修改。 “唯一键”为“否”。 “必填”为“否”。 “有效范围”为空。 整型、长整型、浮点型和浮点型（自定义精度）类型的属性只支持扩大“有效范围”。

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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数据文件的大小，提升I

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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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IoTDB支持的数据类型和编码 IoTDB支持如下几种数据类型和编码方式，参见表1。 表1 IoTDB支持的数据类型和编码 类型 说明 支持的编码 BOOLEAN 布尔值 PLAIN、RLE INT32 整型 PLAIN、RLE、TS_2DIFF、GORILLA、FREQ、ZIGZAG

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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/O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

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库的字段类型为TEXT。 整型：对应数据库的字段类型为int。 长整型：对应数据库的字段类型为long。 浮点型：对应数据库的字段类型为float。 浮点型（自定义精度）：浮点型数据并且可以自定义精度。 参考对象：为对象建立1:N或主外键关系，例如部门和员工。 参考对象值可以选择

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