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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boolvector不支持NULL、Nan、Inf作为元素，当向量中含有NULL值，数据库会报错。 boolvector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。 向量类型的使用 向量类型的使用示例如下： -- 创建含向量类型的表，同时设定数据维度。建表时向量类型必须要指定维度。

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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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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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计算值默认值为0。 由于浮点类型的数据在计算机中的存储方式的限制，在比较两个浮点类型的数据是否相等时，因存在精度问题，不能直接采用“a==b”的方式进行比较，建议使用“(a-b)的绝对值<=EPSILON”这种方式进行比较，EPSILON为允许的误差范围，一般为1.1920929

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节。 带符号的范围是-8,388,608 ~ +8,388,607。 无符号的范围是0 ~ +16,777,215。 GaussDB映射为INT类型，存储需要4字节，通过边界值判断限制取值范围。 带符号的范围是-8,388,608 ~ +8,388,607。 无符号的范围是0 ~

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JSON数据类型 表1 JSON数据类型 MySQ数据库 GaussDB数据库 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 MySQL数据库 GaussDB数据库 JSON 不完全兼容 父主题： 数据类型

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在开启精度传递的场景下，使用UNION，如果参与集合运算的查询语句，其查询的字段为常量，且查询的结果数据类型为INT/DECIMAL，则最后返回的精度存在差异。在MySQL 5.7中，返回的精度与UNION左右两侧的顺序有关；在MySQL 8.0中修复了这个问题，返回的精度与UNI

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MySQL存储MEDIUMINT数据需要3字节。 带符号的范围是-8,388,608 ~ +8,388,607。 无符号的范围是0 ~ +16,777,215。 GaussDB映射为INT类型，存储需要4字节。 带符号的范围是-2,147,483,648 ~ +2,147,483,647。 无符号的范围是0 ~ +4

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5”有多个小数点的字符串形式输入，在宽松模式下MySQL会发生错误解析，抛出WARNING并插表成功，例如将“1.2.3.4.5”插入表后值为12。 GaussDB： 整型类型对于类似“1.2.3.4.5”有多个小数点的的字符串形式输入，在宽松模式下，会将第二个小数点后的字符当作非法

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合要求： 当前默认参数下，可以计算的distinct value值为1.6e+12，如果计算得到的distinct value值为NaN，需要调整log2m和regwidth来容纳更多的distinct value。 虽然hash算法存在极低的hash collision概率，但

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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

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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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set -1 as default --删除已创建的hll类型的表。 openGauss=# DROP TABLE t1,t2,t3; DROP TABLE 对含有HLL类型的表插入HLL对象时，HLL类型的设定参数须同插入对象的设定参数一致，否则报错。 1 2 3 4

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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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set -1 as default --删除已创建的hll类型的表。 gaussdb=# DROP TABLE t1,t2,t3; DROP TABLE 对含有HLL类型的表插入HLL对象时，HLL类型的设定参数须同插入对象的设定参数一致，否则报错。 1 2 3 4 5

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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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set -1 as default --删除已创建的hll类型的表。 openGauss=# DROP TABLE t1,t2,t3; DROP TABLE 对含有HLL类型的表插入HLL对象时，HLL类型的设定参数须同插入对象的设定参数一致，否则报错。 1 2 3 4

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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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