数据类型 本章节列出了Android SDK的所有数据类型，您可以结合HRtcEngine接口和回调进行开发。 表1 数据类型 类型 描述 HRTCLogInfo 日志信息 HRTCCameraConfig 相机配置 HRTCEncryptionConfig 端到端加密参数 HRTCUserInfo

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数据类型 数据类型是数据的一个基本属性，用于区分不同类型的数据。不同的数据类型所占的存储空间不同，能够进行的操作也不相同。数据库中的数据存储在数据表中。数据表中的每一列都定义了数据类型，用户存储数据时，须遵从这些数据类型的属性，否则可能会出错。 GaussDB 支持某些数据类型间的

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ST。 数值类型 货币类型 布尔类型 字符类型 二进制类型 日期/时间类型 几何类型 网络地址类型 位串类型 UUID类型 JSON/JSONB类型 HLL数据类型 范围类型 对象标识符类型 伪类型 XML类型 XMLTYPE类型 账本数据库使用的数据类型 SET类型 aclitem类型

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数据类型 GaussDB数据库的数据类型大部分功能场景与MySQL一致，但存在部分差异。 除特别说明，部分数据类型精度、标度、位数大小等不支持用浮点型数值定义，建议使用合法的整型数值定义。 数值数据类型 日期与时间数据类型 字符串数据类型 二进制数据类型 JSON数据类型 数据类型支持的属性

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数据类型 数据类型是一组值的集合以及定义在这个值集上的一组操作。GaussDB数据库是由表的集合组成的，而各表中的列定义了该表，每一列都属于一种数据类型，GaussDB根据数据类型有相应函数对其内容进行操作，例如GaussDB可对数值型数据进行加、减、乘、除操作。 父主题： 存储过程

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数据类型 子类型 包中的自定义类型无法被转换。 SUBTYPE error_msg IS sad_products_t.exception_description%TYPE; SUBTYPE AR_FLAG IS SAD_RA_LINES_TI.AR_FLAG%TYPE; SUBTYPE

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数据类型 数字类型 日期和时间类型 字符串类型 空间数据类型 大对象类型 集合类型 布尔类型 二进制类型 JSON类型 父主题： MySQL语法迁移

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存储池类型及性能介绍 根据IO性能划分存储池类型，各种类型的存储池具体介绍如下。不同类型存储池的性能和价格有所不同，您可根据业务需求选择您所需的存储池。 磁盘类型必须与存储池类型保持一致。 应用场景 高IO：高IO存储池中只能创建高IO的磁盘，其最大IOPS为1500 IOPS/

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配置NFS 服务器 存储NameNode元数据 操作场景 用户在部署集群前，可根据需要规划Network File System（简称NFS）服务器，用于存储NameNode元数据，以提高数据可靠性。 如果您已经部署NFS服务器，并已配置NFS服务，本操作提供集群侧的配置指导，为可选任务。

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配置NFS服务器存储NameNode元数据 操作场景 本章节适用于 MRS 3.x及后续版本。 用户在部署集群前，可根据需要规划Network File System（简称NFS）服务器，用于存储NameNode元数据，以提高数据可靠性。 如果您已经部署NFS服务器，并已配置NFS

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热数据存储和冷数据存储的区别？ 热数据存储和冷数据存储最大的区别在于存储介质不同： 热数据存储是直接将频繁被查询或更新，对访问的响应时间要求很高的热数据存储在DN数据盘中。 冷数据存储将不更新，偶尔被查询，对访问的响应时间要求不高的冷数据存储在OBS中。 因为其存储介质的不同，决

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华为云帮助中心，为用户提供产品简介、价格说明、购买指南、用户指南、API参考、最佳实践、常见问题、视频帮助等技术文档，帮助您快速上手使用华为云服务。

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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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，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： 表设计最佳实践

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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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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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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 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

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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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