云数据库 RDS for MySQL

 

云数据库 RDS for MySQL拥有即开即用、稳定可靠、安全运行、弹性伸缩、轻松管理、经济实用等特点,让您更加专注业务发展。

 
 

    数据库存储数据类型 更多内容
  • 数据类型

    数据类型 本章节介绍了在PostgreSQL11开源版本的基础上,RDS for PostgreSQL增强版支持的数据类型。 表1 数据类型 数据类型名称 数据类型 变长字符串类型 VARCHAR2,NVARCHAR2 十进制浮点数类型 DECIMAL 双精度二进制浮点类型 BINARY_DOUBLE

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  • Matrix数据类型

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  • 数据类型概览

    数据类型概览 规则:只使用表1列出的数据类型。 表1 数据类型 分类 名称 描述 存储空间 范围 小整型 TINYINT 单字节整型 1字节 0 ~ 255 短整型 SMALLINT 双字节整型 2字节 -32767~32767 整型 INTEGER 四字节整型 4字节 -2,147

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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 (DWS)提供的类型转换函数,例如CAST进行数据类型强转。 GaussDB(DWS)数据库常见的隐式类型转换,请参见表1。 Gau

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  • 数据类型转换

    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

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  • HLL数据类型

    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_

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  • HLL数据类型

    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_

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  • 选择数据类型

    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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  • 选择数据类型

    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

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  • HLL数据类型

    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_

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  • 向量数据类型

    向量数据类型 向量数据类型包括floatvector和boolvector两种。 floatvector数据类型是指多维数据中含有的数据为float类型,例如[1.0,3.0,11.0,110.0,62.0,22.0,4.0]。 floatvector成员仅支持单精度。单精度范围

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  • 选择数据类型

    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

    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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  • 选择数据类型

    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

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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(DWS)提供的类型转换函数,例如CAST进行数据类型强转。 GaussDB(DWS)数据库常见的隐式类型转换,请参见表1。 Gau

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  • 数据类型转换

    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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  • HLL数据类型

    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_

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  • 选择数据类型

    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

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  • HLL数据类型

    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 大小为确定的1280 bytes,可直接计算得到distinct值。 HLL的应用场景 使用hll数据类型场景 创建带有hll类型的表并向表中插入空的hll。 1 2 CREATE

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  • 数据类型转换

    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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  • 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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