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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t1(id integer, set hll(14)); -- 向表中插入hll对象，参数一致，成功。 gaussdb=# INSERT INTO t1 VALUES (1, hll_empty(14,-1)); -- 向表中插入hll对象，参数不一致，失败。 gaussdb=# INSERT

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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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参数名称：fastq-file1 数据类型：File 必传：是 参数2 参数名称：fastq-file2 数据类型：File 必传：是 参数1 参数名称：sample-id 数据类型：String 必传：是 参数2 参数名称：seq-platform 数据类型：String 必传：是 参数3 参数名称：fq-file1

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支持的数据类型 目前大数据领域，主流文件格式为ORC。 GaussDB (DWS)主要支持ORC文件格式。用户利用HIVE将数据导出存储为ORC文件格式，使用GaussDB(DWS)通过只读外表对ORC文件内的数据进行查询分析，因此，需要在ORC文件格式支持的数据类型与GaussDB

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数据类型转换说明 MySQL To GaussDB数据类型转换说明 Oracle To GaussDB数据类型转换说明 PostgreSQL To GaussDB 数据类型转换说明 Microsoft SQL Server To GaussDB配置项使用说明 父主题： 对象迁移

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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。p

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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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数据类型对应关系 GaussDB(for MySQL)实例数据同步到HTAP时会被转成对应的类型，详情请参考表1。 表1 数据类型转换 数据类型 GaussDB(for MySQL)数据类型 HTAP数据类型 NUMERTIC TYPES TINYINT TINYINT TINYINT

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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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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 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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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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t1(id integer, set hll(14)); -- 向表中插入hll对象，参数一致，成功。 gaussdb=# insert into t1 values (1, hll_empty(14,-1)); -- 向表中插入hll对象，参数不一致，失败。 gaussdb=# insert

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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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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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以指定时间和UNIX epoch（UNIX epoch时间为1970年1月1日00:00:00）之间的秒数差定义的。可以向TIMESTAMP隐性转换的数据类型有STRING（必须具有"yyyy-MM-dd HH:mm:SS[.ffffff]"格式。小数点后精度可选）。 CHAR

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

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FLOAT[(M,D)] 支持，存在差异 FLOAT数据类型不支持KEY键值分区策略分区表。 2 FLOAT(p) 支持，存在差异 FLOAT数据类型不支持KEY键值分区策略分区表。 3 DOUBLE[(M,D)] 支持，存在差异 DOUBLE数据类型不支持KEY键值分区策略分区表。 4 DOUBLE

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数据类型转换 不同的数据类型之间支持转换。有如下场景涉及到数据类型转换： 操作符（比较操作符、运算操作符等）的操作数的数据类型不一致。常见于查询条件或者关联条件中的比较运算。 函数调用时实参和形参的数据类型不一致。 DML语句要更新（包括INSERT、UPDATE、MERGE、R

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