算术运算符 算术运算符包括双目运算与单目运算，这些运算符都将返回数字类型。 DLI 所支持的算术运算符如表1所示。 表1 算术运算符 运算符 返回类型 描述 A + B 所有数字类型 A和B相加。结果数据类型与操作数据类型相关，例如一个整数类型数据加上一个浮点类型数据，结果数值为浮点类型数据。

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NT/BIGINT在进行运算时，返回值为类型本身，不会向上提升类型，当返回值超范围时报错。 MySQL：支持提升类型到BIGINT后计算。 |、&、^、~运算符 GaussDB ：在类型所占用BIT位中计算；GaussDB中^表示指数运算，如需使用异或运算符，使用#替换。 MySQL：提升类型计算。

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NT/BIGINT在进行运算时，返回值为类型本身，不会向上提升类型，当返回值超范围时报错。 MySQL：支持提升类型到BIGINT后计算。 |、&、^、~运算符 GaussDB：在类型所占用BIT位中计算；GaussDB中^表示指数运算，如需使用异或运算符，使用#替换。 MySQL：提升类型计算。

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日期、时间函数及运算符 日期时间运算符 运算符 示例 结果 + date '2012-08-08' + interval '2' day 2012-08-10 + time '01:00' + interval '3' hour 04:00:00.000 + timestamp '2012-08-08

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模型精度有问题怎么办？ 首先考虑通过FP16的方式进行转换和执行，再通过精度诊断工具来进行分析，更进一步可以到华为云官网上提交工单处理。 父主题： 常见问题

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修改数据实体和修改关系实体。 长文本、文件和JSON类型的属性不支持设置权限规则。 运算符：用于属性的运算，不同类型的属性所支持的运算符不同。xDM-F支持的运算符如下： 表3 支持的运算符 运算符 说明 支持属性类型 startsWith 以“属性”的“值”开头。 文本 参考对象

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Double类型数值时，过滤结果与Hive不一致 现象描述 当在filter中使用更高精度的double数据类型的数值时，过滤结果没有按照所使用的filter的要求返回正确的值。 可能原因 如果filter使用更高精度的double数据类型的数值，系统将会对该值四舍五入进行比较，因此在这种情

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Double类型数值时，过滤结果与Hive不一致 现象描述 当在filter中使用更高精度的double数据类型的数值时，过滤结果没有按照所使用的filter的要求返回正确的值。 可能原因 如果filter使用更高精度的double数据类型的数值，系统将会对该值四舍五入进行比较，因此在这种情

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比较函数和运算符 比较操作 操作 描述 < 小于 > 大于 <= 小于等于 >= 大于等于 = 等于 <> 不等于 != 不等于 范围比较：between between适用于值在一个特定的范围内，如：value BETWEEN min AND max Not between适用于值不在某个特定范围内。

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数学函数和运算符 数学运算符 运算符 描述 + 加 - 减 * 乘 / 除 % 取余 数学函数 abs(x) → [same as input] 返回x的绝对值 SELECT abs(-17.4);-- 17.4 bin(bigint x) -> string 返回x的二进制格式

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Map函数和运算符 下表操作符: [] 描述：[]运算符用于从映射中检索与给定键对应的值。 select age_map['li'] from (values (map(array['li','wang'],array[15,27]))) as table_age(age_map);--

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逻辑运算符 常用的逻辑操作符有AND、OR和NOT，它们的运算结果有三个值，分别为TRUE、FALSE和NULL，其中NULL代表未知。优先级顺序为：NOT>AND>OR。 运算规则请参见表1，表中的A和B代表逻辑表达式。 表1 逻辑运算符 运算符 返回类型 描述 A AND B

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上报高精度日志接口参考 功能介绍 该接口用于主机上报租户日志给LTS。 接入点IP可在LTS控制台“主机管理 > 安装ICAgent”的安装命令中获取，端口为8102，调用时使用该参数请参见请求示例。 每次上报的时候， 每条日志都必须带一个纳秒级的时间戳。在LTS界面查看日志的时候，

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储的是近似值而不是精确值，所以等值比较、数学运算等场景很容易出现预期外的情况。 MySQL中涉及浮点数的类型有float和double。如下示例中遇到的问题： 解决方案 使用精度的方法处理，使用字段与数值的差值的绝对值小于可接受的精度的方法。示例： 使用定点数类型(DECIMAL)取代浮点数类型，示例：

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储的是近似值而不是精确值，所以等值比较、数学运算等场景很容易出现预期外的情况。 MySQL中涉及浮点数的类型有float和double。如下示例中遇到的问题： 解决方案 使用精度的方法处理，使用字段与数值的差值的绝对值小于可接受的精度的方法。示例： 使用定点数类型(DECIMAL)取代浮点数类型，示例：

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g对上层模型提供半精度和单精度组成的混合精度计算，通过自适应的尺度缩放减小由于精度计算带来的损失；在超参调优方面，采用动态超参策略（如momentum、batch size等）使得模型收敛所需epoch个数降到最低；在底层优化方面，MoXing与底层华为 服务器 和通信计算库相结合，使得分布式加速进一步提升。

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Hudi写入小精度Decimal数据失败 问题 Hudi表初始入库采用BULK_INSERT方式入库含有Decimal类型的数据，之后执行upsert，数据写入时报错： java.lang.UnsupportedOperationException: org.apache.parquet

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Hudi写入小精度Decimal数据失败 问题 Hudi表初始入库采用BULK_INSERT方式入库含有Decimal类型的数据，之后执行upsert，数据写入时报错： java.lang.UnsupportedOperationException: org.apache.parquet

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这种用法是不推荐使用的。浮点数不应该用来处理货币类型，因为小数点的位数可能会导致错误。 money类型的值可以转换为numeric类型而不丢失精度。转换为其他类型可能丢失精度，并且必须通过以下两步来完成： 1 SELECT '52093.89'::money::numeric::float8;

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这种用法是不推荐使用的。浮点数不应该用来处理货币类型，因为小数点的位数可能会导致错误。 money类型的值可以转换为numeric类型而不丢失精度。转换为其他类型可能丢失精度，并且必须通过以下两步来完成： 1 openGauss=# SELECT '52093.89'::money::numeric::float8;

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这种用法是不推荐使用的。浮点数不应该用来处理货币类型，因为小数点的位数可能会导致错误。 money类型的值可以转换为numeric类型而不丢失精度。转换为其他类型可能丢失精度，并且必须通过以下两步来完成： 1 SELECT '52093.89'::money::numeric::float8;

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