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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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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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数值数据类型 除特别说明外，MySQL兼容性M-Compatibility模式中的数据类型精度、标度、位数大小等默认不支持用浮点型数值定义，建议使用合法的整型数值定义。 表1 整数类型 MySQL数据库 GaussDB数据库 差异 BOOL 支持，存在差异 输出格式：GaussDB中SELECT

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row) 隐式类型转换差异点 GaussDB中统一平铺成小类型到小类型的转换规则，MySQL中使用小类型转大类型，大类型转小类型的转换规则。 GaussDB中隐式转换因数据类型本身差异点，输出格式存在部分行为不一致。 GaussDB中的隐式转换，BIT数据类型到字符数据类型和二进制数

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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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，GaussDB在类型及宽度信息一致时补齐0。 作为函数/存储过程出入参、返回值时，MySQL支持功能、GaussDB语法不报错功能不支持。 GaussDB数据库和MySQL数据库整数类型具体差异请参见表1。 表1 整数类型 MySQL数据库 GaussDB数据库 差异 BOOL

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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： 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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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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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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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： 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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数值数据类型 表1 整数类型 MySQL数据库 GaussDB数据库 差异 BOOL 支持，存在差异 输出格式：GaussDB中SELECT TRUE/FALSE输出结果为t/f，MySQL为1/0。 MySQL：BOOL/BOOLEAN类型实际映射为TINYINT类型。 BOOLEAN

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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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mal类型。 隐式类型转换差异点 GaussDB中统一平铺成小类型到小类型的转换规则，MySQL中使用小类型转大类型，大类型转小类型的转换规则。 GaussDB中隐式转换因数据类型本身差异点，输出格式存在部分行为不一致。 GaussDB中的隐式转换，BIT数据类型到字符数据类型和

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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(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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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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