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/O性能；同时也可以减小相关计算时的内存消耗，提升计

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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 二进制数据类型 RAW 二进制大对象类型 BLOB 字符大对象类型

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是否必选 参数类型 说明 a 是 DOUBLE、BIGINT、DECIMAL、STRING类型。 代表需要被四舍五入的值。 参数a的格式包括浮点数格式、整数格式、字符串格式。 d 否 INT类型。 默认值：0。 代表需要四舍五入到的位数。 参数d非INT类型时，会隐式转换为INT类型后参与运算。

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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/O性能；同时也可以减小相关计算时的内存消耗，提升计

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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/O性能；同时也可以减小相关计算时的内存消耗，提升计

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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/O性能；同时也可以减小相关计算时的内存消耗，提升计

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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/O性能；同时也可以减小相关计算时的内存消耗，提升计

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minimum_value Double 列中浮点数最小值。 maximum_value Double 列中浮点数最大值。 number_of_null Long 列中空值个数。 number_of_distinct_value Long 列中去重后浮点数个数。 bit_vector String

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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数据文件的大小，提升I/O性能，同时也可以减小相关计算时的内存消耗，提升计

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colname 是 STRING类型 代表需要排序的列名。 列中元素只能为整数类型。 p 是 DOUBLE类型 p的范围为0-1。参数p的格式包括浮点数格式。 返回值说明 返回DOUBLE或ARRAY类型。 列名不存在时，返回报错。 p为NULL或在[0,1]之外时，返回报错。 示例代码

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GROUP_CONCAT结果不符合预期 创建二级索引报错Too many keys specified distinct与group by优化 为什么有时候用浮点数做等值比较查不到数据 开通数据库代理后，还是有大量select请求分发到主节点 表空间膨胀问题 MySQL创建用户提示 服务器 错误(ERROR

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GROUP_CONCAT结果不符合预期 创建二级索引报错Too many keys specified distinct与group by优化 为什么有时候用浮点数做等值比较查不到数据 开通数据库代理后，还是有大量select请求分发到主节点 表空间膨胀问题 MySQL创建用户提示服务器错误(ERROR

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在字段设计时，基于查询效率的考虑，一般遵循以下原则： 【建议】尽量使用高效数据类型。 选择数值类型时，在满足业务精度的情况下，选择数据类型的优先级从高到低依次为整数、浮点数、NUMERIC。 【建议】当多个表存在逻辑关系时，表示同一含义的字段应该使用相同的数据类型。 【建议】对于字符串数据，建议使用变长字符串

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在字段设计时，基于查询效率的考虑，一般需要遵循以下原则： 尽量使用高效数据类型。 选择数值类型时，在满足业务精度的情况下，选择数据类型的优先级从高到低依次为整数、浮点数、NUMERIC。 当多个表存在逻辑关系时，表示同一含义的字段应该使用相同的数据类型。 对于字符串数据，建议使用变长字符串数据类型，并指定

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在字段设计时，基于查询效率的考虑，一般遵循以下原则： 【建议】尽量使用高效数据类型。 选择数值类型时，在满足业务精度的情况下，选择数据类型的优先级从高到低依次为整数、浮点数、NUMERIC。 【建议】当多个表存在逻辑关系时，表示同一含义的字段应该使用相同的数据类型。 【建议】对于字符串数据，建议使用变长字符串

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minimum_value Double 列中浮点数最小值。 maximum_value Double 列中浮点数最大值。 number_of_null Long 列中空值个数。 number_of_distinct_value Long 列中去重后浮点数个数。 bit_vector String

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【可选】如果您除了分区键和排序键外，还需要新增其他属性，可以单击“添加字段”选择KV类型，自定义属性和属性值。KV类型支持选择字符串、布尔值、空值、浮点数、数组、映射、二进制、日期和ObjectId。 所有属性和属性值填写完成后，单击右下角的“确定”，完成KV插入。 查看KV列表，检查新插入

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为money类型，例如： 1 SELECT '12.34'::float8::numeric::money; 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：

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BF16和FP16说明 在大模型训练中，BF16（Brain Floating Point）和FP16（Float16）都是使用的半精度浮点数格式，但它们在结构和适用性上有一些重要的区别。 BF16：具有8个指数位和7个小数位。在处理大模型时有优势，能够避免在训练过程中数值的上溢

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会采用整数运算，否则便会切换到浮点运算。您可以将其中一个操作数转换为FLOAT类型来强制进行切换，运行时SQL会将大多数表达式中的32位浮点数扩展到64位。 语法格式 SELECT ABS(fieldname1) AS fieldname1_abs 数学函数语句 表1 数学函数语句

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比如Url监控的url、method指标属于主键，其他调用次数等指标都是与url和method相对应。 INT 整数类型 最大支持8字节长整类型。 DOUBLE 浮点数据 8字节浮点数。 STRING 字符串类型 最大长度1024。 CLOB 大字符串类型 最大支持1M。 DATETIME 时间类型 在显示界面自动展示成时间格式。

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