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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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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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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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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AS 使用CarbonData数据格式存储数据。 TBLPROPERTIES CarbonData table属性列表。详细信息，见注意事项。 注意事项 NA 示例 CREATE TABLE ctas_select_parquet STORED AS carbondata as select

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为什么对decimal数据类型进行带过滤条件的查询时会出现异常输出？ 问题 当对decimal数据类型进行带过滤条件的查询时，输出结果不正确。 例如， select * from carbon_table where num = 1234567890123456.22; 输出结果：

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为什么对decimal数据类型进行带过滤条件的查询时会出现异常输出？ 问题 当对decimal数据类型进行带过滤条件的查询时，输出结果不正确。 例如， select * from carbon_table where num = 1234567890123456.22; 输出结果：

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CarbonData数据分析 新建CarbonData Table 删除CarbonData Table 修改CarbonData Table 加载CarbonData表数据 删除CarbonData表Segments 合并CarbonData表Segments 父主题： 使用CarbonData（ MRS

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删除CarbonData表Segments 操作场景 如果用户将错误数据加载到表中，或者数据加载后出现许多错误记录，用户希望修改并重新加载数据时，可删除对应的segment。可使用segment ID来删除segment，也可以使用加载数据的时间来删除segment。 删除seg

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SHOW SECONDARY INDEXES 命令功能 该命令用于在所提供的CarbonData表中显示所有的二级索引表。 命令格式 SHOW INDEXES ON db_name.table_name; 参数描述 表1 SHOW SECONDARY INDEXES参数 参数 描述

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从OBS导入ORC、CARBONDATA数据 OBS上的数据准备 创建外部 服务器 创建外表 通过外表查询OBS上的数据 清除资源 支持的数据类型 父主题： 从OBS并行导入数据

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dd-MM-yyyy HH:mm:ss 数据类型，从下拉框中选择。 String Timestamp 说明： 当您待上传的源数据类型为Timestamp，请精确到毫秒级。 源数据类型JSON/ CS V==>转储文件格式CarbonData 表4罗列了源数据类型为JSON，CSV，转储至OBS

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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，因此在这种情况下，即使小数部分不同，系统仍然会认为double数据类型的值是相同的。 定位思路

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表中的列名称。列名称包含字母，数字和下划线（_）。 changed_column_type 所要更改为的新数据类型。 注意事项 仅在没有数据丢失的情况下支持将Decimal数据类型从较低精度更改为较高精度 例如： 无效场景：将Decimal数据精度从（10,2）更改为（10,5）无效

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k SQL。 CarbonData结构 CarbonData作为Spark内部数据源运行，不需要额外启动集群节点中的其他进程，CarbonData Engine在Spark Executor进程之中运行。 图2 CarbonData结构 存储在CarbonData Table中的

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CarbonData数据分析 新建CarbonData表 删除CarbonData表 修改CarbonData表 加载CarbonData表数据 删除CarbonData表Segments 合并CarbonData表Segments 父主题： 使用CarbonData

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合并CarbonData表Segments 操作场景 频繁的数据获取导致在存储目录中产生许多零碎的CarbonData文件。由于数据排序只在每次加载时进行，所以，索引也只在每次加载时执行。这意味着，对于每次加载都会产生一个索引，随着数据加载数量的增加，索引的数量也随之增加。由于每

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删除CarbonData表Segments 操作场景 如果用户将错误数据加载到表中，或者数据加载后出现许多错误记录，用户希望修改并重新加载数据时，可删除对应的segment。可使用segment ID来删除segment，也可以使用加载数据的时间来删除segment。 删除seg

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合并CarbonData表Segments 操作场景 频繁的数据获取导致在存储目录中产生许多零碎的CarbonData文件。由于数据排序只在每次加载时进行，所以，索引也只在每次加载时执行。这意味着，对于每次加载都会产生一个索引，随着数据加载数量的增加，索引的数量也随之增加。由于每

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