云数据库 RDS for MySQL

 

云数据库 RDS for MySQL拥有即开即用、稳定可靠、安全运行、弹性伸缩、轻松管理、经济实用等特点,让您更加专注业务发展。

 
 

    云数据库写入数据指定字段类型 更多内容
  • 写入更新数据时报错UnsupportedOperationException

    果已经写入Hudi数据集parquet文件的记录R有一些更新U。R包含字段F,该字段包含某类数据类型,也就是LONG。U具有相同的字段F,该字段数据类型是INT。Parquet FS不支持这种不兼容的数据类型转换。 对于此类错误,请从源头数据采集的位置进行有效的数据类型转换。 父主题:

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  • 通过INSERT语句直接写入数据

    通过INSERT语句直接写入数据 用户可以通过以下方式执行INSERT语句直接向 GaussDB 数据库写入数据: 使用GaussDB数据库提供的客户端工具向GaussDB数据库写入数据。 请参见向表中插入数据。 通过JDBC/ODBC驱动连接数据库执行INSERT语句向GaussDB数据库写入数据。

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  • 配置云数据库RDS

    选择要配置的数据库。 数据库用户名 选择数据库下的用户。 数据库密码 数据库的密码。密码不能为空。 确认密码 再次输入数据库密码并确认。 数据库端口 输入数据库端口。 单击“保存”完成配置。 使配置生效。 如已完成组件部署,单击页面上方“生效配置”。在右侧弹框中确认配置信息,并单击“确定”,使配置生效。

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  • 从Kafka读取数据写入到RDS

    从Kafka读取数据写入到RDS 本指导仅适用于Flink 1.12版本。 场景描述 该场景为根据商品的实时点击量,获取每小时内点击量最高的3个商品及其相关信息。商品的实时点击量数据为输入源发送到Kafka中,再将Kafka数据的分析结果输出到RDS中。 例如,输入如下样例数据: {"user_id":"0001"

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  • 从Kafka读取数据写入到DWS

    从Kafka读取数据写入到DWS 本指导仅适用于Flink 1.12版本。 场景描述 该场景为对汽车驾驶的实时数据信息进行分析,将满足特定条件的数据结果进行汇总。汽车驾驶的实时数据信息为数据源发送到Kafka中,再将Kafka数据的分析结果输出到DWS中。 例如,输入如下样例数据: {"car_id":"3027"

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  • SparkSQL建表参数规范

    SparkSQL建表参数规范 规则 建表必须指定primaryKey和preCombineField。 Hudi表提供了数据更新的能力和幂等写入的能力,该能力要求数据记录必须设置主键用来识别重复数据和更新操作。不指定主键会导致表丢失数据更新能力,不指定preCombineField会导致主键重复。

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  • 对象字段

    对象字段 使用说明 对象创建完成后,支持为对象添加字段、批量添加字段、编辑字段和删除字段等。 添加字段 参考如何登录新版应用设计器中操作,登录新版应用设计器。 在左侧导航栏中,选择“数据”。 单击对象后的,选择“编辑”,进入对象设计器。 在对象设计器中,单击对象中的。 您也可以单击,直接进入图3页面,为对象添加字段。

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  • Flexus云数据库RDS

    Flexus云数据库RDS Flexus云数据库RDS概述 权限管理 约束与限制 计费说明

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  • MRS Hive目标字段和源端字段数据类型不匹配时,数据是否能集成到目标端?

    Hive目标字段和源端字段数据类型不匹配时,数据是否能集成到目标端? 目标端 MRS Hive和源端字段数据类型不匹配时,例如源端字段为datetime,目标端字段为date,数据可以集成到目标端,但是数据类型不匹配的字段值会为NULL,其他字段正常集成。 父主题: 数据集成普通任务

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  • Matrix数据类型

    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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  • 数据类型概览

    数据类型概览 规则:只使用表1列出的数据类型。 表1 数据类型 分类 名称 描述 存储空间 范围 小整型 TINYINT 单字节整型 1字节 0 ~ 255 短整型 SMALLINT 双字节整型 2字节 -32767~32767 整型 INTEGER 四字节整型 4字节 -2,147

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  • 数据类型转换

    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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  • HLL数据类型

    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

    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。 尽量使用短字段数据类型 长度较短的数据类型不仅可以减

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  • HLL数据类型

    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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  • 向量数据类型

    L值,数据库会报错。 floatvector不能为NULL,当插入、更新或转换NULL值作为向量数据时,数据库会报错。 boolvector数据类型是指多维数据中含有的数据为bool类型,例如[0,0,0,0,0,1,0,0,1,0,0,0]。 boolvector数据类型成员可

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  • 选择数据类型

    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

    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。 尽量使用短字段数据类型 长度较短的数据类型不仅可以减

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  • 选择数据类型

    ,如果可以用int就尽量不用bigint。 使用一致的数据类型 表关联列尽量使用相同的数据类型。如果表关联列数据类型不同,数据库必须动态地转化为相同的数据类型进行比较,这种转换会带来一定的性能开销。 父主题: 审视和修改表定义

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  • HLL数据类型

    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,不能解析成功因此失败报错。 1 2

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  • 选择数据类型

    ,如果可以用int就尽量不用bigint。 使用一致的数据类型 表关联列尽量使用相同的数据类型。如果表关联列数据类型不同,数据库必须动态地转化为相同的数据类型进行比较,这种转换会带来一定的性能开销。 父主题: 表设计最佳实践

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