列存表支持的数据类型 列存表支持的数据类型如表1所示。其他未列举的数据类型，暂不支持。 表1 列存表支持的数据类型 类别 数据类型 描述 长度 数值类型 smallint 小范围整数，别名为INT2。 2 integer 常用的整数，别名为INT4。 4 bigint 大范围的整数，别名为INT8。

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向量化引擎支持的数据类型 向量化引擎支持的数据类型如表1所示。 表1 向量化引擎支持的数据类型 类别 数据类型 长度 是否支持 Numeric Types tinyint [unsigned] 1 支持 smallint [unsigned] 2 支持 mediumint [unsigned]

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向量化引擎支持的数据类型 向量化引擎支持的数据类型如表1所示。 表1 向量化引擎支持的数据类型 类别 数据类型 长度 是否支持 Numeric Types tinyint [unsigned] 1 支持 smallint [unsigned] 2 支持 mediumint [unsigned]

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合要求： 当前默认参数下，可以计算的distinct value值为1.6e+12，如果计算得到的distinct value值为NaN，需要调整log2m和regwidth来容纳更多的distinct value。 虽然hash算法存在极低的hash collision概率，但

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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IO性能；同时也可以减小相关计算时的内存消耗，提升计算性能。比如对于整型数据，如果可以用smallint就尽量不用int，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

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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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rse模式的阈值大小，取值范围0~14；第四个参数为duplicatecheck，表示是否启用duplicatecheck，取值范围为0~1。当入参输入值为-1时，会采用默认值设定HLL的参数。可以通过\d或\d+查看HLL类型的参数。 创建HLL数据类型时，根据入参的行为不同，结果不同：

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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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节。 带符号的范围是-8,388,608 ~ +8,388,607。 无符号的范围是0 ~ +16,777,215。 GaussDB 映射为INT类型，存储需要4字节，通过边界值判断限制取值范围。 带符号的范围是-8,388,608 ~ +8,388,607。 无符号的范围是0 ~

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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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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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set -1 as default --删除已创建的hll类型的表。 gaussdb=# drop table t1,t2,t3; DROP TABLE 对含有HLL类型的表插入HLL对象时，HLL类型的设定参数须同插入对象的设定参数一致，否则报错。 1 2 3 4 5

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set -1 as default --删除已创建的hll类型的表。 gaussdb=# DROP TABLE t1,t2,t3; DROP TABLE 对含有HLL类型的表插入HLL对象时，HLL类型的设定参数须同插入对象的设定参数一致，否则报错。 1 2 3 4 5

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列存表支持的数据类型 列存表支持的数据类型如表1所示。 表1 列存表支持的数据类型 类别 数据类型 长度 是否支持 Numeric Types smallint 2 支持 integer 4 支持 bigint 8 支持 decimal -1 支持 numeric -1 支持 real

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列存表支持的数据类型 列存表支持的数据类型如表1所示。 表1 列存表支持的数据类型 类别 数据类型 长度 是否支持 Numeric Types smallint 2 支持 integer 4 支持 bigint 8 支持 decimal -1 支持 numeric -1 支持 real

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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。 GaussDB支持的DAT

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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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