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数据类型概述
613
2019-06-29
《TiDB v2.1 用户文档》
数据类型概述 数据类型概述 TiDB 支持除空间类型 (SPATIAL ) 之外的所有 MySQL 数据类型,包括数值型类型 、字符串类型 、时间和日期类型 、JSON 类型 。 数据类型定义一般为 T(M[, D]) ,其中: T 表示具体的类型。 M 在整数类型中表示最大显示长度;在浮点数或者定点数中表示精度;在字符类型中表示最大长度。...
JSON 数据类型
156
2024-01-25
《MatrixOne v1.1 中文文档》
JSON 数据类型 JSON 的类型 JSON 值的规范化 JSON 数据类型 MatrixOne 支持由 RFC 7159 定义的原生 JSON 数据类型,可以有效访问 JSON(JavaScript 对象表示法)文档中的数据。与将 JSON 格式的字符串存储在字符串列中相比,JSON 数据类型具有以下优势: 自动验证存储在 JSON 列中的...
数据类型概览
144
2024-01-25
《MatrixOne v1.1 中文文档》
数据类型 整数类型 示例 浮点类型 示例 字符串类型 示例 JSON 数据类型 示例 时间与日期 示例 Bool 示例 定点类型 Decimal 示例 UUID 类型 示例 数据类型 MatrixOne 的数据类型与 MySQL 数据类型的定义一致,可参考: https://dev.m...
数据类型概览
105
2023-11-19
《MatrixOne v1.0 中文文档》
数据类型 整数类型 示例 浮点类型 示例 字符串类型 示例 JSON 数据类型 示例 时间与日期 示例 Bool 示例 定点类型 Decimal 示例 UUID 类型 示例 数据类型 MatrixOne 的数据类型与 MySQL 数据类型的定义一致,可参考: https://dev.m...
选择数据类型
185
2023-06-03
《openGauss v3.1.1 使用手册(企业版)》
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。比如某客户场景中对列存表进行点查询,filter条件在一个numeric列上,执行时间为10+s;修改numeric为int类型之后...
数据类型转换
247
2023-06-03
《openGauss v3.1.1 使用手册(企业版)》
数据类型转换 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openGauss提供的类型转换函数,例如CAST进行数据类型强转。 openGauss数据库常见的隐式类型转换,请参见表1 。 须知: openGauss支持的DATE的效限范围是:公元前4713...
数据类型转换
167
2023-04-07
《Apache IoTDB 用户手册 (v1.0.x)》
数据类型转换 CAST 函数简介 类型转换说明 使用示例 数据类型转换 CAST 函数简介 当前IoTDB支持6种数据类型,其中包括INT32、INT64、FLOAT、DOUBLE、BOOLEAN以及TEXT。当我们对数据进行查询或者计算时可能需要进行数据类型的转换, 比如说将TEXT转换为INT32,或者提高数据精度,比如说将FLOAT转...
数据类型转换
269
2023-05-05
《openGauss v5.0.0 使用手册(轻量版)》
数据类型转换 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openGauss提供的类型转换函数,例如CAST进行数据类型强转。 openGauss数据库常见的隐式类型转换,请参见表1 。 须知: openGauss支持的DATE的效限范围是:公元前47...
HLL数据类型
313
2023-05-05
《openGauss v5.0.0 使用手册(轻量版)》
HLL数据类型 HLL数据类型 HLL(HyperLoglog)是统计数据集中唯一值个数的高效近似算法。它有着计算速度快、节省空间的特点,不需要直接存储集合本身,而是存储一种名为HLL的数据结构。每当有新数据加入进行统计时,只需要把数据经过哈希计算并插入到HLL中,最后根据HLL就可以得到结果。 HLL与其他算法的比较请参见表1 。 表 1 HL...
选择数据类型
153
2023-05-05
《openGauss v5.0.0 使用手册(轻量版)》
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。比如某客户场景中对列存表进行点查询,filter条件在一个numeric列上,执行时间为10+s;修改numeric为int类型之后...
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