数据类型丰富 支持 Integer、Boolean、Double、String、Binary等数据格式,基本涵盖了用户各类常用的结构化及半结构化数据类型的存储需要。 数据高可靠 将用户写入的数据多冗余存储在不同的底层硬件节点中,当某一存储节点发生故障后,其余的数据副本可继续提供线上读取服务。
示例 -- 创建表 CREATE TABLE test_string_types ( char_col CHAR(10), varchar_col VARCHAR(255), binary_col BINARY(10), varbinary_col VARBINARY(255), blob_col BLOB, text_col TEXT, enum_col ENUM('option1'
scala.binary.version} \${spark.version} \${scope.setting} org.apache.spark spark-streaming-kafka-0-10_\${scala.binary.version} \${spark.version} org.apache.spark spark-sql-kafka-0-10_\${scala.binary.version
如果字节长度 <= 65536 字节使用 VARBINARY 如果字节长度 <= 16,777,215 字节使用 MEDIUMBLOB 其他使用 LONGBLOB DTS_TYPE_DATE DATE DTS_TYPE_TIME 如果小数位数 => 0 且 <= 6 使用 TIME (Scale) ; 如果小数位数 => 7 且 <= 9,使用 VARCHAR
以easyedge 模型服务为例,存在两类请求,图像文件支持binary和base64。
Y Y BINARY / VARBINARY / BYTES BOOLEAN Y Y BOOLEAN / BOOL TIMESTAMP Y Y TIMESTAMP / SQL_TIMESTAMP DECIMAL Y Y DECIMAL DATE Y Y DATE / LOCAL_DATE TIME Y TIME / LOCAL_TIME ARRAY Y Y ARRAY MAP Y Y MAP ROW
复制以下代码到本地文件,并将文件命名为 cleanupOrphaned.js function cleanupOrphaned(coll) { var nextKey = { }; var result; while ( nextKey !
N) DTS_TYPE_BYTES(N) 支持 VARBINARY(N) DTS_TYPE_BYTES(N) 支持 TINYTEXT DTS_TYPE_STRING(255) 支持 TEXT DTS_TYPE_STRING(65,535) 支持 MEDIUMTEXT DTS_TYPE_STRING(16,777,215) 支持 LONGTEXT DTS_TYPE_STRING(4,294,967,295
N) DTS_TYPE_BYTES IMAGE DTS_TYPE_BYTES VARBINARY(N) DTS_TYPE_BYTES VARBINARY(max) DTS_TYPE_BYTES TIMESTAMP DTS_TYPE_BYTES UNIQUEIDENTIFIER DTS_TYPE_STRING HIERARCHYID DTS_TYPE_STRING XML DTS_TYPE_STRING
DTS字段类型 SQL Server数据类型 DTS_TYPE_INT1 smallint DTS_TYPE_INT2 smallint DTS_TYPE_INT4 int DTS_TYPE_INT8 bigint DTS_TYPE_NUMBER decimal DTS_TYPE_FLOAT real DTS_TYPE_DOUBLE float DTS_TYPE_BYTES varbinary DTS_TYPE_DATE