数据类型_智能数据建设与治理 Dataphin(Dataphin)-阿里云帮助中心

当前，Dataphin使用MaxCompute 2.0作为计算引擎。本文为您介绍Dataphin支持的MaxCompute 2.0的数据类型。

适用场景

适用于在2020年04月之前无存量数据的MaxCompute项目，且该项目依赖的产品组件支持2.0数据类型版本。

基础数据类型

类型	常量示例	描述
TINYINT	1Y、-127Y	8位有符号整型。取值范围：-128~127。
SMALLINT	32767S、-100S	16位有符号整型。取值范围：-32768~32767。
INT	1000、-15645787	32位有符号整型。取值范围：-2 ³¹~2 ³¹-1。
BIGINT	100000000000L、-1L	64位有符号整型。取值范围：-2 ⁶³+1~2 ⁶³ -1。
BINARY	unhex('FA34E10293CB42848573A4E39937F479')	二进制数据类型，目前长度限制为8 MB。
FLOAT	3.14F、cast(3.14159261E+7 as float)	32位二进制浮点型。说明由于计算机存储以及内部计算逻辑，用FLOAT类型进行计算时会有精度损失，如果对精度要求比较高，需要将FLOAT数据类型转换成DECIMAL类型进行计算。
DOUBLE	3.14D、3.14159261E+7	64位二进制浮点型。说明由于计算机存储以及内部计算逻辑，用DOUBLE类型进行计算时会有精度损失，如果对精度要求比较高，需要将DOUBLE数据类型转换成DECIMAL类型进行计算。
DECIMAL(precision,scale)	3.5BD、99999999999.9999999BD	10进制精确数字类型。 precision：表示最多可以表示多少位的数字。取值范围：`1 <= precision <= 38`。 scale：表示小数部分的位数。取值范围： `0 <= scale <= 18`。如果不指定以上两个参数，则默认为`decimal(38,18)`。说明同一个表中不能同时存在新老Decimal数据类型。执行`setproject odps.sql.hive.compatible=true;`命令开启Hive兼容模式时，`Decimal(precision, scale)`类型在数据导入（Tunnel Upload）和SQL运算过程中，如果数据的小数位数超过scale的大小，则会进行四舍五入的处理。如果整数部分超出限制，则会报错。当参数`odps.sql.decimal.tostring.trimzero`值为`true`时去掉小数点后末尾的零，为`false`时保留小数点后末尾的零，默认值为`true`。只对表里取数生效，对静态值不生效。
VARCHAR(n)	无	变长字符类型，n为长度。取值范围：1~65535。
CHAR(n)	无	固定长度字符类型，n为长度。最大取值255。长度不足则会填充空格，但空格不参与比较。
STRING	"abc"、'bcd'、"alibaba"、'inc'	字符串类型，目前长度限制为8 MB。
DATE	DATE'2017-11-11'	日期类型，格式为`yyyy-mm-dd`。取值范围：0000-01-01~9999-12-31。
DATETIME	DATETIME'2017-11-11 00:00:00'	日期时间类型。取值范围：0000-01-01 00:00:00.000~9999-12-31 23:59:59.999，精确到毫秒。
TIMESTAMP	TIMESTAMP'2017-11-11 00:00:00.123456789'	时间戳类型。取值范围：0000-01-01 00:00:00.000000000~9999-12-31 23:59:59.999999999，精确到纳秒。说明 TIMESTAMP类型本身与时区无关，在任何时区，TIMESTAMP类型存储的都是从Epoch（UTC 1970-01-01 00:00:00）开始的一个偏移量。您可以通过内建函数对TIMESTAMP类型数据执行与时区相关的计算，如`cast(<a timestamp> as string)`将TIMESTAMP类型数据按照当前时区值转换成STRING类型。
BOOLEAN	True、False	BOOLEAN类型。取值范围：True、False。

数据类型说明如下：

上述的各种数据类型均可以为NULL。

SQL中的INT关键字是32位整型。

--将a转换为32位整型。
cast(a as INT)

整型常量的语义会默认为INT类型。例如SELECT 1 + a;中的整型常量1会被作为INT类型处理。如果常量过长，超过了INT的值域而又没有超过BIGINT的值域，则会作为BIGINT类型处理；如果超过了BIGINT的值域，则会被作为DOUBLE类型处理。
隐式转换
- 部分隐式类型转换会被禁用。例如，STRING->BIGINT、STRING->DATETIME、DOUBLE->BIGINT、DECIMAL->DOUBLE、DECIMAL->BIGINT有精度损失或者报错的风险。禁用类型可以通过CAST函数强制进行数据类型转换。
- VARCHAR类型常量可以通过隐式转换为STRING常量。
表、函数以及UDF
- 参数涉及2.0数据类型的内置函数，在2.0数据类型版本下可以正常使用。
- UDF包含的数据类型都会按照2.0数据类型进行解析重载。
- 分区列支持STRING、VARCHAR、CHAR、TINYINT、SMALLINT、INT、BIGINT数据类型。
STRING常量支持连接，多（2个及以上）个字符串放一起，会自动连接成一个字符串，例如执行 select 'abc' 'efg' 'ddt'；，返回结果为abcefgddt。
给DECIMAL字段插入常量时，常量的写法需要与常量定义中的格式保持一致。例如下面示例代码中的3.5BD。
```
insert into test_tb(a) values (3.5BD)
```
DATETIME查询显示的时间值不包含毫秒。Tunnel命令通过-dfp来指定时间格式，可以指定到毫秒显示，例如tunnel upload -dfp 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS'。关于Tunnel命令的更多信息，请参见Tunnel命令。

复杂数据类型

类型	定义方法	构造方法
ARRAY	`array<int>` `array<struct<a:int, b:string>>`	`array(1, 2, 3)` `array(array(1, 2), array(3, 4))`
MAP	`map<string, string>` `map<smallint, array<string>>`	`map(“k1”, “v1”, “k2”, “v2”)` `map(1S, array(‘a’, ‘b’), 2S, array(‘x’, ‘y’))`
STRUCT	`struct<x:int, y:int>` `struct<field1:bigint, field2:array<int>, field3:map<int, int>>`	`named_struct(‘x’, 1, ‘y’, 2)` `named_struct(‘field1’, 100L, ‘field2’, array(1, 2), ‘field3’, map(1, 100, 2, 200))`

说明

MaxCompute的复杂数据类型可以被嵌套使用，相关的内建函数说明请参见ARRAY、MAP或STRUCT。