概要
数値型
Dorisは以下の数値データ型をサポートしています：
BOOLEAN
2つの値が可能です：0はfalseを表し、1はtrueを表します。
詳細については、BOOLEANを参照してください。
Integer
すべて符号付き整数です。INT型の違いは、占有するバイト数と表現できる値の範囲です：
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TINYINT: 1バイト、[-128, 127]
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SMALLINT: 2バイト、[-32768, 32767]
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INT: 4バイト、[-2147483648, 2147483647]
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BIGINT: 8バイト、[-9223372036854775808, 9223372036854775807]
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LARGEINT: 16バイト、[-2^127, 2^127 - 1]
浮動小数点型
不正確な浮動小数点型であるFLOATとDOUBLEを含み、一般的なプログラミング言語のfloatとdoubleに対応します
固定小数点型
正確な固定小数点型であるDECIMALは、金融やその他の厳密な精度が要求される場合に使用されます。
日付型
日付型にはDATE、TIME、DATETIMEがあります。DATE型は日までの精度で日付のみを格納し、DATETIME型は日付と時間を格納し、マイクロ秒まで正確に記録できます。TIME型は時間のみを格納し、現在のところTable格納の構築をサポートしておらず、クエリ処理でのみ使用できます。
datetime型の計算や数値型への変換には、TIME_TO_SEC、DATE_DIFF、UNIX_TIMESTAMPなどの関数を使用してください。数値型として直接変換した結果は保証されません。
詳細については、DATE、TIME、DATETIMEのドキュメントを参照してください。
文字列型
Dorisは固定長と可変長の両方の文字列をサポートしており、以下を含みます：
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CHAR(M): 固定長文字列。MはバイトLength。Mの範囲は[1, 255]です。
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VARCHAR(M): 可変長文字列。Mは最大長。Mの範囲は[1, 65533]です。
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STRING: デフォルトの最大長が1,048,576バイト（1 MB）の可変長文字列。この最大長は
string_type_length_soft_limit_bytes設定により最大2,147,483,643バイト（2 GB）まで増加できます。
バイナリ型
- VARBINARY: 可変長バイナリバイトシーケンス。Mは最大長（バイト単位）。VARCHARに似ていますが、文字セットや照合順序が関与しないバイト単位の格納と比較を使用します。任意のバイナリデータ（ファイルフラグメント、暗号化データ、圧縮データなど）の格納に適しています。4.0以降でサポートされていますが、現在DorisでのTable作成と格納はサポートされておらず、Catalogsを使用して他のデータベースのBINARYカラムをDorisにマッピングして使用することができます。
半構造化型
DorisはJSONデータ処理のためのさまざまな半構造化データ型をサポートしており、それぞれ異なる用途に適しています。
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ARRAY / MAP / STRUCT: ネストしたデータと固定スキーマをサポートし、ユーザー行動やプロファイル分析などの分析ワークロードや、Parquetなどのデータレイク形式のクエリに適しています。固定スキーマのため、動的スキーマ推論のオーバーヘッドがなく、高い書き込みと分析パフォーマンスを実現します。
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VARIANT: ネストしたデータと柔軟なスキーマをサポート。ログ、トレース、IoTデータ分析などの分析ワークロードに適しています。任意の有効なJSONデータに対応でき、カラム型ストレージ形式で自動的にサブカラムに展開されます。このアプローチにより、ストレージでの高い圧縮率と、データ集約、フィルタリング、ソートでの高いパフォーマンスを実現します。
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JSON: ネストしたデータと柔軟なスキーマをサポート。高同時実行ポイントクエリの用途に最適化されています。柔軟なスキーマにより、任意の有効なJSONデータを取り込むことができ、バイナリ形式で格納されます。このバイナリJSON形式からのフィールド抽出は、通常のJSON文字列を使用するより2倍以上高速です。
集約型
集約データ型は集約結果や集約中の中間結果を格納します。集約が多いクエリの高速化に使用されます。
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BITMAP: (UV)統計や視聴者セグメンテーションなどの正確な重複排除に使用されます。
bitmap_union、bitmap_union_count、bitmap_hash、bitmap_hash64などのBITMAP関数と組み合わせて動作します。 -
HLL: 近似重複排除に使用され、
COUNT DISTINCTよりも優れたパフォーマンスを提供します。hll_union_agg、hll_raw_agg、hll_cardinality、hll_hashなどのHLL関数と組み合わせて動作します。 -
QUANTILE_STATE: 近似パーセンタイル計算に使用され、
PERCENTILE関数よりも優れたパフォーマンスを提供します。QUANTILE_PERCENT、QUANTILE_UNION、TO_QUANTILE_STATEなどの関数と組み合わせて使用します。 -
AGG_STATE: 集約の高速化に使用され、state/merge/unionなどの集約関数コンビネータと組み合わせて使用されます。
IP型
IPデータ型はIPアドレスをバイナリ形式で格納し、文字列として格納する場合と比較してより高速で空間効率的なクエリを実現します。サポートされているIPデータ型は2つあります：