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可能な値の範囲です：
-
TINYINT：1バイト、[-128, 127]
-
SMALLINT：2バイト、[-32768, 32767]
-
INT：4バイト、[-2147483648, 2147483647]
-
BIGINT：8バイト、[-9223372036854775808, 9223372036854775807]
-
LARGEINT：16バイト、[-2^127, 2^127 - 1]
浮動小数点型
一般的なプログラミング言語のfloatおよびdoubleに対応する、不正確な浮動小数点型FLOATおよびDOUBLEを含みます。
固定小数点型
金融およびその他の厳密な精度が要求されるケースで使用される、正確な固定小数点型DECIMAL。
日付型
日付型にはDATE、TIMEおよびDATETIMEがあります。DATE型は日まで正確な日付のみを格納し、DATETIME型は日付と時刻を格納し、マイクロ秒まで正確にできます。TIME型は時刻のみを格納し、現在のところTableストレージの構築をサポートしておらず、クエリプロセス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、および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：
-
CHAR(M)：固定長文字列。Mはバイト長です。Mの範囲は[1, 255]です。
-
VARCHAR(M)：可変長文字列。Mは最大長です。Mの範囲は[1, 65533]です。
-
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2,147,483,643バイト（2 GB）まで増加できます。
半構造化型
DorisはJSONデータ処理用のさまざまな半構造化データ型をサポートしており、それぞれ異なる使用ケースに対応しています。
-
ARRAY / MAP / STRUCT：ネストされたデータと固定スキーマをサポートし、ユーザー行動とプロファイル分析などの分析ワークロード、およびParquetな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。
-
VARIANT：ネストされたデータと柔軟なスキーマをサポートします。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、カラムナストレージ形式でサブカラムに自動的に展開されます。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計、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。
-
JSON：ネストされたデータと柔軟なスキーマをサポートします。高同時実行ポイントクエリの使用ケース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、バイナリ形式で保存されます。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、集約結果または集約中の中間結果を格納します。集約の多いクエリを高速化するために使用されます。
-
BITMAP：(UV)統計やオーディエンス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関数と連携して動作します。 -
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関数と連携して動作します。 -
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などの関数と連携します。 -
AGG_STATE：集約を高速化するために使用され、state/merge/unionなどの集約関数コンビネーターと組み合わせて利用されます。
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、クエリでより高速でスペース効率的です。サポートされているIPデータ型は2つあります：