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
可能な値は2つあります：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。
整数型
すべて符号付き整数です。INT型間の違いは、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
一般的なプログラミング言語のfloatとdoubleに対応する、精度の低い浮動小数点型FLOATと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を要求するケースで使用される、精密な固定小数点型DECIMAL。
日付型
日付型にはDATE、TIME、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て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を行う場合は、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います：
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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。
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VARCHAR(M): 可変長文字列。Mは最大長です。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設定を構成することで最大2,147,483,643バイト（2 GB）まで増やすことができます。
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、それぞれ異なる使用例に対応しています。
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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、および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、高い書き込みおよび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データを受け入れることができ、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します。高並行性のポイントクエリ使用例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も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。
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BITMAP: (UV)統計やオーディエンスセグメンテーションなど、正確な重複除去に使用されます。
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: 近似重複除去に使用され、
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などの関数と連携します。 -
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よりもクエリが高速で空間効率的です。サポートされているIPデータ型は2つあります：