すべてのプロダクト
Search

このプロダクト

    Dataphin:データ型

    ドキュメントセンター

    Dataphin:データ型

    最終更新日:Feb 06, 2025

    Dataphin は現在、コンピュートエンジンとして MaxCompute 2.0 を使用しています。このトピックでは、Dataphin 内で MaxCompute 2.0 がサポートするデータ型について概要を説明します。

    シナリオ

    MaxCompute V2.0 データ型エディションは、プロジェクトに 2020 年 4 月より前に生成されたデータが含まれておらず、MaxCompute V2.0 データ型エディションをサポートするコンポーネントに依存しているシナリオに適しています。

    基本データ型

    型

    定数の例

    説明

    TINYINT

    1Y および -127Y

    8 ビット符号付き整数型です。

    有効値の範囲は -128 ～ 127 です。

    SMALLINT

    32767S および -100S

    16 ビット符号付き整数型です。

    有効値の範囲は -32768 ～ 32767 です。

    INT

    1000 および -15645787

    32 ビット符号付き整数型です。

    有効値の範囲は -231 ～ 231-1 です。

    BIGINT

    100000000000L および -1L

    64 ビット符号付き整数型です。

    有効値の範囲は -263+1 ～ 263 -1 です。

    BINARY

    • unhex('FA34E10293CB42848573A4E39937F479')

    • X'616263'

    最大長が 8 MB のバイナリ数値です。

    説明

    • X'num [...]' 形式では、num は 16 進数で、0～9 または A～F を使用できます。たとえば、X'616263' は abc を表します。これは、a の ASCII エンコーディングが 0x61、b が 0x62、c が 0x63 であるためです。X'616263' は unhex('616263') と同等です。

    • 文字列の長さが奇数の場合は、システムによって 0 が前に追加されます。たとえば、X'616' は X'0616' と同等です。

    • 単一引用符を使用します。二重引用符は無効です。たとえば、X"616263" は BINARY 定数として認識されません。

    FLOAT

    3.14F および cast(3.14159261E+7 as float)

    32 ビットのバイナリ浮動小数点型です。

    説明

    FLOAT データ型の計算では、コンピューターのストレージと内部計算ロジックにより、精度が低下する可能性があります。高精度の要件の場合は、FLOAT データを DECIMAL データに変換することを検討してください。

    DOUBLE

    3.14D および 3.14159261E+7

    64 ビットのバイナリ浮動小数点型です。

    説明

    DOUBLE データ型の計算では、コンピューターのストレージと内部計算ロジックにより、精度が低下する可能性があります。高精度の要件の場合は、DOUBLE データを DECIMAL データに変換することを検討してください。

    DECIMAL(precision,scale)

    3.5BD および 99999999999.9999999BD

    10 進数に基づく正確な数値型です。

    • precision は、表現可能な最大桁数を定義します。有効値: 1 <= precision <= 38。

    • scale は、小数点以下の桁数を定義します。有効値: 0 <= scale <= 18。

    精密度とスケールが指定されていない場合、デフォルトは decimal(38,18) です。

    説明

    • 異なるエディションの DECIMAL 型を同じテーブルに共存させることはできません。

    • setproject odps.sql.hive.compatible=true; コマンドで Hive 互換モードを有効にすると、トンネルアップロード操作と SQL 操作中に Decimal(precision, scale) 型の小数点以下の桁数が scale を超えた場合、その桁数が四捨五入されます。整数部分が制限を超えた場合は、エラーが報告されます。

    • odps.sql.decimal.tostring.trimzero を true に設定すると、小数点以下の末尾のゼロが削除されます。 false に設定すると、末尾のゼロが保持されます。デフォルトは true です。このパラメーターは、テーブルから読み取られたデータのみに影響し、静的値には適用されません。

    VARCHAR(n)

    なし

    可変長文字型。n は長さを指定します。

    有効値: 1 ～ 65535。

    CHAR(n)

    なし

    固定長文字型。n によって長さが定義されます。最大 255 文字です。長さが足りない場合は、パディングのためにスペースが追加されます。ただし、これらのスペースは比較時には考慮されません。

    STRING

    "abc"、'bcd'、"alibaba"、'inc'

    最大長が 8 MB の文字列型です。

    DATE

    DATE'2017-11-11'

    yyyy-mm-dd 形式の日付型です。

    有効値の範囲は 0001-01-01 ～ 9999-12-31 です。

    DATETIME

    DATETIME'2017-11-11 00:00:00'

    DATETIME 型です。

    有効値の範囲は 0001-01-01 00:00:00.000 ～ 9999-12-31 23:59:59.999 で、ミリ秒単位の精度です。

    TIMESTAMP

    TIMESTAMP'2017-11-11 00:00:00.123456789'

    TIMESTAMP データ型です。

    有効値の範囲は 0001-01-01 00:00:00.000000000 ～ 9999-12-31 23:59:59.999999999 で、ナノ秒単位の精度です。

    説明

    タイムスタンプはタイムゾーンに依存しません。すべてのタイムゾーンで一貫性のある、エポック (UTC 1970-01-01 00:00:00) からの日付オフセットが格納されます。TIMESTAMP データは、ビルトイン関数を使用してタイムゾーン計算用に操作できます。たとえば、cast(<タイムスタンプ> as string) を使用して、現在のタイムゾーンに基づいて TIMESTAMP を STRING データに変換できます。

    TIMESTAMP_NTZ

    TIMESTAMP_NTZ '2017-11-11 00:00:00.123456789'

    タイムゾーンを考慮しない TIMESTAMP データ型です。

    有効値の範囲は 0000-01-01 00:00:00.000000000 ～ 9999-12-31 23:59:59.999999999 です。TIMESTAMP_NTZ データ型の詳細については、「MaxCompute TIMESTAMP_NTZ データ型のドキュメント」をご参照ください。

    BOOLEAN

    True および False

    BOOLEAN 型です。

    有効値: True および False。

    以下の点にご注意ください。

    • 上記のすべてのデータ型は、NULL 値をサポートしています。

    • SQL 文の INT キーワードは、32 ビット整数型を指します。

      -- a を 32 ビット整数に変換します。
CAST(a AS INT)

    • デフォルトでは、整数定数は INT 型として処理されます。たとえば、SELECT 1 + a; の整数定数 1 は、INT 型として処理されます。定数が INT 型の値の範囲を超えていても、BIGINT 型の値の範囲を超えていない場合は、定数は BIGINT 型として処理されます。定数が BIGINT 型の値の範囲を超えている場合は、定数は DOUBLE 型として処理されます。

    • 暗黙的な変換

      • 一部の暗黙的な変換は無効になっています。データ型が STRING から BIGINT、STRING から DATETIME、DOUBLE から BIGINT、DECIMAL から DOUBLE、または DECIMAL から BIGINT に変換されると、精度が低下したり、エラーが発生したりする可能性があります。CAST 関数を使用して、データ型の変換を強制できます。

      • VARCHAR 型の定数は、STRING 型に暗黙的に変換できます。

    • テーブル、ビルトイン関数、ユーザー定義関数 (UDF)

      • MaxCompute V2.0 データ型エディションを必要とするビルトイン関数を実行できます。

      • UDF で定義されたデータ型は、MaxCompute V2.0 データ型エディションに基づいて解析およびオーバーロードされます。

      • パーティションキー列のデータ型は、STRING、VARCHAR、CHAR、TINYINT、SMALLINT、INT、または BIGINT にすることができます。

    • STRING 型の定数は連結をサポートしています。2 つ以上の文字列は、自動的に 1 つの文字列に連結されます。たとえば、select 'abc' 'efg' 'ddt'; を実行すると、戻り値は abcefgddt になります。

    • 定数が DECIMAL 型のフィールドに挿入される場合、定数の式は定数定義の形式に準拠している必要があります。例: 次のサンプルコードの 3.5BD

      INSERT INTO test_tb(a) VALUES (3.5BD)

    • DATETIME 値にはミリ秒は含まれません。ミリ秒単位の精度で時間形式を指定するには、-dfp パラメーターをトンネルコマンドで使用します (tunnel upload -dfp 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS' など)。詳細については、「トンネルコマンドのドキュメント」をご参照ください。

    複合データ型

    データ型定義コンストラクター
    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))
    説明

    MaxCompute は、ネストされた構造を含む複合データ型をサポートしています。ビルトイン関数の詳細については、「ARRAY」、「MAP」、および「STRUCT」をご参照ください。