MaxCompute1.0資料類型 - MaxCompute

本文介紹MaxCompute 1.0資料類型版本的定義、使用情境、支援的資料類型以及與其它資料類型版本的差異。

背景介紹

MaxCompute 1.0資料類型版本是MaxCompute三種資料類型版本說明之一。

適用於早期的MaxCompute專案，且該專案依賴的產品組件不支援2.0資料類型版本。

設定1.0資料類型版本

專案空間選擇資料類型版本為1.0資料類型版本時，專案的資料類型屬性定義如下。

setproject odps.sql.type.system.odps2=false; --關閉MaxCompute 2.0資料類型。
setproject odps.sql.decimal.odps2=false; --關閉Decimal 2.0資料類型。
setproject odps.sql.hive.compatible=false; --關閉Hive相容模式。

資料類型

類型	常量樣本	描述
BIGINT	100000000000L、-1L	64位有符號整型。取值範圍：-2⁶³+1~2⁶³-1。
DOUBLE	3.14159261E+7	64位二進位浮點型。
DECIMAL	3.5BD、99999999999.9999999BD	10進位精確數字類型。預設為`decimal(54,18)`，precision和scale不可調整。整型部分取值範圍：-10³⁶+1~10³⁶-1，小數部分精確到10^-18。詳情請參見DECIMAL資料類型。
STRING	"abc"、'bcd'、"alibaba"、'inc'	字串類型。長度限制為8 MB。
DATETIME	DATETIME'2017-11-11 00:00:00'	日期時間類型。取值範圍：0000年1月1日~9999年12月31日。 DATETIME查詢顯示的時間值不包含毫秒。Tunnel通過`-dfp`指定時間格式，可以指定顯示到毫秒，例如`tunnel upload -dfp 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS'`。Tunnel詳情請參見Tunnel命令參考。
BOOLEAN	True、False	BOOLEAN類型。取值範圍：True或False。

資料類型說明如下：

上述資料類型均可以為NULL。
常量
- 整型常量的語義預設為BIGINT類型。如果常量超過了BIGINT的範圍（例如1,000,000,000,000,000,000,000,000），會被作為DOUBLE類型處理。例如SELECT 1 + a;中的整型常量1會被作為BIGINT類型處理。
- 向DECIMAL欄位插入常量時，常量的寫法需要與常量定義中的格式保持一致。例如範例程式碼中的3.5BD。
```
INSERT INTO test_tb(a) VALUES (3.5BD);
```
- 支援串連STRING常量。例如，abc和xyz會解析為abcxyz。
如果參數涉及2.0資料類型的內建函數，無法在1.0資料類型版本正常使用。
分區表的分區列的資料類型只支援STRING類型。

與其它資料類型版本差異說明

1.0資料類型版本的LIMIT、ORDER BY、DISTRIBUTE BY、SORT BY和CLUSTER BY操作與2.0資料類型版本不同。
例如，LIMIT動作陳述式SELECT * FROM t1 UNION ALL SELECT * FROM t2 LIMIT 10;：
- 1.0資料類型版本：SELECT * FROM t1 UNION ALL SELECT * FROM ( SELECT * FROM t2 LIMIT 10) t2;。
- 2.0資料類型版本：SELECT * FROM (SELECT * FROM t1 UNION ALL SELECT * FROM t2 ) t LIMIT 10;。
1.0資料類型版本的IN運算式與2.0資料類型版本不同。
例如，a IN (1, 2, 3)：
- 1.0資料類型版本：IN括弧裡的所有實值型別必須一致。
- 2.0資料類型版本：IN括弧裡的所有值支援通過隱式類型轉換為一致類型。

複雜資料類型

MaxCompute的複雜資料類型可以被嵌套使用，相關的內建函數說明請參見ARRAY、MAP或STRUCT。

類型	定義方法	構造方法
ARRAY	`ARRAY<BIGINT>` `ARRAY<STRUCT<a:BIGINT, b:STRING>>`	`ARRAY(1, 2, 3)` `ARRAY(NAMED_STRUCT('a', 1, 'b', '2'), NAMED_STRUCT('a', 3, 'b', '4'))`
MAP	`MAP<STRING, STRING>` `MAP<BIGINT, ARRAY<STRING>>`	`MAP("k1", "v1", "k2", "v2")` `MAP(1L, ARRAY('a', 'b'), 2L, ARRAY('x', 'y'))`
STRUCT	`STRUCT<'x', BIGINT, 'y', BIGINT>` `STRUCT<'field1', BIGINT, 'field2', ARRAY<BIGINT>, 'field3', MAP<BIGINT>>`	`NAMED_STRUCT('x', 1, 'y', 2)` `NAMED_STRUCT('field1', 100L, 'field2', ARRAY(1, 2), 'field3', MAP(1, 100, 2, 200))`