数据类型
数值类型
表1列出了所有的可用类型。
表 1 整数类型
-170,141,183,460,469,231,731,687,303,715,884,105,728 ~ +170,141,183,460,469,231,731,687,303,715,884,105,727 |
表 2 任意精度型
精度p取值范围为[1,1000]，标度s取值范围为[0,p]。 说明： |
|||
表 3 序列整型
-170,141,183,460,469,231,731,687,303,715,884,105,728 ~ +170,141,183,460,469,231,731,687,303,715,884,105,727 |
表 4 浮点类型
| 说明： | 根据精度p不同选择REAL或DOUBLE PRECISION作为内部表示。如不指定精度，内部用DOUBLE PRECISION表示。 |
||
精度p取值范围为[1,1000]，标度s取值范围为[0,p]。 说明： |
|||
布尔类型
表 5 布尔类型
|
字符类型
openGauss支持的字符类型请参见表6。
表 6 字符类型
最大为1GB-1，但还需要考虑到列描述头信息的大小， 以及列所在元组的大小限制（也小于1GB-1），因此TEXT类型最大大小可能小于1GB-1。 |
||
最大为1GB-1，但还需要考虑到列描述头信息的大小， 以及列所在元组的大小限制（也小于1GB-1），因此CLOB类型最大大小可能小于1GB-1。 |
说明：
- 除了每列的大小限制以外，每个元组的总大小也不可超过1GB-1字节，主要受列的控制头信息、元组控制头信息以及元组中是否存在NULL字段等影响。
- NCHAR为bpchar类型的别名，NCHAR(n)为b(n)类型bpchar(n)的别名。
在openGauss里另外还有两种定长字符类型。在表7里显示。name类型只用在内部系统表中，作为存储标识符，不建议普通用户使用。该类型长度当前定为64字节（63可用字符加结束符）。类型“char”只用了一个字节的存储空间。他在系统内部主要用于系统表，主要作为简单化的枚举类型使用。
表 7 特殊字符类型
二进制类型
openGauss支持的二进制类型请参见表8。
表 8 二进制类型
| 说明： | ||
| 说明： | ||
变长的二进制字符串（密态特性新增的类型，如果加密列的加密类型指定为确定性加密，则该列的实际类型为BYTEAWITHOUTORDERWITHEQUALCOL），元命令打印加密表将显示原始数据类型 |
||
变长的二进制字符串（密态特性新增的类型，如果加密列的加密类型指定为随机加密，则该列的实际类型为BYTEAWITHOUTORDERCOL），元命令打印加密表将显示原始数据类型 |
||
- 除了每列的大小限制以外，每个元组的总大小也不可超过1GB-8203字节（即1073733621字节）。
- 不支持直接使用BYTEAWITHOUTORDERWITHEQUALCOL和BYTEAWITHOUTORDERCOL，_BYTEAWITHOUTORDERWITHEQUALCOL，_BYTEAWITHOUTORDERCOL类型创建表。
日期/时间类型
openGauss支持的日期/时间类型请参见表9。
如果其他的数据库时间格式和openGauss的时间格式不一致，可通过修改配置参数DateStyle的值来保持一致。
表 9 日期/时间类型
几何类型
openGauss支持的几何类型请参见表10。最基本的类型：点，是其它类型的基础。
表 10 几何类型
openGauss提供了一系列的函数和操作符用来进行各种几何计算，如拉伸、转换、旋转、计算相交等。
-
点
点是几何类型的基本二维构造单位。用下面语法描述point的数值：
( x , y ) x , yx和y是用浮点数表示的点的坐标。
点输出使用第一种语法。
-
线段
线段（lseg）是用一对点来代表的。用下面的语法描述lseg的数值：
[ ( x1 , y1 ) , ( x2 , y2 ) ] ( ( x1 , y1 ) , ( x2 , y2 ) ) ( x1 , y1 ) , ( x2 , y2 ) x1 , y1 , x2 , y2(x1,y1)和(x2,y2)表示线段的端点。
线段输出使用第一种语法。
-
矩形
矩形是用一对对角点来表示的。用下面的语法描述box的值：
( ( x1 , y1 ) , ( x2 , y2 ) ) ( x1 , y1 ) , ( x2 , y2 ) x1 , y1 , x2 , y2(x1,y1)和(x2,y2)表示矩形的一对对角点。
矩形的输出使用第二种语法。
任何两个对角都可以出现在输入中，但按照那样的顺序，右上角和左下角的值会被重新排序以存储。
-
路径
路径由一系列连接的点组成。路径可能是开放的，也就是认为列表中第一个点和最后一个点没有连接，也可能是闭合的，这时认为第一个和最后一个点连接起来。
用下面的语法描述path的数值：
[ ( x1 , y1 ) , ... , ( xn , yn ) ] ( ( x1 , y1 ) , ... , ( xn , yn ) ) ( x1 , y1 ) , ... , ( xn , yn ) ( x1 , y1 , ... , xn , yn ) x1 , y1 , ... , xn , yn点表示组成路径的线段的端点。方括弧（[]）表明一个开放的路径，圆括弧（()）表明一个闭合的路径。当最外层的括号被省略，如在第三至第五语法，会假定一个封闭的路径。
路径的输出使用第一种或第二种语法输出。
-
多边形
多边形由一系列点代表（多边形的顶点）。多边形可以认为与闭合路径一样，但是存储方式不一样而且有自己的一套支持函数。
用下面的语法描述polygon的数值：
( ( x1 , y1 ) , ... , ( xn , yn ) ) ( x1 , y1 ) , ... , ( xn , yn ) ( x1 , y1 , ... , xn , yn ) x1 , y1 , ... , xn , yn点表示多边形的端点。
多边形输出使用第一种语法。
-
圆
圆由一个圆心和半径标识。用下面的语法描述circle的数值：
< ( x , y ) , r > ( ( x , y ) , r ) ( x , y ) , r x , y , r(x,y)表示圆心，r表示半径。
圆的输出用第一种格式。
网络地址类型
openGauss提供用于存储IPv4、IPv6、MAC地址的数据类型。
用这些数据类型存储网络地址比用纯文本类型好，因为这些类型提供输入错误检查和特殊的操作和功能。
表 11 网络地址类型
在对inet或cidr数据类型进行排序的时候，IPv4地址总是排在IPv6地址前面，包括那些封装或者是映射在IPv6地址里的IPv4地址，比如::10.2.3.4或::ffff:10.4.3.2。
-
cidr
cidr（无类别域间路由，Classless Inter-Domain Routing）类型，保存一个IPv4或IPv6网络地址。声明网络格式为address/y，address表示IPv4或者IPv6地址，y表示子网掩码的二进制位数。如果省略y，则掩码部分使用已有类别的网络编号系统进行计算，但要求输入的数据已经包括了确定掩码所需的所有字节。
表 12 cidr类型输入举例
-
inet
inet类型在一个数据区域内保存主机的IPv4或IPv6地址，以及一个可选子网。主机地址中网络地址的位数表示子网（“子网掩码”）。如果子网掩码是32并且地址是IPv4，则这个值不表示任何子网，只表示一台主机。在IPv6里，地址长度是128位，因此128位表示唯一的主机地址。
该类型的输入格式是address/y，address表示IPv4或者IPv6地址，y是子网掩码的二进制位数。如果省略/y，则子网掩码对IPv4是32，对IPv6是128，所以该值表示只有一台主机。如果该值表示只有一台主机，/y将不会显示。
inet和cidr类型之间的基本区别是inet接受子网掩码，而cidr不接受。
-
macaddr
macaddr类型存储MAC地址，也就是以太网卡硬件地址（尽管MAC地址还用于其它用途）。可以接受下列格式：
'08:00:2b:01:02:03' '08-00-2b-01-02-03' '08002b:010203' '08002b-010203' '0800.2b01.0203' '08002b010203'这些示例都表示同一个地址。对于数据位a到f，大小写都行。输出时都是以第一种形式展示。
位串类型
位串就是一串1和0的字符串。它们可以用于存储位掩码。
openGauss支持两种位串类型：bit(n)和bit varying(n)，这里的n是一个正整数。
bit类型的数据必须准确匹配长度n，如果存储短或者长的数据都会报错。bit varying类型的数据是最长为n的变长类型，超过n的类型会被拒绝。一个没有长度的bit等效于bit(1)，没有长度的bit varying表示没有长度限制。
如果用户明确地把一个位串值转换成bit(n)，则此位串右边的内容将被截断或者在右边补齐零，直到刚好n位，而不会抛出任何错误。
如果用户明确地把一个位串数值转换成bit varying(n)，如果它超过了n位，则它的右边将被截断。
--创建表。
openGauss=# CREATE TABLE bit_type_t1
(
BT_COL1 INTEGER,
BT_COL2 BIT(3),
BT_COL3 BIT VARYING(5)
) ;
--插入数据。
openGauss=# INSERT INTO bit_type_t1 VALUES(1, B'101', B'00');
--插入数据的长度不符合类型的标准会报错。
openGauss=# INSERT INTO bit_type_t1 VALUES(2, B'10', B'101');
ERROR: bit string length 2 does not match type bit(3)
CONTEXT: referenced column: bt_col2
--将不符合类型长度的数据进行转换。
openGauss=# INSERT INTO bit_type_t1 VALUES(2, B'10'::bit(3), B'101');
--查看数据。
openGauss=# SELECT * FROM bit_type_t1;
bt_col1 | bt_col2 | bt_col3
---------+---------+---------
1 | 101 | 00
2 | 100 | 101
(2 rows)
--删除表。
openGauss=# DROP TABLE bit_type_t1;
文本搜索类型
openGauss提供了两种数据类型用于支持全文检索。tsvector类型表示为文本搜索优化的文件格式，tsquery类型表示文本查询。
-
tsvector
tsvector类型表示一个检索单元，通常是一个数据库表中一行的文本字段或者这些字段的组合，tsvector类型的值是一个标准词位的有序列表，标准词位就是把同一个词的变型体都标准化成相同的，在输入的同时会自动排序和消除重复。to_tsvector函数通常用于解析和标准化文档字符串。
tsvector的值是唯一分词的分类列表，把一句话的词格式化为不同的词条，在进行分词处理的时候tsvector会自动去掉分词中重复的词条，按照一定的顺序录入。如：
openGauss=# SELECT 'a fat cat sat on a mat and ate a fat rat'::tsvector; tsvector ---------------------------------------------------- 'a' 'and' 'ate' 'cat' 'fat' 'mat' 'on' 'rat' 'sat' (1 row)从上面的例子可以看出，通过tsvector把一个字符串按照空格进行分词，分词的顺序是按照长短和字母排序的。但是如果词条中需要包含空格或标点符号，可以用引号标记：
openGauss=# SELECT $$the lexeme ' ' contains spaces$$::tsvector; tsvector ------------------------------------------- ' ' 'contains' 'lexeme' 'spaces' 'the' (1 row)如果在词条中使用引号，可以使用双$符号($$)作为标记：
openGauss=# SELECT $$the lexeme 'Joe''s' contains a quote$$::tsvector; tsvector ------------------------------------------------ 'Joe''s' 'a' 'contains' 'lexeme' 'quote' 'the' (1 row)词条位置常量也可以放到词汇中：
openGauss=# SELECT 'a:1 fat:2 cat:3 sat:4 on:5 a:6 mat:7 and:8 ate:9 a:10 fat:11 rat:12'::tsvector; tsvector ------------------------------------------------------------------------------- 'a':1,6,10 'and':8 'ate':9 'cat':3 'fat':2,11 'mat':7 'on':5 'rat':12 'sat':4 (1 row)位置常量通常表示文档中源字的位置。位置信息可以用于进行排名。位置常量的范围是1到16383，最大值默认是16383。相同词的重复位会被忽略掉。
拥有位置的词汇甚至可以用一个权来标记，这个权可以是A、B、C或D。默认的是D，因此输出中不会出现：
openGauss=# SELECT 'a:1A fat:2B,4C cat:5D'::tsvector; tsvector ---------------------------- 'a':1A 'cat':5 'fat':2B,4C (1 row)权可以用来反映文档结构，如：标记标题与主体文字的区别。全文检索排序函数可以为不同的权标记分配不同的优先级。
下面的示例是tsvector类型标准用法。如：
openGauss=# SELECT 'The Fat Rats'::tsvector; tsvector -------------------- 'Fat' 'Rats' 'The' (1 row)但是对于英文全文检索应用来说，上面的单词会被认为非规范化的，所以需要通过to_tsvector函数对这些单词进行规范化处理：
openGauss=# SELECT to_tsvector('english', 'The Fat Rats'); to_tsvector ----------------- 'fat':2 'rat':3 (1 row) -
tsquery
tsquery类型表示一个检索条件，存储用于检索的词汇，并且使用布尔操作符&（AND），|（OR）和!（NOT）来组合他们，括号用来强调操作符的分组。to_tsquery函数及plainto_tsquery函数会将单词转换为tsquery类型前进行规范化处理。
openGauss=# SELECT 'fat & rat'::tsquery; tsquery --------------- 'fat' & 'rat' (1 row) openGauss=# SELECT 'fat & (rat | cat)'::tsquery; tsquery --------------------------- 'fat' & ( 'rat' | 'cat' ) (1 row) openGauss=# SELECT 'fat & rat & ! cat'::tsquery; tsquery ------------------------ 'fat' & 'rat' & !'cat' (1 row)在没有括号的情况下，!（非）结合的最紧密，而&（和）结合的比|（或）紧密。
tsquery中的词汇可以用一个或多个权字母来标记，这些权字母限制这次词汇只能与带有匹配权的tsvector词汇进行匹配。
openGauss=# SELECT 'fat:ab & cat'::tsquery; tsquery ------------------ 'fat':AB & 'cat' (1 row)同样，tsquery中的词汇可以用*标记来指定前缀匹配：
openGauss=# SELECT 'super:*'::tsquery; tsquery ----------- 'super':* (1 row)这个查询可以匹配tsvector中以“super”开始的任意单词。
请注意，前缀首先被文本搜索分词器处理，这也就意味着下面的结果为真：
openGauss=# SELECT to_tsvector( 'postgraduate' ) @@ to_tsquery( 'postgres:*' ) AS RESULT; result ---------- t (1 row)因为postgres经过处理后得到postgr：
openGauss=# SELECT to_tsquery('postgres:*'); to_tsquery ------------ 'postgr':* (1 row)这样就匹配postgraduate了。
'Fat:ab & Cats'规范化转为tsquery类型结果如下：
openGauss=# SELECT to_tsquery('Fat:ab & Cats'); to_tsquery ------------------ 'fat':AB & 'cat' (1 row)
UUID数据类型
UUID数据类型用来存储RFC 4122，ISO/IEF 9834-8:2005以及相关标准定义的通用唯一标识符（UUID）。这个标识符是一个由算法产生的128位标识符，确保它不可能使用相同算法在已知的模块中产生的相同标识符。
UUID是一个小写十六进制数字的序列，由分字符分成几组，一组8位数字+三组4位数字+一组12位数字，总共32个数字代表128位，标准的UUID示例如下：
a0eebc99-9c0b-4ef8-bb6d-6bb9bd380a11
openGauss同样支持以其他方式输入：大写字母和数字、由花括号包围的标准格式、省略部分或所有连字符、在任意一组四位数字之后加一个连字符。示例：
A0EEBC99-9C0B-4EF8-BB6D-6BB9BD380A11
{a0eebc99-9c0b-4ef8-bb6d-6bb9bd380a11}
a0eebc999c0b4ef8bb6d6bb9bd380a11
a0ee-bc99-9c0b-4ef8-bb6d-6bb9-bd38-0a11
一般是以标准格式输出。
JSON/JSONB类型
JSON(JavaScript Object Notation)数据，可以是单独的一个标量，也可以是一个数组，也可以是一个键值对象，其中数组和对象可以统称容器(container)：
- 标量(scalar)：单一的数字、bool、string、null都可以叫做标量。
- 数组(array)：[]结构，里面存放的元素可以是任意类型的JSON，并且不要求数组内所有元素都是同一类型。
- 对象(object)：{}结构，存储key:value的键值对，其键只能是用“”包裹起来的字符串，值可以是任意类型的JSON，对于重复的键，按最后一个键值对为准。
openGauss内存在两种数据类型JSON和JSONB，可以用来存储JSON数据。其中JSON是对输入的字符串的完整拷贝，使用时再去解析，所以它会保留输入的空格、重复键以及顺序等；JSONB解析输入后保存的二进制，它在解析时会删除语义无关的细节和重复的键，对键值也会进行排序，使用时不用再次解析。
因此可以发现，两者其实都是JSON，它们接受相同的字符串作为输入。它们实际的主要差别是效率。JSON数据类型存储输入文本的精确拷贝，处理函数必须在每个执行上重新解析； 而JSONB数据以分解的二进制格式存储， 这使得它由于添加了转换机制而在输入上稍微慢些，但是在处理上明显更快， 因为不需要重新解析。同时由于JSONB类型存在解析后的格式归一化等操作，同等的语义下只会有一种格式，因此可以更好更强大的支持很多其他额外的操作，比如按照一定的规则进行大小比较等。JSONB也支持索引，这也是一个明显的优势。
-
输入格式
输入必须是一个符合JSON数据格式的字符串，此字符串用单引号''声明。
null (null-json)：仅null，全小写。
select 'null'::json; -- suc select 'NULL'::jsonb; -- err数字 (num-json)：正负整数、小数、0，支持科学计数法。
select '1'::json; select '-1.5'::json; select '-1.5e-5'::jsonb, '-1.5e+2'::jsonb; select '001'::json, '+15'::json, 'NaN'::json; -- 不支持多余的前导0，正数的+号，以及NaN和infinity。布尔(bool-json)：仅true、false，全小写。
select 'true'::json; select 'false'::jsonb;字符串(str-json)：必须是加双引号的字符串。
select '"a"'::json; select '"abc"'::jsonb;数组(array-json)：使用中括号[]包裹，满足数组书写条件。数组内元素类型可以是任意合法的JSON，且不要求类型一致。
select '[1, 2, "foo", null]'::json; select '[]'::json; select '[1, 2, "foo", null, [[]], {}]'::jsonb;对象(object-json)：使用大括号{}包裹，键必须是满足JSON字符串规则的字符串，值可以是任意合法的JSON。
select '{}'::json; select '{"a": 1, "b": {"a": 2, "b": null}}'::json; select '{"foo": [true, "bar"], "tags": {"a": 1, "b": null}}'::jsonb;
注意：- 区分 'null'::json 和 null::json 是两个不同的概念，类似于字符串 str="" 和 str=null。
- 对于数字，当使用科学计数法的时候，jsonb类型会将其展开，而json会精准拷贝输入。
-
JSONB高级特性
- 注意事项
- 不支持列存。
- 不支持作为分区键。
- 不支持外表、mot。
JSON和JSONB的主要差异在于存储方式上的不同，JSONB存储的是解析后的二进制，能够体现JSON的层次结构，更方便直接访问等，因此JSONB会有很多JSON所不具有的高级特性。
- 格式归一化
-
对于输入的object-json字符串，解析成jsonb二进制后，会天然的丢弃语义上无关紧要的细节，比如空格：
openGauss=# select ' [1, " a ", {"a" :1 }] '::jsonb; jsonb ---------------------- [1, " a ", {"a": 1}] (1 row) -
对于object-json，会删除重复的键值，只保留最后一个出现的，如：
openGauss=# select '{"a" : 1, "a" : 2}'::jsonb; jsonb ---------- {"a": 2} (1 row) -
对于object-json，键值会重新进行排序，排序规则：长度长的在后、长度相等则ascii码大的在后，如：
openGauss=# select '{"aa" : 1, "b" : 2, "a" : 3}'::jsonb; jsonb --------------------------- {"a": 3, "b": 2, "aa": 1} (1 row)
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- 注意事项
-
大小比较
由于经过了格式归一化，保证了同一种语义下的jsonb只会有一种存在形式，因此按照制定的规则，可以比较大小。
-
首先比较类型：object-jsonb > array-jsonb > bool-jsonb > num-jsonb > str-jsonb > null-jsonb
-
同类型则比较内容：
- str-json类型：依据text比较的方法，使用数据库默认排序规则进行比较，返回值正数代表大于，负数代表小于，0表示相等。
- num-json类型：数值比较
- bool-json类型：true > false
- array-jsonb类型：长度长的 > 长度短的，长度相等则依次比较每个元素。
- object-jsonb类型：长度长的 > 长度短的，长度相等则依次比较每个键值对，先比较键，在比较值。
注意：
object-jsonb类型内比较时，比较时使用的是格式整理后的最终结果进行比较，因此相对于我们直接的输入未必会很直观。
-
-
创建索引、主外键
-
BTREE索引
jsonb类型支持创建btree索引，支持创建主键、外键。
-
GIN索引
GIN索引可以用来有效地搜索出现在大量jsonb文档（datums） 中的键或者键/值对。提供了两个GIN操作符类(jsonb_ops、jsonb_hash_ops)，提供了不同的性能和灵活性取舍。缺省的GIN操作符类支持使用@>、<@、?、 ?&和?|操作符查询，非缺省的GIN操作符类jsonb_path_ops只支持索引@>、<@操作符。
-
-
包含存在
查询一个JSON之中是否包含某些元素，或者某些元素是否存在于某个JSON中是jsonb的一个重要能力。
-- 简单的标量/原始值只包含相同的值。 SELECT '"foo"'::jsonb @> '"foo"'::jsonb; -- 左侧数组包含了右侧字符串。 SELECT '[1, "aa", 3]'::jsonb ? 'aa'; -- 左侧数组包含了右侧的数组所有元素，顺序、重复不重要。 SELECT '[1, 2, 3]'::jsonb @> '[1, 3, 1]'::jsonb; -- 左侧object-json包含了右侧object-json的所有键值对。 SELECT '{"product": "PostgreSQL", "version": 9.4, "jsonb":true}'::jsonb @> '{"version":9.4}'::jsonb; -- 左侧数组并没有包含右侧的数组所有元素，因为左侧数组的三个元素为1、2、[1,3]，右侧的为1、3。 SELECT '[1, 2, [1, 3]]'::jsonb @> '[1, 3]'::jsonb; --false -- 同上，没有存在包含关系，返回值为false。 SELECT '{"foo": {"bar": "baz"}}'::jsonb @> '{"bar": "baz"}'::jsonb; -- false
HLL数据类型
HLL（HyperLoglog）是统计数据集中唯一值个数的高效近似算法。它有着计算速度快、节省空间的特点，不需要直接存储集合本身，而是存储一种名为HLL的数据结构。每当有新数据加入进行统计时，只需要把数据经过哈希计算并插入到HLL中，最后根据HLL就可以得到结果。
HLL与其他算法的比较请参见表13。
表 13 HLL与其他算法比较
HLL在计算速度和所占存储空间上都占优势。在时间复杂度上，Sort算法需要排序至少O(nlogn)的时间，虽说Hash算法和HLL一样扫描一次全表O(n)的时间就可以得出结果，但是存储空间上，Sort算法和Hash算法都需要先把原始数据存起来再进行统计，会导致存储空间消耗巨大，而对HLL来说不需要存原始数据，只需要维护HLL数据结构，故占用空间有很大的压缩，默认规格下HLL数据结构的最大空间约为16KB。
须知：
- 当前默认规格下可计算最大distinct值的数量约为1.1e+15个，误差率为0.8%。用户应注意如果计算结果超过当前规格下distinct最大值会导致计算结果误差率变大，或导致计算结果失败并报错。
- 用户在首次使用该特性时，应该对业务的distinct value做评估，选取适当的配置参数并做验证，以确保精度符合要求：
- 当前默认参数下，可以计算的distinct值为1.1e+15，如果计算得到的distinct值为NaN，需要调整log2m，或者采用其他算法计算distinct值。
- 虽然hash算法存在极低的hash collision概率，但是建议用户在首次使用时，选取2-3个hash seed验证，如果得到的distinct value相差不大，则可以从该组seed中任选一个作为hash seed。
HLL中主要的数据结构，请参见表14。
表 14 HyperLogLog中主要数据结构
创建HLL数据类型时，可以支持0~4个参数入参，具体的参数含义与参数规格同函数hll_empty一致。第一个参数为log2m，表示分桶数的对数值，取值范围10~16；第二个参数为log2explicit，表示Explicit模式的阈值大小，取值范围0~12；第三个参数为log2sparse，表示Sparse模式的阈值大小，取值范围0~14；第四个参数为duplicatecheck，表示是否启用duplicatecheck，取值范围为0~1。当入参输入值为-1时，会采用默认值设定HLL的参数。可以通过\d或\d+查看HLL类型的参数。
创建HLL数据类型时，根据入参的行为不同，结果不同：
- 创建HLL类型时对应入参不输入或输入-1，采用默认值设定对应的HLL参数。
- 输入合法范围的入参，对应HLL参数采用输入值。
- 输入不合法范围的入参，创建HLL类型报错。
-- 创建hll类型的表，不指定入参
openGauss=# create table t1 (id integer, set hll);
openGauss=# \d t1
Table "public.t1"
Column | Type | Modifiers
--------+---------+-----------
id | integer |
set | hll |
-- 创建hll类型的表，指定前两个入参，后两个采用默认值
openGauss=# create table t2 (id integer, set hll(12,4));
openGauss=# \d t2
Table "public.t2"
Column | Type | Modifiers
--------+----------------+-----------
id | integer |
set | hll(12,4,12,0) |
--创建hll类型的表，指定第三个入参，其余采用默认值
openGauss=# create table t3(id int, set hll(-1,-1,8,-1));
openGauss=# \d t3
Table "public.t3"
Column | Type | Modifiers
--------+----------------+-----------
id | integer |
set | hll(14,10,8,0) |
--创建hll类型的表，指定入参不合法报错
openGauss=# create table t4(id int, set hll(5,-1));
ERROR: log2m = 5 is out of range, it should be in range 10 to 16, or set -1 as default
对含有HLL类型的表插入HLL对象时，HLL类型的设定参数须同插入对象的设定参数一致，否则报错。
-- 创建带有hll类型的表
openGauss=# create table t1(id integer, set hll(14));
-- 向表中插入hll对象,参数一致，成功
openGauss=# insert into t1 values (1, hll_empty(14,-1));
-- 向表中插入hll对象，参数不一致，失败
openGauss=# insert into t1(id, set) values (1, hll_empty(14,5));
ERROR: log2explicit does not match: source is 5 and dest is 10
HLL的应用场景。
-
场景1：“Hello World”
通过下面的示例说明如何使用hll数据类型：
-- 创建带有hll类型的表 openGauss=# create table helloworld (id integer, set hll); -- 向表中插入空的hll openGauss=# insert into helloworld(id, set) values (1, hll_empty()); -- 把整数经过哈希计算加入到hll中 openGauss=# update helloworld set set = hll_add(set, hll_hash_integer(12345)) where id = 1; -- 把字符串经过哈希计算加入到hll中 openGauss=# update helloworld set set = hll_add(set, hll_hash_text('hello world')) where id = 1; -- 得到hll中的distinct值 openGauss=# select hll_cardinality(set) from helloworld where id = 1; hll_cardinality ----------------- 2 (1 row) -- 删除表 openGauss=# drop table helloworld; -
场景2：“网站访客数量统计”
通过下面的示例说明hll如何统计在一段时间内访问网站的不同用户数量：
-- 创建原始数据表，表示某个用户在某个时间访问过网站。 openGauss=# create table facts ( date date, user_id integer ); -- 构造数据，表示一天中有哪些用户访问过网站。 openGauss=# insert into facts values ('2019-02-20', generate_series(1,100)); openGauss=# insert into facts values ('2019-02-21', generate_series(1,200)); openGauss=# insert into facts values ('2019-02-22', generate_series(1,300)); openGauss=# insert into facts values ('2019-02-23', generate_series(1,400)); openGauss=# insert into facts values ('2019-02-24', generate_series(1,500)); openGauss=# insert into facts values ('2019-02-25', generate_series(1,600)); openGauss=# insert into facts values ('2019-02-26', generate_series(1,700)); openGauss=# insert into facts values ('2019-02-27', generate_series(1,800)); -- 创建表并指定列为hll。 openGauss=# create table daily_uniques ( date date UNIQUE, users hll ); -- 根据日期把数据分组，并把数据插入到hll中。 openGauss=# insert into daily_uniques(date, users) select date, hll_add_agg(hll_hash_integer(user_id)) from facts group by 1; -- 计算每一天访问网站不同用户数量 openGauss=# select date, hll_cardinality(users) from daily_uniques order by date; date | hll_cardinality ------------+------------------ 2019-02-20 | 100 2019-02-21 | 200.217913059312 2019-02-22 | 301.76494508014 2019-02-23 | 400.862858326446 2019-02-24 | 502.626933349694 2019-02-25 | 601.922606454213 2019-02-26 | 696.602316769498 2019-02-27 | 798.111731634412 (8 rows) -- 计算在2019.02.20到2019.02.26一周中有多少不同用户访问过网站 openGauss=# select hll_cardinality(hll_union_agg(users)) from daily_uniques where date >= '2019-02-20'::date and date <= '2019-02-26'::date; hll_cardinality ------------------ 696.602316769498 (1 row) -- 计算昨天访问过网站而今天没访问网站的用户数量。 openGauss=# SELECT date, (#hll_union_agg(users) OVER two_days) - #users AS lost_uniques FROM daily_uniques WINDOW two_days AS (ORDER BY date ASC ROWS 1 PRECEDING); date | lost_uniques ------------+-------------- 2019-02-20 | 0 2019-02-21 | 0 2019-02-22 | 0 2019-02-23 | 0 2019-02-24 | 0 2019-02-25 | 0 2019-02-26 | 0 2019-02-27 | 0 (8 rows) -- 删除表 openGauss=# drop table facts; openGauss=# drop table daily_uniques; -
场景3：“插入数据不满足hll数据结构要求”
当用户给hll类型的字段插入数据的时候，必须保证插入的数据满足hll数据结构要求，如果解析后不满足就会报错。如下示例中： 插入数据'E\\1234'时，该数据不满足hll数据结构，不能解析成功因此失败报错。
openGauss=# create table test(id integer, set hll); openGauss=# insert into test values(1, 'E\\1234'); ERROR: not a hll type, size=6 is not enough openGauss=# drop table test;
范围类型
范围类型是表达某种元素类型（称为范围的_subtype_）的一个值的范围的数据类型。例如，timestamp的范围可以被用来表达一个会议室被保留的时间范围。在这种情况下，数据类型是tsrange（“timestamp range”的简写）而timestamp是 subtype。subtype 必须具有一种总体的顺序，这样对于元素值是在一个范围值之内、之前或之后就是界线清楚的。
范围类型非常有用，因为它们可以表达一种单一范围值中的多个元素值，并且可以很清晰地表达诸如范围重叠等概念。用于时间安排的时间和日期范围是最清晰的例子；但是价格范围、一种仪器的量程等等也都有用。
-
内建范围类型
有下列内建范围类型：
- int4range — integer的范围
- int8range — bigint的范围
- numrange — numeric的范围
- tsrange — 不带时区的 timestamp的范围
- tstzrange — 带时区的 timestamp的范围
- daterange — date的范围
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包含和排除边界
每一个非空范围都有两个界限，下界和上界。上下界之间的所有值都被包括在范围内。一个包含界限意味着边界点本身也被包括在范围内，而一个排除边界意味着边界点不被包括在范围内。
在一个范围的文本形式中，一个包含下界被表达为“[”而一个排除下界被表达为“(”。同样，一个包含上界被表达为“]”而一个排除上界被表达为“)”。
函数lower_inc和upper_inc分别测试一个范围值的上下界。
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无限（无界）范围
一个范围的下界可以被忽略，意味着所有小于上界的值都被包括在范围中，例如(,3]。 同样，如果范围的上界被忽略，那么所有比上界大的值都被包括在范围中。如果上下界都被忽略，该元素类型的所有值都被认为在该范围中。 规定缺失的包括界限自动转换为排除，例如，[,] 转换为 (,)。 你可以认为这些缺失值为 +/- 无穷大，但它们是特殊范围类型值，并且被视为超出任何范围元素类型的 +/- 无穷大值。
具有“infinity”概念的元素类型可以用它们作为显式边界值。例如，在时间戳范围，[today,infinity)不包括特殊的timestamp值infinity，尽管 [today,infinity] 包括它，就好比 [today,) 和 [today,]。
函数lower_inf和upper_inf分别测试一个范围的无限上下界。
-
范围输入输出
一个范围值的输入必须遵循下列模式之一：
(lower-bound,upper-bound) (lower-bound,upper-bound] [lower-bound,upper-bound) [lower-bound,upper-bound] empty圆括号或方括号指示上下界是否为排除的或者包含的。注意最后一个模式是empty，它表示一个空范围（一个不包含点的范围）。
_lower-bound_可以是作为subtype的合法输入的一个字符串，或者是空表示没有下界。同样，_upper-bound_可以是作为 subtype 的合法输入的一个字符串，或者是空表示没有上界。
每个界限值可以使用"（双引号）字符引用。如果界限值包含圆括号、方括号、逗号、双引号或反斜线时，这样做是必须的，因为否则那些字符会被认作范围语法的一部分。要把一个双引号或反斜线放在一个被引用的界限值中，就在它前面放一个反斜线（还有，在一个双引号引用的界限值中的一对双引号表示一个双引号字符，这与 SQL 字符串中的单引号规则类似）。此外，你可以避免引用并且使用反斜线转义来保护所有数据字符，否则它们会被当做返回语法的一部分。还有，要写一个是空字符串的界限值，则可以写成""，因为什么都不写表示一个无限界限。
范围值前后允许有空格，但是圆括号或方括号之间的任何空格会被当做上下界值的一部分（取决于元素类型，它可能是也可能不是有意义的）。
例子：
-- 包括 3，不包括 7，并且包括 3 和 7 之间的所有点 SELECT '[3,7)'::int4range; -- 既不包括 3 也不包括 7，但是包括之间的所有点 SELECT '(3,7)'::int4range; -- 只包括单独一个点 4 SELECT '[4,4]'::int4range; -- 不包括点（并且将被标准化为 '空'） SELECT '[4,4)'::int4range; -
构造范围
每一种范围类型都有一个与其同名的构造器函数。使用构造器函数常常比写一个范围文字常数更方便，因为它避免了对界限值的额外引用。构造器函数接受两个或三个参数。两个参数的形式以标准的形式构造一个范围（下界是包含的，上界是排除的），而三个参数的形式按照第三个参数指定的界限形式构造一个范围。第三个参数必须是下列字符串之一： “()”、 “(]”、 “[)”或者 “[]”。 例如：
-- 完整形式是：下界、上界以及指示界限包含性/排除性的文本参数。 SELECT numrange(1.0, 14.0, '(]'); -- 如果第三个参数被忽略，则假定为 '[)'。 SELECT numrange(1.0, 14.0); -- 尽管这里指定了 '(]'，显示时该值将被转换成标准形式，因为 int8range 是一种离散范围类型（见下文）。 SELECT int8range(1, 14, '(]'); -- 为一个界限使用 NULL 导致范围在那一边是无界的。 SELECT numrange(NULL, 2.2); -
离散范围类型
一种范围的元素类型具有一个良定义的“步长”，例如integer或date。在这些类型中，如果两个元素之间没有合法值，它们可以被说成是相邻。这与连续范围相反，连续范围中总是（或者几乎总是）可以在两个给定值之间标识其他元素值。例如，numeric类型之上的一个范围就是连续的，timestamp上的范围也是（尽管timestamp具有有限的精度，并且在理论上可以被当做离散的，最好认为它是连续的，因为通常并不关心它的步长）。
另一种考虑离散范围类型的方法是对每一个元素值都有一种清晰的“下一个”或“上一个”值。了解了这种思想之后，通过选择原来给定的下一个或上一个元素值来取代它，就可以在一个范围界限的包含和排除表达之间转换。例如，在一个整数范围类型中，[4,8]和(3,9)表示相同的值集合，但是对于 numeric 上的范围就不是这样。
一个离散范围类型应该具有一个_正规化_函数，它知道元素类型期望的步长。正规化函数负责把范围类型的相等值转换成具有相同的表达，特别是与包含或者排除界限一致。如果没有指定一个正规化函数，那么具有不同格式的范围将总是会被当作不等，即使它们实际上是表达相同的一组值。
内建的范围类型int4range、int8range和daterange都使用一种正规的形式，该形式包括下界并且排除上界，也就是[)。不过，用户定义的范围类型可以使用其他习惯。
-
定义新的范围类型
用户可以定义他们自己的范围类型。这样做最常见的原因是为了使用内建范围类型中没有提供的 subtype 上的范围。例如，要创建一个 subtype float8的范围类型：
CREATE TYPE floatrange AS RANGE ( subtype = float8, subtype_diff = float8mi ); SELECT '[1.234, 5.678]'::floatrange;因为float8没有有意义的“步长”，我们在这个例子中没有定义一个正规化函数。
定义自己的范围类型也允许你指定使用一个不同的子类型 B-树操作符类或者集合， 以便更改排序顺序来决定哪些值会落入到给定的范围中。
如果 subtype 被认为是具有离散值而不是连续值，CREATE TYPE命令应当指定一个canonical函数。正规化函数接收一个输入的范围值，并且必须返回一个可能具有不同界限和格式的等价的范围值。对于两个表示相同值集合的范围（例如[1, 7]和[1, 8)），正规的输出必须一样。选择哪一种表达作为正规的没有关系，只要两个具有不同格式的等价值总是能被映射到具有相同格式的相同值就行。除了调整包含/排除界限格式外，假使期望的补偿比 subtype 能够存储的要大，一个正规化函数可能会舍入边界值。例如，一个timestamp之上的范围类型可能被定义为具有一个一小时的步长，这样正规化函数可能需要对不是一小时的倍数的界限进行舍入，或者可能直接抛出一个错误。
另外，任何打算要和 GiST 或 SP-GiST 索引一起使用的范围类型应当定一个 subtype 差异或subtype_diff函数（没有subtype_diff时索引仍然能工作，但是可能效率不如提供了差异函数时高）。subtype 差异函数采用两个 subtype 输入值，并且返回表示为一个float8值的差（即_X_减_Y_）。在我们上面的例子中，可以使用常规float8减法操作符之下的函数。但是对于任何其他 subtype，可能需要某种类型转换。还可能需要一些关于如何把差异表达为数字的创新型想法。为了最大的可扩展性，subtype_diff函数应该同意选中的操作符类和排序规则所蕴含的排序顺序，也就是说，只要它的第一个参数根据排序顺序大于第二个参数，它的结果就应该是正值。
subtype_diff函数的一个不那么过度简化的例子：
CREATE FUNCTION time_subtype_diff(x time, y time) RETURNS float8 AS 'SELECT EXTRACT(EPOCH FROM (x - y))' LANGUAGE sql STRICT IMMUTABLE; CREATE TYPE timerange AS RANGE ( subtype = time, subtype_diff = time_subtype_diff ); SELECT '[11:10, 23:00]'::timerange;
索引
可以为范围类型的表列创建 GiST 和 SP-GiST 索引。例如，要创建一个 GiST 索引：
CREATE INDEX reservation_idx ON reservation USING GIST (during);
一个 GiST 或 SP-GiST 索引可以加速涉及以下范围操作符的查询： =、 &&、 <@、 @>、 <<、 >>、 -|-、 &<以及 &> 。
此外，B-树和哈希索引可以在范围类型的表列上创建。对于这些索引类型，基本上唯一有用的范围操作就是等值。使用相应的< 和 >操作符，对于范围值定义有一种 B-树排序顺序，但是该顺序相当任意并且在真实世界中通常不怎么有用。范围类型的 B-树和哈希支持主要是为了允许在查询内部进行排序和哈希，而不是创建真正的索引。
对象标识符类型
openGauss在内部使用对象标识符（OID）作为各种系统表的主键。系统不会给用户创建的表增加一个OID系统字段，OID类型代表一个对象标识符。
目前OID类型用一个四字节的无符号整数实现。因此不建议在创建的表中使用OID字段做主键。
表 15 对象标识符类型
OID类型：主要作为数据库系统表中字段使用。
示例：
openGauss=# SELECT oid FROM pg_class WHERE relname = 'pg_type';
oid
------
1247
(1 row)
OID别名类型REGCLASS：主要用于对象OID值的简化查找。
示例：
openGauss=# SELECT attrelid,attname,atttypid,attstattarget FROM pg_attribute WHERE attrelid = 'pg_type'::REGCLASS;
attrelid | attname | atttypid | attstattarget
----------+------------+----------+---------------
1247 | xc_node_id | 23 | 0
1247 | tableoid | 26 | 0
1247 | cmax | 29 | 0
1247 | xmax | 28 | 0
1247 | cmin | 29 | 0
1247 | xmin | 28 | 0
1247 | oid | 26 | 0
1247 | ctid | 27 | 0
1247 | typname | 19 | -1
1247 | typnamespace | 26 | -1
1247 | typowner | 26 | -1
1247 | typlen | 21 | -1
1247 | typbyval | 16 | -1
1247 | typtype | 18 | -1
1247 | typcategory | 18 | -1
1247 | typispreferred | 16 | -1
1247 | typisdefined | 16 | -1
1247 | typdelim | 18 | -1
1247 | typrelid | 26 | -1
1247 | typelem | 26 | -1
1247 | typarray | 26 | -1
1247 | typinput | 24 | -1
1247 | typoutput | 24 | -1
1247 | typreceive | 24 | -1
1247 | typsend | 24 | -1
1247 | typmodin | 24 | -1
1247 | typmodout | 24 | -1
1247 | typanalyze | 24 | -1
1247 | typalign | 18 | -1
1247 | typstorage | 18 | -1
1247 | typnotnull | 16 | -1
1247 | typbasetype | 26 | -1
1247 | typtypmod | 23 | -1
1247 | typndims | 23 | -1
1247 | typcollation | 26 | -1
1247 | typdefaultbin | 194 | -1
1247 | typdefault | 25 | -1
1247 | typacl | 1034 | -1
(38 rows)
伪类型
openGauss数据类型中包含一系列特殊用途的类型，这些类型按照类别被称为伪类型。伪类型不能作为字段的数据类型，但是可以用于声明函数的参数或者结果类型。
当一个函数不仅是简单地接受并返回某种SQL数据类型的情况下伪类型是很有用的。表16列出了所有的伪类型。
表 16 伪类型
声明用C编写的函数（不管是内置的还是动态装载的）都可以接受或者返回任何这样的伪数据类型。当伪类型作为参数类型使用时，用户需要保证函数的正常运行。
用过程语言编写的函数只能使用实现语言允许的伪类型。目前，过程语言都不允许使用作为参数类型的伪类型，并且只允许使用void和record作为结果类型。一些多态的函数还支持使用anyelement、anyarray、anynonarray anyenum和anyrange类型。
伪类型internal用于声明那种只能在数据库系统内部调用的函数，他们不能直接在SQL查询里调用。如果函数至少有一个internal类型的参数，则不能从SQL里调用他。建议不要创建任何声明返回internal的函数，除非他至少有一个internal类型的参数。
示例：
--创建表
openGauss=# create table t1 (a int);
--插入两条数据
openGauss=# insert into t1 values(1),(2);
--创建函数showall()。
openGauss=# CREATE OR REPLACE FUNCTION showall() RETURNS SETOF record
AS $$ SELECT count(*) from t1; $$
LANGUAGE SQL;
--调用函数showall()。
openGauss=# SELECT showall();
showall
---------
(2)
(1 row)
--删除函数。
openGauss=# DROP FUNCTION showall();
--删除表
openGauss=# drop table t1;
列存表支持的数据类型
列存表支持的数据类型如表17所示。
表 17 列存表支持的数据类型
XML类型
openGauss支持XML类型，使用示例如下。
openGauss= CREATE TABLE xmltest ( id int, data xml );
openGauss= INSERT INTO xmltest VALUES (1, 'one');
openGauss= INSERT INTO xmltest VALUES (2, 'two');
openGauss= SELECT * FROM xmltest ORDER BY 1;
id | data
----+--------------------
1 | one
2 | two
(2 rows)
openGauss= SELECT xmlconcat('', NULL, '');
xmlconcat
(1 row)
openGauss= SELECT xmlconcat('', NULL, '');
xmlconcat
(1 row)
- 该功能默认未开启，如需使用，需要重新使用build.sh脚本编译数据库，修改./configure配置参数，在其中加入--with-libxml参数。
- 在执行编译之前，需要先执行yum install -y libxml2-devel，否则会有"configure: error: library 'xml2' (version >= 2.6.23) is required for XML support"的报错。
- 在执行编译之前，需要三方库二进制文件中dependency操作系统环境/libobs/comm/lib加入到系统环境变量LD_LIBRARY_PATH中，否则会报错"libiconv.so不存在"。
账本数据库使用的数据类型
账本数据库使用HASH16数据类型来存储行级hash摘要或表级hash摘要，使用HASH32数据类型来存储全局hash摘要或者历史表校验hash。
表 18 账本数据库HASH类型
HASH16数据类型用来在账本数据库中存储行级或表级hash摘要，在获得长度为16个字符串的十六进制字符串的hash序列后，系统将调用hash16in函数将该序列转换为一个无符号64位整数存储进HASH16类型变量中。示例如下：
十六进制字符串：e697da2eaa3a775b 对应的无符号64位整数：16615989244166043483
十六进制字符串：ffffffffffffffff 对应的无符号64位整数：18446744073709551615
HASH32数据类型用来在账本数据库中存储全局hash摘要或者历史表校验hash，在获得长度为32个字符串的十六进制字符串的hash序列后，系统将调用hash32in函数将该序列转换到一个包含16个无符号整型元素的数组中。示例如下：
十六进制字符串：685847ed1fe38e18f6b0e2b18c00edee
对应的HASH32数组：[104,88,71,237,31,227,142,24,246,176,226,177,140,0,237,238]