数据类型
本页解释了数据类型的各个方面，包括数据类型列表、数据类型转换、转换方法，以及处理NULL值和NOT NULL约束。
数据类型列表
以下是Databend中通用数据类型的列表：
| 数据类型 | 别名 | 存储大小 | 最小值 | 最大值 |
|---|---|---|---|---|
| BOOLEAN | BOOL | 1 byte | N/A | N/A |
| TINYINT | INT8 | 1 byte | -128 | 127 |
| SMALLINT | INT16 | 2 bytes | -32768 | 32767 |
| INT | INT32 | 4 bytes | -2147483648 | 2147483647 |
| BIGINT | INT64 | 8 bytes | -9223372036854775808 | 9223372036854775807 |
| FLOAT | N/A | 4 bytes | -3.40282347e+38 | 3.40282347e+38 |
| DOUBLE | N/A | 8 bytes | -1.7976931348623157E+308 | 1.7976931348623157E+308 |
| DECIMAL | N/A | 16/32 bytes | -10^P / 10^S | 10^P / 10^S |
| DATE | N/A | 4 bytes | 1000-01-01 | 9999-12-31 |
| TIMESTAMP | N/A | 8 bytes | 0001-01-01 00:00:00 | 9999-12-31 23:59:59.999999 UTC |
| VARCHAR | STRING | N/A | N/A | N/A |
以下是Databend中半结构化数据类型的列表：
| 数据类型 | 别名 | 示例 | 描述 |
|---|---|---|---|
| ARRAY | N/A | [1, 2, 3, 4] | 相同数据类型的值的集合，通过其索引访问。 |
| TUPLE | N/A | ('2023-02-14','Valentine Day') | 不同数据类型的值的有序集合，通过其索引访问。 |
| MAP | N/A | {"a":1, "b":2, "c":3} | 一组键值对，其中每个键是唯一的，并映射到一个值。 |
| VARIANT | JSON | [1,{"a":1,"b":{"c":2}}] | 不同数据类型的元素集合，包括ARRAY和OBJECT。 |
| BITMAP | N/A | 0101010101 | 用于表示一组值的二进制数据类型，其中每个位表示值的存在或不存在。 |
数据类型转换
显式转换
我们有两种表达式将一个值转换为另一种数据类型。
CAST函数，如果在转换过程中发生错误，它会抛出错误。
我们还支持pg风格的转换：CAST(c as INT)与c::Int相同
TRY_CAST函数，如果在转换过程中发生错误，它返回NULL。
隐式转换（“强制”）
关于“强制”（自动转换）的一些基本规则
- 所有整数数据类型都可以隐式转换为
BIGINT（INT64）数据类型。
例如：
Int --> bigint
UInt8 --> bigint
Int32 --> bigint
- 所有数值数据类型都可以隐式转换为
Double（Float64）数据类型。
例如：
Int --> Double
Float --> Double
Int32 --> Double
- 所有非空数据类型
T都可以隐式转换为Nullable(T)数据类型。
例如：
Int --> Nullable<Int>
String --> Nullable<String>
- 所有数据类型都可以隐式转换为
Variant数据类型。
例如：
Int --> Variant
- 字符串数据类型是最低级别的数据类型，不能隐式转换为其他数据类型。
Array<T>-->Array<U>如果T-->U。Nullable<T>-->Nullable<U>如果T-->U。Null-->Nullable<T>对于任何T数据类型。- 数值可以隐式转换为其他数值数据类型，如果不会丢失精度。
常见问题
为什么数值类型不能自动转换为字符串类型。
这在其他流行的数据库中是微不足道的，甚至可以工作。但它会引入歧义。
例如：
select 39 > '301';
select 39 = ' 39 ';
我们不知道如何根据数值规则或字符串规则进行比较。因为根据不同的规则，它们的结果是不同的。
select 39 > 301 是 false，而 select '39' > '301' 是 true。
为了使语法更精确且减少歧义，我们抛出错误给用户，以获得更精确的SQL。
为什么布尔类型不能自动转换为数值类型。
这也会带来歧义。 例如：
select true > 0.5;
错误信息：“不能从可空数据转换为非空类型”是什么意思。
这意味着你的源列中有一个空值。你可以使用TRY_CAST函数或将目标类型设为可空类型。
select concat(1, col)不工作
你可以改进SQL为select concat('1', col)。
我们可能会在未来改进表达式，如果可能的话，将字面量1解析为字符串值（concat函数只接受字符串参数）。
NULL值和NOT NULL约束
NULL值用于表示数据不存在 或未知。在Databend中，每一列本质上都能够包含NULL值，这意味着一列可以容纳NULL值和常规数据。
如果你需要一个不允许NULL值的列，请使用NOT NULL约束。如果一列在Databend中配置为不允许NULL值，并且你在插入数据时没有为该列显式提供值，则会自动应用与该列数据类型关联的默认值。
| 数据类型 | 默认值 |
|---|---|
| 整数数据类型 | 0 |
| 浮点数据类型 | 0.0 |
| 字符和字符串 | 空字符串 ('') |
| 日期和时间数据类型 | '1970-01-01' 对于 DATE, '1970-01-01 00:00:00' 对于 TIMESTAMP |
| 布尔数据类型 | False |
例如，如果你创建一个表如下：
CREATE TABLE test(
id Int64,
name String NOT NULL,
age Int32
);
DESC test;
Field|Type |Null|Default|Extra|
-----+-------+----+-------+-----+
id |BIGINT |YES |NULL | |
name |VARCHAR|NO |'' | |
age |INT |YES |NULL | |
-
"id"列可以包含NULL值，因为它没有"NOT NULL"约束。这意味着它可以存储整数或留空以表示缺失数据。
-
"name"列必须始终有一个值，因为"NOT NULL"约束不允许NULL值。
-
"age"列，像"id"一样，也可以包含NULL值，因为它没有"NOT NULL"约束，允许空条目或NULL值表示未知年龄。
以下INSERT语句插入一行，其中"age"列为NULL值。这是允许的，因为"age"列没有NOT NULL约束，因此它可以包含NULL值以表示缺失或未知数据。
INSERT INTO test (id, name, age) VALUES (2, 'Alice', NULL);
以下INSERT语句插入一行到"test"表中，为"id"和"name"列提供值，但没有为"age"列提供值。这是允许的，因为"age"列没有NOT NULL约束，因此它可以留空或分配NULL值以表示缺失或未知数据。
INSERT INTO test (id, name) VALUES (1, 'John');
以下INSERT语句尝试插入一行，没有为"name"列提供值。列类型的默认值将被应用。
INSERT INTO test (id, age) VALUES (3, 45);
