数据类型
本页面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 NULL 值和 NOT NULL 约束的处理。
数据类型列表
以下是 Databend 中的常见数据类型列表：
| 数据类型 | 别名 | 存储大小 | 最小值 | 最大值 |
|---|---|---|---|---|
| BOOLEAN | BOOL | 1 字节 | N/A | N/A |
| TINYINT | INT8 | 1 字节 | -128 | 127 |
| SMALLINT | INT16 | 2 字节 | -32768 | 32767 |
| INT | INT32 | 4 字节 | -2147483648 | 2147483647 |
| BIGINT | INT64 | 8 字节 | -9223372036854775808 | 9223372036854775807 |
| FLOAT | N/A | 4 字节 | -3.40282347e+38 | 3.40282347e+38 |
| DOUBLE | N/A | 8 字节 | -1.7976931348623157E+308 | 1.7976931348623157E+308 |
| DECIMAL | N/A | 16/32 字节 | -10^P / 10^S | 10^P / 10^S |
| DATE | N/A | 4 字节 | 1000-01-01 | 9999-12-31 |
| TIMESTAMP | N/A | 8 字节 | 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 中的半结构化数据类型列表：
| 数据类型 | 别名 | 示例 | 描述 |
|---|---|---|---|
| ARRAY | N/A | [1, 2, 3, 4] | 同一数据类型的值的集合，通过索引访问。 |
| TUPLE | N/A | ('2023-02-14','情人节') | 不同数据类型值的有序集合，通过索引访问。 |
| MAP | N/A | {"a":1, "b":2, "c":3} | 一组键值对，每个键都是唯一的，并映射到一个值。 |
| VARIANT | JSON | [1,{"a":1,"b":{"c":2}}] | 包含不同数据类型的元素的集合，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缺失。 |
数据类型转换
显式转换
我们有两种表达式将值转换为另一种数据类型。
CAST函数，如果转换过程中发生错误，它会抛出错误。
我们还支持 pg 转换风格：CAST(c as INT) 与 c::Int 相同
TRY_CAST函数，如果转换过程中发生错误，它会返回 NULL。
隐式转换（"强制转换"）
关于"强制转换"（又称自动转换）的一些基本规则
- 所有整数数据类型都可以隐式转换为
BIGINT（即INT64）数据类型。
Int --> bigint
UInt8 --> bigint
Int32 --> bigint
- 所有数值数据类型可以隐式转换为
Double（即Float64）数据类型。
例如：
Int --> Double
Float --> Double
Int32 --> Double
- 所有非空数据类型
T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，如果没有损失性。
常见问题解答
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简单的，甚至可以工作。但它会引入歧义。
例如：
select 39 > '301';
select 39 = ' 39 ';
我们不知道应该按照数值规则还是字符串规则来比较它们。因为根据不同的规则，它们有不同的结果。
select 39 > 301 是假的，而 select '39' > '301' 是真的。
为了使语法更精确、减少歧义，我们向用户抛出错误，并获得更精确的 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;
错误消息是什么意思：“不能从可空数据类型转换为非可空类型”。
这意味着你的源列中有一个空值。你可以使用 TRY_CAST 函数或使你的目标类型为可空类型。
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 值用于表示不存在或未知的数据。在 Databend 中，每个列本质上都能包含 NULL 值，这意味着列可以存储 NULL 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。如果在 Databend 中配置了列以禁止 NULL 值，并且在插入数据时没有为该列明确提供值，则会自动应用与列的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 | 对于 DATE 是 '1970-01-01'，对于 TIMESTAMP 是 '1970-01-01 00:00:00' |
| 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，因为它缺少“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。
由于“NOT NULL”约束，“name”列必须始终有值，不允许 NULL 值。
像“id”一样，“age”列也可以包含 NULL 值，因为它没有“NOT NULL”约束，允许空条目或 NULL 来表示未知年龄。
以下 INSERT 语句插入一行，其中“age”列的值为 NULL。这是允许的，因为“age”列没有 NOT NULL 约束，所以它可以包含 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 语句将一行插入“test”表，并为“id”和“name”列提供值，而不为“age”列提供值。这是允许的，因为“age”列没有 NOT NULL 约束，所以它可以留空或分配一个 NULL 值以表示缺失或未知数据。
INSERT INTO test (id, name) VALUES (1, 'John');
以下 INSERT 语句尝试插入一行而不为“name”列提供值。将应用列类型的默认值。
INSERT INTO test (id, age) VALUES (3, 45);