我们这次说下Starrocks中的数据类型，
分为了数值类型，字符串类型，日期类型，以及数组，JSON, BITMAP，HLL
我们大致过一下
- 数值类型
TINYINT：1 字节有符号整数，范围 [-128, 127]。
SMALLINT： 2 字节有符号整数，范围 [-32768, 32767]。
INT： 4 字节有符号整数，范围 [-2147483648, 2147483647]。
BIGINT： 8 字节有符号整数，范围 [-9223372036854775808, 9223372036854775807]。
LARGEINT： 16 字节有符号整数，范围 [-2^127 + 1 ~ 2^127 – 1]
DECIMAL(P [, S])： 高精度定点数，P 代表一共有多少个有效数字 (precision)，S 代表小数点后最多有多少数字 (scale)
DOUBLE：8 字节浮点数。
FLOAT：4 字节浮点数。
BOOLEAN, BOOL: true or false
- 字符串类型
CHAR(M)：定长字符串，M 代表的是定长字符串的长度。M 的范围是 1~255。
VARCHAR(M)：变长字符串。M 代表变长字符串长度，单位：字节，默认取值为 1。
STRING： 字符串，最大长度 65533 字节。
BINARY/VARBINARY：用于存储二进制数据，单位为字节。
- 日期类型
DATE： 目前的取值范围是 [‘0000-01-01’, ‘9999-12-31’]，默认的打印形式是 ‘YYYY-MM-DD’。
DATETIME： 日期时间类型，取值范围是 [‘0000-01-01 00:00:00’, ‘9999-12-31 23:59:59′]。
打印的形式是’YYYY-MM-DD HH: MM: SS’
- 数组类型
支持嵌套，切片等操作，可以定义数组的同时定义类型
ARRAY<type>，type是内部类型，仅支持1，2，3中的数据类型，可以为NULL
访问的时候支持下标访问，甚至支持递归下标
select [[1,2],[3,4]][2]；
- BITMAP
BITMAP 与 HLL (HyperLogLog) 类似，常用来加速 count distinct 的去重计数使用。
- Json
StarRocks 支持存储和高效查询分析 JSON 数据。StarRocks 采用二进制格式编码来存储 JSON 数据，而不是直接存储所输入文本，因此在数据计算查询时，降低解析成本，从而提升查询效率。
在使用过程中，支持使用语法来提取数据
mysql> select * from tj where j->’a’ = 1;
+——+———————+
| id | j |
+——+———————+
| 1 | {“a”: 1, “b”: true} |
+——+———————+
设置可以进行order by
mysql> select * from tj
where j->’a’ <= parse_json(‘3′)
order by cast(j->’a’ as int);
+——+———————-+
| id | j |
+——+———————-+
| 1 | {“a”: 1, “b”: true} |
| 2 | {“a”: 2, “b”: false} |
| 3 | {“a”: 3, “b”: true} |
| 4 | {“a”: 4, “b”: false} |
+——+———————-+
- HLL（HyperLogLog）
HyperLogLog 类型，用于近似去重, 在部分对去重精度要求不高的场景下，您可以选择使用 HLL 算法减轻数据去重分析的计算压力。根据数据集大小以及所采用的哈希函数的类型，HLL 算法的误差可控制在 1% 至 10% 左右。
建表时指定语法为
|
CREATE TABLE test(
dt DATE, id INT, uv HLL HLL_UNION ) DISTRIBUTED BY HASH(ID); |