ClickHouse支持的数据类型介绍

x33g5p2x  于2021-01-21 发布在 ClickHouse  
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ClickHouse 可以在数据表中存储多种数据类型。

本节描述 ClickHouse 支持的数据类型,以及使用或者实现它们时(如果有的话)的注意事项。

Array(T)

T 类型元素组成的数组。

T 可以是任意类型,包含数组类型。 但不推荐使用多维数组,ClickHouse 对多维数组的支持有限。例如,不能存储在 MergeTree 表中存储多维数组。

创建数组

您可以使用array函数来创建数组:

array(T)

您也可以使用方括号:

[]

创建数组示例:

:) SELECT array(1, 2) AS x, toTypeName(x)

SELECT
    [1, 2] AS x,
    toTypeName(x)

┌─x─────┬─toTypeName(array(1, 2))─┐
│ [1,2] │ Array(UInt8)            │
└───────┴─────────────────────────┘

1 rows in set. Elapsed: 0.002 sec.

使用数据类型

ClickHouse会自动检测数组元素,并根据元素计算出存储这些元素最小的数据类型。如果在元素中存在 [NULL] 或存在 [可为空] 类型元素,那么数组的元素类型将会变成 [可为空]。

如果 ClickHouse 无法确定数据类型,它将产生异常。当尝试同时创建一个包含字符串和数字的数组时会发生这种情况 (SELECT array(1, 'a'))。

自动数据类型检测示例:

:) SELECT array(1, 2, NULL) AS x, toTypeName(x)

SELECT
    [1, 2, NULL] AS x,
    toTypeName(x)

┌─x──────────┬─toTypeName(array(1, 2, NULL))─┐
│ [1,2,NULL] │ Array(Nullable(UInt8))        │
└────────────┴───────────────────────────────┘

1 rows in set. Elapsed: 0.002 sec.

如果您尝试创建不兼容的数据类型数组,ClickHouse 将引发异常:

:) SELECT array(1, 'a')

SELECT [1, 'a']

Received exception from server (version 1.1.54388):
Code: 386. DB::Exception: Received from localhost:9000, 127.0.0.1. DB::Exception: There is no supertype for types UInt8, String because some of them are String/FixedString and some of them are not.

0 rows in set. Elapsed: 0.246 sec.

Boolean

没有单独的类型来存储布尔值。可以使用 UInt8 类型,取值限制为 0 或 1。

Date

日期类型,用两个字节存储,表示从 1970-01-01 (无符号) 到当前的日期值。允许存储从 Unix 纪元开始到编译阶段定义的上限阈值常量(目前上限是2106年,但最终完全支持的年份为2105)。最小值输出为1970-01-01。

日期中没有存储时区信息。

DateTime

时间戳类型。用四个字节(无符号的)存储 Unix 时间戳)。允许存储与日期类型相同的范围内的值。最小值为 1970-01-01 00:00:00。时间戳类型值精确到秒(没有闰秒)。

时区

使用启动客户端或服务器时的系统时区,时间戳是从文本(分解为组件)转换为二进制并返回。在文本格式中,有关夏令时的信息会丢失。

默认情况下,客户端连接到服务的时候会使用服务端时区。您可以通过启用客户端命令行选项 --use_client_time_zone 来设置使用客户端时间。

因此,在处理文本日期时(例如,在保存文本转储时),请记住在夏令时更改期间可能存在歧义,如果时区发生更改,则可能存在匹配数据的问题。

Datetime64

此类型允许以日期(date)加时间(time)的形式来存储一个时刻的时间值,具有定义的亚秒精度

时间刻度大小(精度):10-精度 秒

语法:

DateTime64(precision, [timezone])

在内部,此类型以Int64类型将数据存储为自Linux纪元开始(1970-01-01 00:00:00UTC)的时间刻度数(ticks)。时间刻度的分辨率由precision参数确定。此外,DateTime64 类型可以像存储其他数据列一样存储时区信息,时区会影响 DateTime64 类型的值如何以文本格式显示,以及如何解析以字符串形式指定的时间数据 (‘2020-01-01 05:00:01.000’)。时区不存储在表的行中(也不在resultset中),而是存储在列的元数据中。详细信息请参考 [DateTime] 数据类型.

示例

1. 创建一个具有 DateTime64 类型列的表,并向其中插入数据:

CREATE TABLE dt
(
    `timestamp` DateTime64(3, 'Europe/Moscow'),
    `event_id` UInt8
)
ENGINE = TinyLog
INSERT INTO dt Values (1546300800000, 1), ('2019-01-01 00:00:00', 2)
SELECT * FROM dt
┌───────────────timestamp─┬─event_id─┐
│ 2019-01-01 03:00:00.000 │        1 │
│ 2019-01-01 00:00:00.000 │        2 │
└─────────────────────────┴──────────┘
  • 将日期时间作为integer类型插入时,它会被视为适当缩放的Unix时间戳(UTC)。1546300800000 (精度为3)表示 '2019-01-01 00:00:00' UTC. 不过,因为 timestamp 列指定了 Europe/Moscow (UTC+3)的时区,当作为字符串输出时,它将显示为 '2019-01-01 03:00:00'
  • 当把字符串作为日期时间插入时,它会被赋予时区信息。 '2019-01-01 00:00:00' 将被认为处于 Europe/Moscow 时区并被存储为 1546290000000.

2. 过滤 DateTime64 类型的值

SELECT * FROM dt WHERE timestamp = toDateTime64('2019-01-01 00:00:00', 3, 'Europe/Moscow')
┌───────────────timestamp─┬─event_id─┐
│ 2019-01-01 00:00:00.000 │        2 │
└─────────────────────────┴──────────┘

DateTime 不同, DateTime64 类型的值不会自动从 String 类型的值转换过来

3. 获取 DateTime64 类型值的时区信息:

SELECT toDateTime64(now(), 3, 'Europe/Moscow') AS column, toTypeName(column) AS x
┌──────────────────column─┬─x──────────────────────────────┐
│ 2019-10-16 04:12:04.000 │ DateTime64(3, 'Europe/Moscow') │
└─────────────────────────┴────────────────────────────────┘

4. 时区转换

SELECT
toDateTime64(timestamp, 3, 'Europe/London') as lon_time,
toDateTime64(timestamp, 3, 'Europe/Moscow') as mos_time
FROM dt
┌───────────────lon_time──┬────────────────mos_time─┐
│ 2019-01-01 00:00:00.000 │ 2019-01-01 03:00:00.000 │
│ 2018-12-31 21:00:00.000 │ 2019-01-01 00:00:00.000 │
└─────────────────────────┴─────────────────────────┘

Decimal(P,S),Decimal32(S),Decimal64(S),Decimal128(S)

有符号的定点数,可在加、减和乘法运算过程中保持精度。对于除法,最低有效数字会被丢弃(不舍入)。

参数

  • P - 精度。有效范围:[1:38],决定可以有多少个十进制数字(包括分数)。
  • S - 规模。有效范围:[0:P],决定数字的小数部分中包含的小数位数。

对于不同的 P 参数值 Decimal 表示,以下例子都是同义的:
-P从[1:9]-对于Decimal32(S)
-P从[10:18]-对于Decimal64(小号)
-P从[19:38]-对于Decimal128(S)

十进制值范围

  • Decimal32(S) - ( -1 * 10^(9 - S),1*10^(9-S) )
  • Decimal64(S) - ( -1 * 10^(18 - S),1*10^(18-S) )
  • Decimal128(S) - ( -1 * 10^(38 - S),1*10^(38-S) )

例如,Decimal32(4) 可以表示 -99999.9999 至 99999.9999 的数值,步长为0.0001。

内部表示方式

数据采用与自身位宽相同的有符号整数存储。这个数在内存中实际范围会高于上述范围,从 String 转换到十进制数的时候会做对应的检查。

由于现代CPU不支持128位数字,因此 Decimal128 上的操作由软件模拟。所以 Decimal128 的运算速度明显慢于 Decimal32/Decimal64。

运算和结果类型

对Decimal的二进制运算导致更宽的结果类型(无论参数的顺序如何)。

  • Decimal64(S1) <op> Decimal32(S2) -> Decimal64(S)
  • Decimal128(S1) <op> Decimal32(S2) -> Decimal128(S)
  • Decimal128(S1) <op> Decimal64(S2) -> Decimal128(S)

精度变化的规则:

  • 加法,减法:S = max(S1, S2)。
  • 乘法:S = S1 + S2。
  • 除法:S = S1。

对于 Decimal 和整数之间的类似操作,结果是与参数大小相同的十进制。

未定义Decimal和Float32/Float64之间的函数。要执行此类操作,您可以使用:toDecimal32、toDecimal64、toDecimal128 或 toFloat32,toFloat64,需要显式地转换其中一个参数。注意,结果将失去精度,类型转换是昂贵的操作。

Decimal上的一些函数返回结果为Float64(例如,var或stddev)。对于其中一些,中间计算发生在Decimal中。对于此类函数,尽管结果类型相同,但Float64和Decimal中相同数据的结果可能不同。

溢出检查

在对 Decimal 类型执行操作时,数值可能会发生溢出。分数中的过多数字被丢弃(不是舍入的)。整数中的过多数字将导致异常。

SELECT toDecimal32(2, 4) AS x, x / 3

┌──────x─┬─divide(toDecimal32(2, 4), 3)─┐
│ 2.0000 │                       0.6666 │
└────────┴──────────────────────────────┘

SELECT toDecimal32(4.2, 8) AS x, x * x

DB::Exception: Scale is out of bounds.

SELECT toDecimal32(4.2, 8) AS x, 6 * x

DB::Exception: Decimal math overflow.

检查溢出会导致计算变慢。如果已知溢出不可能,则可以通过设置decimal_check_overflow来禁用溢出检查,在这种情况下,溢出将导致结果不正确:

SET decimal_check_overflow = 0;
SELECT toDecimal32(4.2, 8) AS x, 6 * x

┌──────────x─┬─multiply(6, toDecimal32(4.2, 8))─┐
│ 4.20000000 │                     -17.74967296 │
└────────────┴──────────────────────────────────┘

溢出检查不仅发生在算术运算上,还发生在比较运算上:

SELECT toDecimal32(1, 8) < 100

DB::Exception: Can't compare.

Enum8,Enum16

包括 Enum8Enum16 类型。Enum 保存 'string'= integer 的对应关系。在 ClickHouse 中,尽管用户使用的是字符串常量,但所有含有 Enum 数据类型的操作都是按照包含整数的值来执行。这在性能方面比使用 String 数据类型更有效。

  • Enum8'String'= Int8 对描述。
  • Enum16'String'= Int16 对描述。

用法示例

创建一个带有一个枚举 Enum8('hello' = 1, 'world' = 2) 类型的列:

CREATE TABLE t_enum
(
    x Enum8('hello' = 1, 'world' = 2)
)
ENGINE = TinyLog

这个 x 列只能存储类型定义中列出的值:'hello''world'。如果您尝试保存任何其他值,ClickHouse 抛出异常。

:) INSERT INTO t_enum VALUES ('hello'), ('world'), ('hello')

INSERT INTO t_enum VALUES

Ok.

3 rows in set. Elapsed: 0.002 sec.

:) insert into t_enum values('a')

INSERT INTO t_enum VALUES


Exception on client:
Code: 49. DB::Exception: Unknown element 'a' for type Enum8('hello' = 1, 'world' = 2)

当您从表中查询数据时,ClickHouse 从 Enum 中输出字符串值。

SELECT * FROM t_enum

┌─x─────┐
│ hello │
│ world │
│ hello │
└───────┘

如果需要看到对应行的数值,则必须将 Enum 值转换为整数类型。

SELECT CAST(x, 'Int8') FROM t_enum

┌─CAST(x, 'Int8')─┐
│               1 │
│               2 │
│               1 │
└─────────────────┘

在查询中创建枚举值,您还需要使用 CAST

SELECT toTypeName(CAST('a', 'Enum8(\'a\' = 1, \'b\' = 2)'))

┌─toTypeName(CAST('a', 'Enum8(\'a\' = 1, \'b\' = 2)'))─┐
│ Enum8('a' = 1, 'b' = 2)                              │
└──────────────────────────────────────────────────────┘

规则及用法

Enum8 类型的每个值范围是 -128 ... 127Enum16 类型的每个值范围是 -32768 ... 32767。所有的字符串或者数字都必须是不一样的。允许存在空字符串。如果某个 Enum 类型被指定了(在表定义的时候),数字可以是任意顺序。然而,顺序并不重要。

Enum 中的字符串和数值都不能是 [NULL]。

Enum 包含在 可为空 类型中。因此,如果您使用此查询创建一个表

CREATE TABLE t_enum_nullable
(
    x Nullable( Enum8('hello' = 1, 'world' = 2) )
)
ENGINE = TinyLog

不仅可以存储 'hello''world' ,还可以存储 NULL

INSERT INTO t_enum_nullable Values('hello'),('world'),(NULL)

在内存中,Enum 列的存储方式与相应数值的 Int8Int16 相同。

当以文本方式读取的时候,ClickHouse 将值解析成字符串然后去枚举值的集合中搜索对应字符串。如果没有找到,会抛出异常。当读取文本格式的时候,会根据读取到的字符串去找对应的数值。如果没有找到,会抛出异常。

当以文本形式写入时,ClickHouse 将值解析成字符串写入。如果列数据包含垃圾数据(不是来自有效集合的数字),则抛出异常。Enum 类型以二进制读取和写入的方式与 Int8Int16 类型一样的。

隐式默认值是数值最小的值。

ORDER BYGROUP BYINDISTINCT 等等中,Enum 的行为与相应的数字相同。例如,按数字排序。对于等式运算符和比较运算符,Enum 的工作机制与它们在底层数值上的工作机制相同。

枚举值不能与数字进行比较。枚举可以与常量字符串进行比较。如果与之比较的字符串不是有效Enum值,则将引发异常。可以使用 IN 运算符来判断一个 Enum 是否存在于某个 Enum 集合中,其中集合中的 Enum 需要用字符串表示。

大多数具有数字和字符串的运算并不适用于Enums;例如,Enum 类型不能和一个数值相加。但是,Enum有一个原生的 toString 函数,它返回它的字符串值。

Enum 值使用 toT 函数可以转换成数值类型,其中 T 是一个数值类型。若 T 恰好对应 Enum 的底层数值类型,这个转换是零消耗的。

Enum 类型可以被 ALTER 无成本地修改对应集合的值。可以通过 ALTER 操作来增加或删除 Enum 的成员(只要表没有用到该值,删除都是安全的)。作为安全保障,改变之前使用过的 Enum 成员将抛出异常。

通过 ALTER 操作,可以将 Enum8 转成 Enum16,反之亦然,就像 Int8Int16一样。

FixedString

固定长度 N 的字符串(N 必须是严格的正自然数)。

您可以使用下面的语法对列声明为FixedString类型:

<column_name> FixedString(N)

其中N表示自然数。

当数据的长度恰好为N个字节时,FixedString类型是高效的。 在其他情况下,这可能会降低效率。

可以有效存储在FixedString类型的列中的值的示例:

  • 二进制表示的IP地址(IPv6使用FixedString(16)
  • 语言代码(ru_RU, en_US … )
  • 货币代码(USD, RUB … )
  • 二进制表示的哈希值(MD5使用FixedString(16),SHA256使用FixedString(32)

请使用[UUID]数据类型来存储UUID值,。

当向ClickHouse中插入数据时,

  • 如果字符串包含的字节数少于`N’,将对字符串末尾进行空字节填充。
  • 如果字符串包含的字节数大于N,将抛出Too large value for FixedString(N)异常。

当做数据查询时,ClickHouse不会删除字符串末尾的空字节。 如果使用WHERE子句,则须要手动添加空字节以匹配FixedString的值。 以下示例阐明了如何将WHERE子句与FixedString一起使用。

考虑带有FixedString(2)列的表:

┌─name──┐
│ b     │
└───────┘

查询语句SELECT * FROM FixedStringTable WHERE a = 'b' 不会返回任何结果。请使用空字节来填充筛选条件。

SELECT * FROM FixedStringTable
WHERE a = 'b\0'
┌─a─┐
│ b │
└───┘

这种方式与MySQL的CHAR类型的方式不同(MySQL中使用空格填充字符串,并在输出时删除空格)。

请注意,FixedString(N)的长度是个常量。仅由空字符组成的字符串,函数[length]返回值为N,而函数[empty]的返回值为1

Float32,Float64

浮点数

类型与以下 C 语言中类型是相同的:

  • Float32 - float
  • Float64 - double

我们建议您尽可能以整数形式存储数据。例如,将固定精度的数字转换为整数值,例如货币数量或页面加载时间用毫秒为单位表示

使用浮点数

  • 对浮点数进行计算可能引起四舍五入的误差。
SELECT 1 - 0.9
┌───────minus(1, 0.9)─┐
│ 0.09999999999999998 │
└─────────────────────┘
  • 计算的结果取决于计算方法(计算机系统的处理器类型和体系结构)

  • 浮点计算结果可能是诸如无穷大(INF)和«非数字»(NaN)。对浮点数计算的时候应该考虑到这点。

  • 当一行行阅读浮点数的时候,浮点数的结果可能不是机器最近显示的数值。

NaN和Inf

与标准SQL相比,ClickHouse 支持以下类别的浮点数:

  • Inf – 正无穷
SELECT 0.5 / 0
┌─divide(0.5, 0)─┐
│            inf │
└────────────────┘
  • -Inf – 负无穷
SELECT -0.5 / 0
┌─divide(-0.5, 0)─┐
│            -inf │
└─────────────────┘
  • NaN – 非数字

    SELECT 0 / 0

    ┌─divide(0, 0)─┐
    │ nan │
    └──────────────┘

可以在 [ORDER BY 子句] 查看更多关于 NaN 排序的规则。

UInt8,UInt16,UInt32,UInt64,Int8,Int16,Int32,Int64

固定长度的整型,包括有符号整型或无符号整型。

整型范围

  • Int8-[-128:127]
  • Int16-[-32768:32767]
  • Int32-[-2147483648:2147483647]
  • Int64-[-9223372036854775808:9223372036854775807]

无符号整型范围

  • UInt8-[0:255]
  • UInt16-[0:65535]
  • UInt32-[0:4294967295]
  • UInt64-[0:18446744073709551615]

LowCardinality

把其它数据类型转变为字典编码类型。

语法

LowCardinality(data_type)

参数

  • data_type — [String], [FixedString], [Date], [DateTime],包括数字类型,但是[Decimal]除外。对一些数据类型来说,LowCardinality 并不高效,详查[allow_suspicious_low_cardinality_types]设置描述。

描述

LowCardinality 是一种改变数据存储和数据处理方法的概念。 ClickHouse会把 LowCardinality 所在的列进行dictionary coding。对很多应用来说,处理字典编码的数据可以显著的增加[SELECT]查询速度。

使用 LowCarditality 数据类型的效率依赖于数据的多样性。如果一个字典包含少于10000个不同的值,那么ClickHouse可以进行更高效的数据存储和处理。反之如果字典多于10000,效率会表现的更差。

当使用字符类型的时候,可以考虑使用 LowCardinality 代替[Enum]。 LowCardinality 通常更加灵活和高效。

例子

创建一个 LowCardinality 类型的列:

CREATE TABLE lc_t
(
    `id` UInt16, 
    `strings` LowCardinality(String)
)
ENGINE = MergeTree()
ORDER BY id

相关的设置和函数

设置:

  • [low_cardinality_max_dictionary_size]
  • [low_cardinality_use_single_dictionary_for_part]
  • [low_cardinality_allow_in_native_format]
  • [allow_suspicious_low_cardinality_types]

函数:

  • [toLowCardinality]

Nullable

允许用特殊标记 ([NULL]) 表示«缺失值»,可以与 TypeName 的正常值存放一起。例如,Nullable(Int8) 类型的列可以存储 Int8 类型值,而没有值的行将存储 NULL

对于 TypeName,不能使用复合数据类型 [阵列] 和 [元组]。复合数据类型可以包含 Nullable 类型值,例如Array(Nullable(Int8))

Nullable 类型字段不能包含在表索引中。

除非在 ClickHouse 服务器配置中另有说明,否则 NULL 是任何 Nullable 类型的默认值。

存储特性

要在表的列中存储 Nullable 类型值,ClickHouse 除了使用带有值的普通文件外,还使用带有 NULL 掩码的单独文件。 掩码文件中的条目允许 ClickHouse 区分每个表行的 NULL 和相应数据类型的默认值。 由于附加了新文件,Nullable 列与类似的普通文件相比消耗额外的存储空间。

!!! 注意点 "注意点"
使用 Nullable 几乎总是对性能产生负面影响,在设计数据库时请记住这一点

掩码文件中的条目允许ClickHouse区分每个表行的对应数据类型的«NULL»和默认值由于有额外的文件,«Nullable»列比普通列消耗更多的存储空间

用法示例

CREATE TABLE t_null(x Int8, y Nullable(Int8)) ENGINE TinyLog
INSERT INTO t_null VALUES (1, NULL), (2, 3)
SELECT x + y FROM t_null
┌─plus(x, y)─┐
│       ᴺᵁᴸᴸ │
│          5 │
└────────────┘

String

字符串可以任意长度的。它可以包含任意的字节集,包含空字节。因此,字符串类型可以代替其他 DBMSs 中的 VARCHAR、BLOB、CLOB 等类型。

编码

ClickHouse 没有编码的概念。字符串可以是任意的字节集,按它们原本的方式进行存储和输出。
若需存储文本,我们建议使用 UTF-8 编码。至少,如果你的终端使用UTF-8(推荐),这样读写就不需要进行任何的转换了。
同样,对不同的编码文本 ClickHouse 会有不同处理字符串的函数。
比如,length 函数可以计算字符串包含的字节数组的长度,然而 lengthUTF8 函数是假设字符串以 UTF-8 编码,计算的是字符串包含的 Unicode 字符的长度。

Tuple(T1, T2, …)

元组,其中每个元素都有单独的 [类型]。

不能在表中存储元组(除了内存表)。它们可以用于临时列分组。在查询中,IN 表达式和带特定参数的 lambda 函数可以来对临时列进行分组。更多信息,请参阅 [IN 操作符] 和 [高阶函数]。

元组可以是查询的结果。在这种情况下,对于JSON以外的文本格式,括号中的值是逗号分隔的。在JSON格式中,元组作为数组输出(在方括号中)。

创建元组

可以使用函数来创建元组:

tuple(T1, T2, ...)

创建元组的示例:

:) SELECT tuple(1,'a') AS x, toTypeName(x)

SELECT
    (1, 'a') AS x,
    toTypeName(x)

┌─x───────┬─toTypeName(tuple(1, 'a'))─┐
│ (1,'a') │ Tuple(UInt8, String)      │
└─────────┴───────────────────────────┘

1 rows in set. Elapsed: 0.021 sec.

元组中的数据类型

在动态创建元组时,ClickHouse 会自动为元组的每一个参数赋予最小可表达的类型。如果参数为 [NULL],那这个元组对应元素是 [可为空]。

自动数据类型检测示例:

SELECT tuple(1, NULL) AS x, toTypeName(x)

SELECT
    (1, NULL) AS x,
    toTypeName(x)

┌─x────────┬─toTypeName(tuple(1, NULL))──────┐
│ (1,NULL) │ Tuple(UInt8, Nullable(Nothing)) │
└──────────┴─────────────────────────────────┘

1 rows in set. Elapsed: 0.002 sec.

UUID

通用唯一标识符(UUID)是用于标识记录的16字节数。 有关UUID的详细信息,请参阅 维基百科.

UUID类型值的示例如下所示:

61f0c404-5cb3-11e7-907b-a6006ad3dba0

如果在插入新记录时未指定UUID列值,则UUID值将用零填充:

00000000-0000-0000-0000-000000000000

如何生成

要生成UUID值,ClickHouse提供了 [generateuidv4] 功能。

用法示例

示例1

此示例演示如何创建具有UUID类型列的表并将值插入到表中。

CREATE TABLE t_uuid (x UUID, y String) ENGINE=TinyLog
INSERT INTO t_uuid SELECT generateUUIDv4(), 'Example 1'
SELECT * FROM t_uuid
┌────────────────────────────────────x─┬─y─────────┐
│ 417ddc5d-e556-4d27-95dd-a34d84e46a50 │ Example 1 │
└──────────────────────────────────────┴───────────┘

示例2

在此示例中,插入新记录时未指定UUID列值。

INSERT INTO t_uuid (y) VALUES ('Example 2')
SELECT * FROM t_uuid
┌────────────────────────────────────x─┬─y─────────┐
│ 417ddc5d-e556-4d27-95dd-a34d84e46a50 │ Example 1 │
│ 00000000-0000-0000-0000-000000000000 │ Example 2 │
└──────────────────────────────────────┴───────────┘

限制

UUID数据类型仅支持以下功能 [字符串] 数据类型也支持(例如, [min], [max],和 [计数]).

算术运算不支持UUID数据类型(例如, [abs])或聚合函数,例如 [sum] 和 [avg].

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