第2.5章:StarRocks表设计--数据类型

大数据StarRocks(五) :数据类型 StarRocks 支持数据类型:数值类型、字符串类型、日期类型、半结构化类型、其他类型。您在建表时可以指定以下类型的列,向表中导入该类型的数据并查询数据。 5.1 数值类型 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 阅读详情

定义恰当数据字段类型对StarRocks查询的优化是非常重要的,从查询效率的角度考虑,我们可以遵循两条原则:

  • 如果数据没有Null,可以指定Not Null属性;
  • 尽量使用数字列代替字符串列。

StarRocks支持多种类型,大致可以分为:数值、时间、字符以和其他类型。

1数值类型

1.1严格数值整型

类型

大小

范围(区间)

TINYINT

1 Byte

[-128 , 127]

SMALLINT

2 Bytes

[-32768 , 32767]

NT

4 Bytes

[-2147483648 , 2147483647]

BIGINT

8 Bytes

[-9223372036854775808 , 9223372036854775807]

LARGEINT

16 Bytes

[-2^127 + 1 , 2^127 – 1]

BOOLEAN

1 Byte

0或1(0代表False,1代表True)

1.2近似数值类型

类型

大小

范围(区间)

FLOAT

4 Bytes

[-3.402 823 466 E+38,-1.175 494 351 E-38],0,[1.175 494 351 E-38,3.402 823 466 351 E+38]

DOUBLE


 

8 Bytes[-1.797 693 134 862 315 7 E+308,-2.225 073 858 507 201 4 E-308],0,[2.225 073 858 507 201 4 E-308,1.797 693 134 862 315 7 E+308]

1.3高精度定点数

类型

大小

范围

说明

Decimal V2

8 Bytes

DECIMAL(M[,D])

M范围是[1,27],D的范围[1, 9],M需大于等于D的取值。默认的D取值为0

Fast Decimal

16 Bytes

M的范围是[1,38], D的范围[1, M]。默认的D取值为0。

注意:自StarRocks 1.18版本已默认为Fast Decimal。

2日期和时间类型

StarRocks的时间类型只有两个:DATA和DATATIME,这两个类型都不会保存时区信息。

类型

大小

取值范围

默认形式

DATE

4 Bytes

['0000-01-01', '9999-12-31']

YYYY-MM-DD

DATETIME

8 Bytes

['0000-01-01 00:00:00', '9999-12-31 23:59:59']

YYYY-MM-DD HH:MM:SS

3字符串类型

StarRocks的字符串类型目前有三种:

类型

范围

用途

CHAR

CHAR(M),M为[1, 255]

定长字符串

VARCHAR

VARCHAR(M),M为[1, 65533]

变长字符串

STRING

目前等价与VARCHAR(65533)

变长字符串

说明:

1)Varchar中,由于前两个字节用于表示长度,因此比65535少两字节;

2)上表中M的值为字节数(不同于MySQL的字符数),所以在做MySQL的数据迁移时,StarRocks中M的值可以是MySQL的三到四倍;

3)当前不支持不限长的文本存储;

4)2.1版本开始,varchar()的上限增大为1MB,即取值为1-1048576字节。

4其他类型

4.1 HLL(HyperLogLog)

HLL是基于HyperLogLog算法的工程实现,用于保存HyperLogLog计算过程的中间结果。hll(length),长度length范围1~16385。用户不需要指定长度和默认值、长度根据数据的聚合程度系统内控制,并且HLL列只能通过配套的hll_union_agg、hll_cardinality、hll_hash进行查询或使用。

使用示例:

create table table09(

id int,

dt date,

uv hll hll_union

)

distributed by hash(id) buckets 32;

4.2 BITMAP

BITMAP与HLL类似只能作为聚合表的value类型使用,常见用来加速count distinct的去重计数使用。

使用示例:

CREATE TABLE table10 (

  `page_id` INT NOT NULL COMMENT '页面id',

  `visit_date` datetime NOT NULL COMMENT '访问时间',

  `visit_users` BITMAP BITMAP_UNION NOT NULL COMMENT '访问用户id'

) ENGINE=OLAP

AGGREGATE KEY(`page_id`, `visit_date`)

DISTRIBUTED BY HASH(`page_id`) BUCKETS 10

PROPERTIES (

  "replication_num" = "1"

);

【StarRocks】StarRocks系统架构和数据导入 StarRocks 的数据存储、内存中数据的组织方式,以及 SQL 算子的计算方式,都是列式实现的。物理执行单元会在对应的数据存储节点上执行,这样可以实现本地计算,避免数据的传输与拷贝,从而能够得到极致的查询性能。Spark Load 是一种异步数据导入模式,通过外部的 Apache Spark™ 资源实现对导入数据的预处理,提高 StarRocks 大数据量的导入性能并且节省 StarRocks 集群的计算资源。每个 FE 节点都会在内存保留一份完整的元数据,这样每个 FE 节点都能够提供无差别的服务。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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