搜索快捷键 cmd + k | ctrl + k
- 安装
- 文档
- 入门
- 连接
- 数据导入
- 客户端 API
- 概览
- ADBC
- C
- C++
- CLI
- Dart
- Go
- Java (JDBC)
- Julia
- Node.js (已弃用)
- Node.js (Neo)
- ODBC
- PHP
- Python
- R
- Rust
- Swift
- Wasm
- SQL
- 介绍
- 语句
- 概览
- ANALYZE
- ALTER TABLE
- ALTER VIEW
- ATTACH 和 DETACH
- CALL
- CHECKPOINT
- COMMENT ON
- COPY
- CREATE INDEX
- CREATE MACRO
- CREATE SCHEMA
- CREATE SECRET
- CREATE SEQUENCE
- CREATE TABLE
- CREATE VIEW
- CREATE TYPE
- DELETE
- DESCRIBE
- DROP
- EXPORT 和 IMPORT DATABASE
- INSERT
- LOAD / INSTALL
- PIVOT
- 性能分析
- SELECT
- SET / RESET
- SET VARIABLE
- SUMMARIZE
- 事务管理
- UNPIVOT
- UPDATE
- USE
- VACUUM
- 查询语法
- SELECT
- FROM 和 JOIN
- WHERE
- GROUP BY
- GROUPING SETS
- HAVING
- ORDER BY
- LIMIT 和 OFFSET
- SAMPLE
- 展开嵌套
- WITH
- WINDOW
- QUALIFY
- VALUES
- FILTER
- 集合操作
- 预处理语句
- 数据类型
- 表达式
- 函数
- 概览
- 聚合函数
- 数组函数
- 位字符串函数
- Blob 函数
- 日期格式化函数
- 日期函数
- 日期部分函数
- 枚举函数
- 间隔函数
- Lambda 函数
- 列表函数
- 映射函数
- 嵌套函数
- 数值函数
- 模式匹配
- 正则表达式
- 结构体函数
- 文本函数
- 时间函数
- 时间戳函数
- 带时区时间戳函数
- 联合函数
- 实用函数
- 窗口函数
- 约束
- 索引
- 元查询
- DuckDB 的 SQL 方言
- 示例
- 配置
- 扩展
- 核心扩展
- 概览
- 自动补全
- Avro
- AWS
- Azure
- Delta
- DuckLake
- 编码
- Excel
- 全文搜索
- httpfs (HTTP 和 S3)
- Iceberg
- ICU
- inet
- jemalloc
- MySQL
- PostgreSQL
- 空间
- SQLite
- TPC-DS
- TPC-H
- UI
- VSS
- 指南
- 概览
- 数据查看器
- 数据库集成
- 文件格式
- 概览
- CSV 导入
- CSV 导出
- 直接读取文件
- Excel 导入
- Excel 导出
- JSON 导入
- JSON 导出
- Parquet 导入
- Parquet 导出
- 查询 Parquet 文件
- 使用 file: 协议访问文件
- 网络和云存储
- 概览
- HTTP Parquet 导入
- S3 Parquet 导入
- S3 Parquet 导出
- S3 Iceberg 导入
- S3 Express One
- GCS 导入
- Cloudflare R2 导入
- 通过 HTTPS / S3 使用 DuckDB
- Fastly 对象存储导入
- 元查询
- ODBC
- 性能
- Python
- 安装
- 执行 SQL
- Jupyter Notebooks
- marimo Notebooks
- Pandas 上的 SQL
- 从 Pandas 导入
- 导出到 Pandas
- 从 Numpy 导入
- 导出到 Numpy
- Arrow 上的 SQL
- 从 Arrow 导入
- 导出到 Arrow
- Pandas 上的关系型 API
- 多个 Python 线程
- 与 Ibis 集成
- 与 Polars 集成
- 使用 fsspec 文件系统
- SQL 编辑器
- SQL 功能
- 代码片段
- 故障排除
- 术语表
- 离线浏览
- 操作手册
- 开发
- 内部结构
- 为什么选择 DuckDB
- 行为准则
- 发布日历
- 路线图
- 站点地图
- 在线演示
文档 / SQL / 数据类型
数据类型
通用数据类型
下表显示了所有内置的通用数据类型。别名列中列出的替代名称也可用于引用这些类型,但请注意,这些别名并非SQL标准的一部分,因此可能不被其他数据库引擎接受。
名称 | 别名 | 描述 |
---|---|---|
BIGINT |
INT8 , LONG |
有符号八字节整数 |
BIT |
BITSTRING |
由1和0组成的字符串 |
BLOB |
BYTEA , BINARY, VARBINARY |
可变长度二进制数据 |
BOOLEAN |
BOOL , LOGICAL |
逻辑布尔值 (true / false ) |
DATE |
日历日期(年、月、日) | |
DECIMAL(prec, scale) |
NUMERIC(prec, scale) |
具有给定宽度(精度)和标度的固定精度数字,默认为 prec = 18 和 scale = 3 |
DOUBLE |
FLOAT8 , |
双精度浮点数(8字节) |
FLOAT |
FLOAT4 , REAL |
单精度浮点数(4字节) |
HUGEINT |
有符号十六字节整数 | |
INTEGER |
INT4 , INT , SIGNED |
有符号四字节整数 |
INTERVAL |
日期/时间差 | |
JSON |
JSON对象(通过json 扩展) |
|
SMALLINT |
INT2 , SHORT |
有符号两字节整数 |
TIME |
时间(无时区) | |
TIMESTAMP WITH TIME ZONE |
TIMESTAMPTZ |
结合了时间和日期的类型,使用当前时区 |
TIMESTAMP |
DATETIME |
时间和日期的组合 |
TINYINT |
INT1 |
有符号一字节整数 |
UBIGINT |
无符号八字节整数 | |
UHUGEINT |
无符号十六字节整数 | |
UINTEGER |
无符号四字节整数 | |
USMALLINT |
无符号两字节整数 | |
UTINYINT |
无符号一字节整数 | |
UUID |
UUID数据类型 | |
VARCHAR |
CHAR , BPCHAR , TEXT , STRING |
可变长度字符串 |
多种类型之间可以进行隐式和显式类型转换,详情请参阅类型转换页面。
嵌套/复合类型
DuckDB支持五种嵌套数据类型:ARRAY
、LIST
、MAP
、STRUCT
和 UNION
。每种类型都支持不同的用例,并具有不同的结构。
名称 | 描述 | 在列中使用时的规则 | 从值构建 | 在 DDL/CREATE 中定义 |
---|---|---|---|---|
ARRAY |
一种有序、固定长度的同类型数据值序列。 | 每行在每个 ARRAY 实例中必须具有相同的数据类型和相同数量的元素。 |
[1, 2, 3] |
INTEGER[3] |
LIST |
一种有序的同类型数据值序列。 | 每行在每个 LIST 实例中必须具有相同的数据类型,但可以有任意数量的元素。 |
[1, 2, 3] |
INTEGER[] |
MAP |
一个由多个命名值组成的字典,每个键具有相同类型,每个值也具有相同类型。键和值可以是任何类型,并且可以彼此不同。 | 行可以有不同的键。 | map([1, 2], ['a', 'b']) |
MAP(INTEGER, VARCHAR) |
STRUCT |
一个由多个命名值组成的字典,其中每个键都是字符串,但每个键的值可以是不同的类型。 | 每行必须具有相同的键。 | {'i': 42, 'j': 'a'} |
STRUCT(i INTEGER, j VARCHAR) |
UNION |
多种可选数据类型的联合,每次在一个值中存储其中一种。联合类型还包含一个判别器“tag”值,用于检查和访问当前设置的成员类型。 | 行可以设置为联合类型的不同成员类型。 | union_value(num := 2) |
UNION(num INTEGER, text VARCHAR) |
大小写敏感规则
MAP
的键区分大小写,而UNION
和STRUCT
的键不区分大小写。示例请参阅大小写敏感规则部分。
更新嵌套类型的值
对嵌套类型的值执行更新操作时,DuckDB会执行一个删除操作,然后是一个插入操作。当在带有ART索引的表中使用时(无论是通过显式索引还是主键/唯一约束),这可能导致意外的约束违规。
嵌套
ARRAY
、LIST
、MAP
、STRUCT
和 UNION
类型可以任意深度嵌套,只要遵守类型规则即可。
包含 LIST
s 的结构体
SELECT {'birds': ['duck', 'goose', 'heron'], 'aliens': NULL, 'amphibians': ['frog', 'toad']};
包含 MAP
s 列表的结构体
SELECT {'test': [MAP([1, 5], [42.1, 45]), MAP([1, 5], [42.1, 45])]};
包含 UNION
s 的列表
SELECT [union_value(num := 2), union_value(str := 'ABC')::UNION(str VARCHAR, num INTEGER)];
性能影响
数据类型的选择会对性能产生显著影响。详情请参阅性能指南。