按键对多维数组和

row) 数组比较是使用默认的B-tree比较函数对所有元素逐一进行比较的。多维数组的元素按照行顺序进行访问。如果两个数组的内容相同但维数不等，决定排序顺序的首要因素是维数。 数组函数 array_append(anyarray, anyelement) 描述：向数组末尾添加元素，只支持一维数组。

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row) 数组比较是使用默认的B-tree比较函数对所有元素逐一进行比较的。多维数组的元素按照行顺序进行访问。如果两个数组的内容相同但维数不等，决定排序顺序的首要因素是维数。 数组函数 array_append(anyarray, anyelement) 描述：向数组末尾添加元素，只支持一维数组。

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row) 数组比较是使用默认的B-tree比较函数对所有元素逐一进行比较的。多维数组的元素按照行顺序进行访问。如果两个数组的内容相同但维数不等，决定排序顺序的首要因素是维数。 数组函数 array_append(anyarray, anyelement) 描述：向数组末尾添加元素，只支持一维数组。

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row) 数组比较是使用默认的B-tree比较函数对所有元素逐一进行比较的。多维数组的元素按照行顺序进行访问。如果两个数组的内容相同但维数不等，决定排序顺序的首要因素是维数。 数组函数 array_append(anyarray, anyelement) 描述：向数组末尾添加元素，只支持一维数组。

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row) 数组比较是使用默认的B-tree比较函数对所有元素逐一进行比较的。多维数组的元素按照行顺序进行访问。如果两个数组的内容相同但维数不等，决定排序顺序的首要因素是维数。 数组函数 array_append(anyarray, anyelement) 描述：向数组末尾添加元素，只支持一维数组。

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JSON函数 JSON函数表示可以用于JSON类型（请参考JSON类型）数据的函数。 array_to_json(anyarray [, pretty_bool]) 描述：返回JSON类型的数组。一个多维数组成为一个JSON数组的数组。如果pretty_bool为true，将在一维元素之间添加换行符。

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JSON函数 JSON函数表示可以用于JSON类型（请参考JSON类型）数据的函数。 array_to_json(anyarray [, pretty_bool]) 描述：返回JSON类型的数组。一个多维数组成为一个JSON数组的数组。如果pretty_bool为true，将在一维元素之间添加换行符。

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JSON/JSONB函数和操作符 JSON/JSONB函数表示可以用于JSON类型（请参考JSON类型）数据的函数。除下列前两个函数array_to_json和row_to_json外，其余有关JSON/JSONB函数和操作符仅8.1.2及以上版本支持。 array_to_json(anyarray

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JSON函数 JSON函数表示可以用于JSON类型（请参考JSON类型）数据的函数。 array_to_json(anyarray [, pretty_bool]) 描述：返回JSON类型的数组。一个多维数组成为一个JSON数组的数组。如果pretty_bool为true，将在一维元素之间添加换行符。

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JSON函数 JSON函数表示可以用于JSON类型（请参考JSON类型）数据的函数。 array_to_json(anyarray [, pretty_bool]) 描述：返回JSON类型的数组。一个多维数组成为一个JSON数组的数组。如果pretty_bool为true，将在一维元素之间添加换行符。

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tbl_array(inx1).b=2 数组相关函数使用 在GaussDB(DWS)中，提供了类似Oracle相关的数组函数的支持，可以通过以下函数获取数组的一些属性或者对数组内容进行操作。 COUNT COUNT函数可以返回当前数组元素的数量，仅统计初始化过的元素或者经过EXTEND函数扩展后的元素。 用法如下：

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iling数据。 数据排布格式（format） Format为数据的物理排布格式，定义了解读数据的维度，比如1D，2D，3D，4D，5D等。 NCHW和NHWC 在深度学习框架中，多维数据通过多维数组存储，比如卷积神经网络的特征图（Feature Map）通常用四维数组保存，即4D，4D格式解释如下：

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数组 数组类型的使用 在使用数组之前，需要自定义一个数组类型。 在存储过程中紧跟AS关键字后面定义数组类型。定义方法为： TYPE array_type IS VARRAY(size) OF data_type; 其中： array_type：要定义的数组类型名。 VARRAY：表示要定义的数组类型。

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iling数据。 数据排布格式（format） Format为数据的物理排布格式，定义了解读数据的维度，比如1D，2D，3D，4D，5D等。 NCHW和NHWC 在深度学习框架中，多维数据通过多维数组存储，比如卷积神经网络的特征图（Feature Map）通常用四维数组保存，即4D，4D格式解释如下：

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iling数据。 数据排布格式（format） Format为数据的物理排布格式，定义了解读数据的维度，比如1D，2D，3D，4D，5D等。 NCHW和NHWC 在深度学习框架中，多维数据通过多维数组存储，比如卷积神经网络的特征图（Feature Map）通常用四维数组保存，即4D，4D格式解释如下：

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iling数据。 数据排布格式（format） Format为数据的物理排布格式，定义了解读数据的维度，比如1D，2D，3D，4D，5D等。 NCHW和NHWC 在深度学习框架中，多维数据通过多维数组存储，比如卷积神经网络的特征图（Feature Map）通常用四维数组保存，即4D，4D格式解释如下：

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