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高效数据类型,主要包括以下三方面: 1.尽量使用执行效率比较高的数据类型 2.一般来说整型数据运算(包括=、>、<、≧、≦、≠等常规的比较运算,以及group by)的效率比字符串、浮点数要高。比如某客户场景中对列存表进行点查询,filter条件在一个numeric列上,执行时间来自:专题的,使用了很多处理器的单个计算机系统或者使用了多台计算机集群的计算机系统和环境。能够执行一般个人电脑无法处理的大资料量与高性能的运算。HPC具有超高浮点计算能力,可用于解决计算密集型、海量数据处理等业务的计算需求。 弹性文件服务- 媒体处理 媒体处理包括媒体素材的上传、下载、编目、来自:专题
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Accelerated Cloud Server, GACS)能够提供强大的浮点计算能力,从容应对高实时、高并发的海量计算场景。 GPU云服务器 (GPU Accelerated Cloud Server, GACS)能够提供强大的浮点计算能力,从容应对高实时、高并发的海量计算场景。 产品详情 GPU云服务器应用场景来自:专题类型。 整型除INTEGER和BIGINT外,还提供以下整数类型: 2.浮点型 GaussDB (DWS)中,REAL类型为单精度浮点类型,允许6位十进制数字精度;DOUBLE PRECISION为双精度浮点型,允许15位十进制数字精度。 3.高精度数值类型 GaussDB(DWS)常用的高精度数字类型为NUMERIC来自:百科