Flink SQL 数据类型详解
数据类型
Flink SQL 是 Apache Flink 提供的一种声明式查询语言，用于处理大规模数据流，在 Flink SQL 中，数据类型是定义数据结构和存储方式的基础，正确使用数据类型可以提高查询性能，并确保数据的一致性和准确性。
基本数据类型
Flink SQL 支持以下基本数据类型：
- 整型（INT）
- 长整型（BIGINT）
- 浮点型（FLOAT、DOUBLE）
- 字符串型（STRING）
- 日期型（DATE）
- 时间戳型（TIMESTAMP）
- 日期时间型（TIMESTAMP WITH TIME ZONE）
以下是一个表格,展示了这些基本数据类型的详细信息：
| 数据类型 | 描述 | 示例 |
|---|---|---|
| INT | 32位有符号整数 | 123 |
| BIGINT | 64位有符号整数 | 1234567890123456789 |
| FLOAT | 32位单精度浮点数 | 456 |
| DOUBLE | 64位双精度浮点数 | 456789 |
| STRING | 字符串 | “Hello, Flink!” |
| DATE | 日期（年-月-日） | 2021-12-01 |
| TIMESTAMP | 时间戳（年-月-日 时:分:秒） | 2021-12-01 12:00:00 |
| TIMESTAMP WITH TIME ZONE | 带时区的日期时间戳 | 2021-12-01 12:00:00+08:00 |
复杂数据类型
除了基本数据类型,Flink SQL 还支持以下复杂数据类型：
- 数组（ARRAY）
- 列表（ROW）
- 嵌套列（STRUCT）
以下是一个表格,展示了这些复杂数据类型的详细信息：
| 数据类型 | 描述 | 示例 |
|---|---|---|
| ARRAY | 元素类型相同的一组值 | [1, 2, 3] |
| ROW | 包含多个列的记录 | (name: ‘Alice’, age: 25) |
| STRUCT | 包含多个列的记录，类似于 ROW，但列名是可选的 | {name: ‘Alice’, age: 25} |
FAQs
问题：Flink SQL 中的 TIMESTAMP 和 TIMESTAMP WITH TIME ZONE 有什么区别？
解答： TIMESTAMP 是不带时区的时间戳，表示一个绝对的时间点，TIMESTAMP WITH TIME ZONE 是带时区的时间戳，它包含了时区信息，可以更准确地表示不同地区的时间。
问题：如何在 Flink SQL 中创建一个包含多个字段的记录？
解答： 可以使用 ROW 或 STRUCT 数据类型来创建一个包含多个字段的记录，使用 ROW 类型创建一个记录如下所示：SELECT ROW(name, age) AS person FROM table_name;
或者使用 STRUCT 类型：
SELECT STRUCT(name, age) AS person FROM table_name;
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