数据类型

适用于： Databricks SQL Databricks Runtime

有关控制如何解决数据类型之间的冲突的规则，请参阅 SQL 数据类型规则。

支持的数据类型

Azure Databricks 支持以下数据类型：

数据类型分类

数据类型分为以下几类：

• 整数数字类型表示整数：
  • TINYINT
  • SMALLINT
  • INT
  • BIGINT
• 精确数字类型表示以 10 为基数的数字：
  • 整数数值
  • DECIMAL
• 二进制浮点类型使用指数和二进制表示形式来涵盖大范围的数字：
  • FLOAT
  • DOUBLE
• 数字类型表示所有数字数据类型：
  • 精确数值
  • 二进制浮点类型
• 日期/时间类型表示日期和时间组成部分：
  • DATE
  • TIMESTAMP
  • TIMESTAMP_NTZ
• 简单数据类型是通过保存单一实例值来定义的类型：
  • 数值
  • 日期/时间
  • BINARY
  • BOOLEAN
  • INTERVAL
  • 字符串
• 复杂类型是由多个复杂类型或简单类型部分组成的类型：
  • ARRAY
  • MAP
  • STRUCT
  • VARIANT
  • OBJECT

语言映射

适用于： Databricks Runtime

Scala

Spark SQL 数据类型是在包 org.apache.spark.sql.types 中定义的。 可以通过导入此包来访问这些数据类型：

import org.apache.spark.sql.types._

Java

Spark SQL 数据类型是在包 org.apache.spark.sql.types 中定义的。 若要访问或创建数据类型，请使用 org.apache.spark.sql.types.DataTypes 中提供的工厂方法。

Python

Spark SQL 数据类型是在包 pyspark.sql.types 中定义的。 可以通过导入此包来访问这些数据类型：

from pyspark.sql.types import *

R

(1) 数字在运行时转换为域。 请确保数字在范围内。

(2) 可选值默认值为 TRUE。

(3) 间隔类型

• YearMonthIntervalType([startField,] endField)：表示一个年-月间隔，该间隔由以下字段的一个连续子集组成：

  startField 是最左侧的字段，endField 是该类型最右侧的字段。 startField 和 endField 的有效值为 0(MONTH) 和 1(YEAR)。

• DayTimeIntervalType([startField,] endField)：表示一个日期-时间间隔，该间隔由以下字段的一个连续子集组成：

  startField 是最左侧的字段，endField 是该类型最右侧的字段。 startField 和 endField 的有效值为 0(DAY)、1(HOUR)、2(MINUTE) 和 3(SECOND)。

(4) StructType

• StructType(fields) 表示结构由 StructField（字段）的序列、列表或数组描述的值。 不允许使用名称相同的两个字段。
• StructField(name, dataType, nullable) 表示 StructType 中的字段。 字段的名称由 name 指示。 字段的数据类型由 dataType 指示。 nullable 指示这些字段的值是否可以具有 null 值。 这是默认值。

相关文章

• 特殊浮点值