Data types

Applies to: 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：

整型数值类型

整型数值类型表示整数：

• TINYINT
• SMALLINT
• INT
• BIGINT

精确数字类型

确切的数字类型表示 base-10 数字：

• Integral numeric
• DECIMAL

二进制浮点类型

二进制浮点类型使用指数和二进制表示形式覆盖大量数字：

• FLOAT
• DOUBLE

Numeric types

数值类型表示所有数值数据类型：

• Exact numeric
• 二进制浮点类型

Date-time types

日期时间类型表示日期和时间组件：

• DATE
• TIMESTAMP
• TIMESTAMP_NTZ

Geospatial types

地理空间类型表示几何对象或地理对象：

• GEOGRAPHY
• GEOMETRY

Simple types

简单类型是通过保存单一实例值定义的类型：

• Numeric
• Date-time
• Geospatial
• BINARY
• BOOLEAN
• INTERVAL
• STRING

Complex types

Complex types are composed of multiple components of complex or simple types:

• ARRAY
• MAP
• STRUCT
• VARIANT
• OBJECT

Language mappings

Applies to: 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) Numbers are converted to the domain at runtime. 请确保数字在范围内。

(2) The optional value defaults to TRUE.

(3) Interval types

• 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。

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