在 SQL Server 中，timestamp 是一种二进制数据类型，用于记录表中行的版本号。当表中的数据发生变化时，SQL Server 会自动更新 timestamp 字段的值，以便记录每个行的版本号。timestamp 字段的值是一个自增的二进制数，长度为 8 字节（64 位），并且与机器硬件和操作系统无关。
需要注意的是，timestamp 字段不是一个真正的时间戳，也不会存储实际的时间值。相反，timestamp 字段只是用于标识表中每个行的版本号，并且在每次修改表的行时自动更新。因此，timestamp 字段的值不应该用于记录时间信息，而应该用于实现表的并发控制和数据同步等功能。
在 SQL Server 中，您可以使用以下语法来创建 timestamp 字段：
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CREATE TABLE table_name (
...
timestamp_field timestamp
);
您也可以使用 ALTER TABLE 语句来为表添加 timestamp 字段：
Copy
ALTER TABLE table_name
ADD timestamp_field timestamp;
需要注意的是，timestamp 字段的值不能手动插入或更新，而只能由 SQL Server 自动管理。如果您需要在表中记录实际的时间戳，可以使用 datetime2 或 datetime 数据类型来代替 timestamp。
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具体是“错误的整数值“a.n.eitesuffr s0 e8 c8 fr column ymanusy””。这个错误可能是由于数据类型不匹配导致的。在 SQL Server 中，timestamp 是一种二进制数据类型，用于记录表中行的版本号。而在 Flink 中，timestamp 是一种时间戳数据类型，表示时间戳的毫秒值。
为了解决这个问题，您需要在 Flink 中使用正确的数据类型来处理 timestamp 字段。您可以使用 Flink 的 RowData 类型来处理 timestamp 字段，然后将其转换为 Flink 支持的时间戳数据类型。具体来说，您可以使用 Flink 提供的 TimestampData.fromEpochMillis() 方法来将毫秒级时间戳转换为 Flink 支持的时间戳数据类型。
下面是一个示例代码，用于将 SQL Server 的 timestamp 字段转换为 Flink 支持的时间戳数据类型：
pgsql
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import org.apache.flink.table.data.RowData;
import org.apache.flink.table.data.TimestampData;
// 将 SQL Server 的 timestamp 字段转换为 Flink 支持的时间戳数据类型
public RowData convertTimestamp(RowData row, int index) {
byte[] bytes = row.getBinary(index);
long timestamp = 0L;
for (int i = 0; i < bytes.length; i++) {
timestamp |= (((long) bytes[i]) & 0xffL) << (8 * i);
}
TimestampData timestampData = TimestampData.fromEpochMillis(timestamp);
row.setField(index, timestampData);
return row;
}
需要注意的是，如果您在 Flink 中处理 timestamp 字段时遇到了数据类型转换问题，可以参考上述代码，使用正确的数据类型进行转换。
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SQL Server timestamp 的资料，供您参考：
Microsoft 官方文档：https://docs.microsoft.com/en-us/sql/t-sql/data-types/rowversion-transact-sql?view=sql-server-ver15
这是 Microsoft 官方提供的关于 SQL Server timestamp（rowversion）数据类型的文档，包括数据类型定义、使用示例、限制和注意事项等方面的内容。这是学习 SQL Server timestamp 的入门资料，可以了解该数据类型的基本概念和用法。
MSDN 论坛：https://social.msdn.microsoft.com/Forums/sqlserver/en-US/home?forum=sqldataaccess
这是 Microsoft Developer Network（MSDN）论坛中关于 SQL Server 数据访问的讨论区，包括 SQL Server 数据类型、ADO.NET 数据访问、ODBC 和 OLE DB 等方面的内容。在这个论坛中，您可以与其他 SQL Server 开发人员交流经验，获取解决问题的方法和技巧。
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