Blink任务核心结构
一个完整的Blink任务主要有三部分组成：
-
数据源(INPUT) - Blink外部数据源表
-
业务逻辑(QUERY) - Blink内部处理逻辑
-
结果表(OUTPUT),如下：Blink外部结果表
Blink如何描述INPUT和OUTPUT的数据结构
在一个Blink任务中 INPUT和OUTPUT都是Blink之外的外部存储系统，Blink要处理INPUT的数据必须要清楚的知道INPUT的数据格式，同时处理之后的数据要持久化到外部OUTPUT存储系统里面，也要知道写出的数据结构，那么Blink如果定义这些数据格式呢？Blink采取了传统数据库的做法，利用ANSI-SQL的DML定义INPUT和OUTPUT，在Blink内部采用ROW(行）数据结构进行数据流转，利用DML进行数据处理逻辑的表达。Blink内部的ROW(行)由一个或多个数据列组成，说道这里，大家很自然的想到了数据库的表了吧？哈哈，没错，Blink就是提供ANSI-SQL的支持，用户编写SQL就可以轻松的完成自己的流计算任务开发！
说了这么一串，不废话了，Blink既然支持用写SQL，势必要和传统数据库一样，拥有定义表的数据类型，没错，Blink SQL 遵守ANSI-SQL规范，目前Blink对ANSI-SQL中基础数据类型都有很好的支持，本篇将目前Blink所支持的所有数据类型进行说明，并对特殊的浮点类型进行深入说明。
ANSI-SQL和Blink-SQL数据类型
|
数据类型
|
说明
|
|
|
Blink-SQL
|
||
|
BOOLEAN(99)
|
BOOLEAN
|
逻辑值 [TRUE|FALSE]
|
|
BIT VARYING
|
TINYINT
|
1字节微整型 [-128, 127]
|
|
SMALLINT
|
SMALLINT
|
2字节短整型 [-32768, 32767]
|
|
INTEGER
|
INT
|
4字节整数 [-2147483648, 2147483647]
|
|
NUMBER
|
BIGINT
|
8字节长整型 [-9223372036854775808, 9223372036854775807]
|
|
FLOAT
|
FLOAT
|
4字节浮点型，7-8位小数位
|
|
DOUBLE PRECISION
|
DOUBLE
|
8字节浮点型，16-17位小数位
|
|
DECIMAL
|
DECIMAL
|
8或16字节小数型，0~38位小数位
|
|
DATE
|
DATE
|
日期类型
|
|
TIME
|
TIME
|
时间类型
|
|
TIMESTAMP
|
TIMESTAMP
|
时间戳(DATE+TIME)
|
|
CHARACTER,
CHARACTER VARYING
|
VARCHAR
|
变长字符类型
|
|
BIT, BIT VARYING
|
VARBINARY
|
变长二进制类型
|
|
-
|
ANY
|
对象类型
|
|
说明：ANSI-SQL 数据类型默认是SQL-92类型，99和2003标准类型添加了下标.
|
||
float double decimal 区别
要介绍浮点数必须先了解一下
IEEE754, IEEE(全称是Institute of Electrical and Electronics Engineers)中文名是电气和电子工程师协会，是一个国际性的电子技术与信息科学工程师的协会，是目前全球最大的非盈利专业技术学会。
IEEE754
标准是IEEE二进位浮点数算术标准（IEEE Standard for Floating-Point Arithmetic）的标准编号，等同于国际标准
ISO/IEC/IEEE 60559。
IEEE754 规范定义了两种浮点数格式：
-
float - 32位单精度
-
double - 64位双精度
IEEE754 规范定义任何一个浮点数都可以由如下方式表达：
|
V = (-1)^s * 2^E * M
|
||
|
^s
|
表示符号位，当s=0，V为正数；当s=1，V为负数。
|
|
|
M
|
M表示有效数字, 1≤M<2，也就是说，M可以写成1.xyz的形式，其中xyz表示小数部分。IEEE 754规定，在计算机内部保存M时，默认这个数的第一位总是1，因此可以被舍去，只保存后面的xyz部分。比如保存1.01的时候，只保存01，等到读取的时候，再把第一位的1加上去。这样做的目的，是节省1位有效数字。以32位浮点数为例，留给M只有23位，将第一位的1舍去以后，等于可以保存24位有效数字。
|
|
|
2^E
|
表示指数位, E为一个无符号整数(unsignedint)这意味着，如果E为8位，它的取值范围为0~255；如果E为11位，它的取值范围为0~2047。但是，我们知道，科学计数法中的E是可以出现负数的，所以IEEE 754规定，E的真实值必须再减去一个中间数，对于8位的E，这个中间数是127；对于11位的E，这个中间数是1023，其实就是上面的E=f(e)。
比如：2^10的E是10，所以保存成32位浮点数时，必须保存成10+127=137，即10001001。读取时候在2^E =2^(e-127)=2^(137-127) = 2^10。
分情况说明：
|
|
|
示例1
|
十进制的5.0，写成二进制是101.0，相当于1.01×2^2。那么，按照上面V的格式，可以得出s=0，M=1.01，E=2。 十进制的-5.0，写成二进制是-101.0，相当于-1.01×2^2。那么，s=1，M=1.01，E=2。
|
|
那么单精度和双精度浮点在计算机内部长度和表示格式如下：
|
精度类型
|
长度(bit)
|
符号位s(sign)
|
指数位e(exponent)
|
尾数位f(fraction)
|
E=f(e)
|
|
float 单精度
|
32
|
1
|
8
|
23
|
e-127
|
|
double 双精度
|
64
|
1
|
11
|
52
|
e-1023
|
所谓精度指数字的位数, 小数位数指小数点后的数字位数。 例如: 123.45 的精度是5，小数位数是2。 float double 和 decimal的主要区别在于数据的精度.
-
单精度 Floatfloat是单精度数据类型，一般在计算机中存储占用4字节，即32位，有效位数为6位(不含小数点)，存储结构是1位符号，8位指数，23位小数，23位，除去全部为0的情况以外，最小为2的-23次方Math.pow(2,-23) = 1.1920928955078125E-7, 约等于1.19乘以10的-7次方，即有效数字为7位。具体如下图：
-
双精度double是双精度数据类型，一般在计算机中存储占用8字节，即64位，有效位是15位(不含小数点)，存储结构是1位符号，11位指数，52位小数，除去全部为0的情况以外，最小为2的-52次方，Math.pow(2,-52) = 2.220446049250313E-16，约为2.22乘以10的-16次方，有效位数为16位，具体如下图:
再说丢失精度
目前我们了解了浮点型在计算机内部的标识方式，很明显浮点型有丢失精度的可能，以示例说明：
CREATE TABLE helloWord_source(
col_int INTEGER
)WITH(
type='random'
) ;
CREATE TABLE helloWord_sink(
col_float FLOAT,
col_double DOUBLE
)WITH(
type = 'print'
) ;
INSERT INTO helloWord_sink
SELECT
cast(0.123456789*2 as FLOAT), // 0.2469136 7位
cast(0.123456789123456789 * 2 as DOUBLE) // 0.24691357824691357 //17位
FROM helloWord_source;
输出结果：
克隆
拷贝锚点
编辑锚点
删除
如上结果说明在Blink中 float中有7位有效位，double有17位有效位，decimal可以定义精度， 那么decimal在Blink中如何存储的呢？
-
更高精度 Decimal
decimal 数据类型最多可以存储 38 个数字，所有这些数字均可位于小数点后面。decimal 数据类型存储精确的数字表示形式，定义 decimal 有两种属性：
-
p - 指定精度
-
s - 指定可以放在小数点右边的小数位数
其中 p和s 必须遵守规则: 0<=s<=p<=38. 当 p<=19时候用8字节存储，当p>19时候用16字节存储。
小结
本篇概要介绍了Blink支持的数据类型，同时对比较特殊的float，double和decimal类型做了进一步的说明。更多关于Blink数据类型的认知，可以在后面的篇章中逐渐深入了解。
