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Apache CarbonData 是一个高性能、列式存储的大规模数据分析引擎，特别针对大数据查询与处理进行了优化。在支持的数据类型方面，CarbonData 提供了丰富且灵活的选择以满足不同业务场景的需求。以下详述 Apache CarbonData 所支持的主要数据类型：
1. **数值型（Numeric Types）**
- `INT`：32位整数。
- `BIGINT`: 64位长整数。
- `SHORT`: 16位短整数。
- `DOUBLE`: 双精度浮点数，用于精确或近似表示非常大或者很小的数字值。
- `FLOAT`: 单精度浮点数，提供较小范围但更快计算速度的小数值表达能力。
- `DECIMAL`(也称为NUMERIC) : 高精度定点小数，在金融和科学领域有着广泛的应用。
2. **日期/时间类型 (Date/Timestamp types)**
- `DATE`: 表示日期类型的字段，格式为 'YYYY-MM-DD'。
- `TIMESTAMP`: 时间戳类型，可以同时包含日期和具体的时间部分到毫秒级别，例如 'YYYY-MM-DD HH:MM:SS[.fffffffff]'。
3. **布尔类型 (Boolean Type)**
- `BOOLEAN`: 存储 true 或 false 布尔逻辑状态。
4. **字符串及文本类型 (String and Textual Types)`
- `STRING`: 字符串类型，能够容纳可变长度字符序列，并能存放大量非结构化数据如JSON对象等。
5. **复杂类型 (Complex Data Types)**
- `ARRAY`: 容纳一组相同类型元素的集合。
- `STRUCT`: 结构体类型，允许定义嵌套式的复合数据类型，每个Struct都有其内部固定的多个成员字段构成。
- `MAP`: 映射关系类型，由一系列键值对组成，其中key是不可重复并且具有固定类型，value则也可以有任意预设的数据类型。
通过这些多样化的数据类型支撑，用户可以根据实际应用场景来设计高效而精准的数据模型，从而利用CarbonData实现快速加载、压缩以及实时分析等功能特性，有效提升大规模数据管理效率并降低存储成本。此外，对于特殊需求还可以进行自定义UDF函数开发，进一步扩展CarbonData的功能性边界。
