Типы данных

DataLens работает с различными источниками данных, в которых типы данных полей могут отличаться.

Для более эффективной работы с данными, DataLens конвертирует типы данных полей источника в собственные типы.
Это оптимизирует работу с данными. Подробнее в разделе Таблица соответствий типов данных.

Вы можете изменять тип данных у полей в интерфейсе датасета и в визарде.

Геоточка

Точка координат, которая состоит из значений широты и долготы. В DataLens задается с помощью функции GEOPOINT.

Функция принимает на вход типы данных Строка, Геоточка, или два значения с типом Дробное число или Строка.
Если на вход подается одна строка, в ней должен содержаться список из двух чисел в JSON-синтаксисе.

Если в источнике данные записаны в формате следующей строки "[55.75222,37.61556]", вы можете изменить тип данных поля в интерфейсе датасета и в визарде без использования формулы.

Пример записи

GEOPOINT("[55.7912,37.6872]")
GEOPOINT("[55.8538,37.6312]")

Геополигон

Несколько точек координат, которые описывают полигон на карте. В DataLens задается с помощью функции GEOPOLYGON.
Для заливки полигона используется алгоритм Even-Odd. Это позволяет создавать полигоны с вырезами.

Функция принимает на вход строку вида "[[[v1,v1], [v2,v2]], ..., [[vN-1,vN-1], [vN,vN]]]". Если в источнике данные записаны в таком формате, вы можете изменить тип данных поля в интерфейсе датасета и в визарде без использования формулы.

Пример записи

/* Полигон без выреза */
GEOPOLYGON("[[[55.79421,37.65046],[55.79594,37.6513],[55.79642,37.65133],[55.7969, 37.65114],[55.79783, 37.65098],[55.78871,37.75101]]]")

/* Полигоны с вырезом */
GEOPOLYGON("[[[55.75,37.52],[55.75,37.68],[55.65,37.60]],[[55.79,37.60],[55.76,37.57],[55.76,37.63]]]")
GEOPOLYGON("[[[55.75,37.50],[55.80,37.60],[55.75,37.70],[55.70,37.70],[55.70,37.50]],[[55.75,37.52],[55.75,37.68],[55.65,37.60]],[[55.79,37.60],[55.76,37.57],[55.76,37.63]]]")

Дата

Дата без указанного времени.

При использовании в формулах необходимо задавать дату с помощью знака решетки #. Например DATETRUNC(#2018-07-12#, "year", 5).

Вы можете привести исходный тип данных в тип Дата с помощью функций DATE и DATE_PARSE.

Пример записи

#2018-01-18#
#2015-01-01#
DATETRUNC(#2018-07-12#, "year", 5)
DATEADD(#2018-01-12#, "day", 6)

Дата и время

Дата с указанным временем.

При использовании в формулах необходимо задавать дату и время с помощью знака решетки #. Например DATEADD(#2018-01-12 01:02:03#, "second", 6).

Вы можете привести исходный тип данных в тип Дата и время с помощью функций DATETIME и DATETIME_PARSE.

Пример записи

#2018-01-12 01:08:03#
#2018-05-01T#
DATEADD(#2018-01-12 01:02:03#, "second", 6)
DATETRUNC(#2018-07-12 11:07:13#, "month", 4)

Дробное число

Вещественное число. В качестве разделителя используется символ точки.

Вы можете привести исходный тип данных в тип Дробное число с помощью функции FLOAT.

Пример записи

1.47113
0.62024
FLOAT("34.567")

Логический

Логический тип, который принимает только одно из двух значений — TRUE или FALSE.

Вы можете привести исходный тип данных в тип Логический с помощью функции BOOL.

Пример записи

FALSE

Строка

Строка с текстом. Задается с помощью символов одиночных или двойных кавычек.
В случае использования одного вида кавычек, второй вид можно свободно использовать в этой строке без экранирования.
Например, 'Парные кавычки "пример" и одна " кавычка.'

В строках вы можете использовать следующие символы:

• \n - перенос строки (LF);
• \r - возврат каретки (CR);
• \t - табуляция;
• \" - двойная кавычка;
• \' - одинарная кавычка;
• \\ - обратная косая черта.

Вы можете привести исходный тип данных в тип Строка с помощью функции STR.

Пример записи

"Строка"
'Строка с "подстрокой"'

Целое число

Число, которое не содержит дробной части.

Вы можете привести исходный тип данных в тип Целое число с помощью функции INT.

Пример записи

42
157

Таблица соответствий типов данных

При создании датасета DataLens приводит данные из источника в свой тип для оптимизации.
Это позволяет DataLens унифицировать работу с данными из разных источников.

Ниже приведена таблица соответствий типов баз данных и внутренних типов DataLens.

^* Возможна потеря точности при конвертации данных.