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PG:INT4 VS. FLOAT4 VS. NUMERIC

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yzsDBA
发布2021-02-03 12:04:43
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发布2021-02-03 12:04:43
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PG:INT4 VS. FLOAT4 VS. NUMERIC

关系型数据库中数据类型是一个重要话题。PG提供很多不同类型,但并不是所有类型都相同。根据需要实现的目标,可能应用需要不同列类型。本文主要关注三种重要的数据类型:整型、浮点型、数字型。最近,我们看到了一些与这个话题相关的案例,我认为应该与公众分享这些知识,以确保读者避免最近在客户端应用程序中遇到的一些坑。

创建表并初始化数据

开始前,首先创建一个表并初始化10亿条数据,数据类型如下所示:

test=# CREATE TABLE t_demo (a int, b float, c numeric);
CREATE TABLE
test=# INSERT INTO t_demo
SELECT random()*1000000, random()*1000000, random()*1000000
FROM generate_series(1, 10000000) AS id;
INSERT 0 10000000

test=# VACUUM ANALYZE;
VACUUM
test=# \timing
Timing is on.

导入数据后,设置好优化器统计信息和hint位,以确保公平比较。

FLOAT VS. Numeric

虽然整型数据类型用处非常清楚但是numeric和float4/foat8之间有一个重要区别。在内部,float使用CPU的浮点单元。这有几个含义:float遵循IEEE754标准,意味着遵循标准定义的舍入规则。孙然这对于许多数据集来说正确,但是不适合处理金钱。

对于货币,需要不同的舍入规则,这就是为什么必须使用numeric数据类型来处理财务数据。案例:

test=# SELECT a,
b,
c,
a + b,
a + b = c
FROM (SELECT 0.1::float8 a,
0.2::float8 b,
0.3::float8 c
) AS t;
a    | b   | c   | ?column?            | ?column?
-----+-----+-----+---------------------+----------
0.1  | 0.2 | 0.3 | 0.30000000000000004 | f
(1 row)

如是,浮点数类型总是使用近似值。在多数情况下很好,但是税收人员一点不喜欢近似值,这就是为什么浮点数完全不合适。

性能问题

然而,数字类型比浮点数有优点吗?当然有。看一个简单的对比:

test=# SELECT avg(a) FROM t_demo;
avg
---------------------
499977.020028900000
(1 row)

Time: 255.179 ms

整数类型很快,执行时间大约255毫秒,对于float4也是如此:

test=# SELECT avg(b) FROM t_demo;
avg
-------------------
499983.2076499941
(1 row)
3
Time: 267.371 ms

然而numeric类型有一点不同,他有更多开销,如下:

test=# SELECT avg(c) FROM t_demo;
avg
-------------------------
500114.1490108727200733
(1 row)

Time: 368.749 ms

查询慢很多,因为内部FPU没参与numeric的实现,所有操作都是在CPU上使用整数运算模拟的。当然这就需要更多时间。

最后

如果想了解更多性能问题,查阅https://www.cybertec-postgresql.com/en/hot-updates-in-postgresql-for-better-performance/。

原文

https://www.cybertec-postgresql.com/en/postgresql-int4-vs-float4-vs-numeric/

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原始发表:2021-01-15,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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