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SQL Server:为什么浮点型比小数型更准确

SQL Server是一种关系型数据库管理系统(RDBMS),用于存储和管理结构化数据。在SQL Server中,浮点型和小数型都是用于存储数值的数据类型,但它们在精度和存储方式上有所不同。

浮点型(float)是一种近似值数据类型,用于存储具有浮点数表示形式的数值。它可以存储非常大或非常小的数值,并且具有较高的精度。浮点型数据在内部以二进制形式表示,因此在进行计算时可能会存在舍入误差。由于浮点型是近似值,所以在进行精确计算或要求精确结果的场景中,可能会出现一些不准确的情况。

小数型(decimal)是一种精确值数据类型,用于存储精确的数值。它可以存储固定精度和小数位数的数值,不会出现舍入误差。小数型数据在内部以十进制形式表示,因此在进行计算时能够保持精确性。由于小数型是精确值,所以在需要精确计算或要求精确结果的场景中,小数型比浮点型更准确。

选择使用浮点型还是小数型取决于具体的业务需求。如果需要存储和计算非常大或非常小的数值,并且对精度要求不是非常高,可以选择浮点型。如果需要进行精确计算或要求精确结果,应该选择小数型。

在SQL Server中,可以使用浮点型数据类型(如float和real)和小数型数据类型(如decimal和numeric)来存储数值。具体选择哪种数据类型取决于数值的范围和精度要求。

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为什么会少0.01,有没有可能少0.02,或者少1,少10甚至少100? 怎么样才能让我们的数据准确?...因为浮点数据最终都要被转成二进制进行存储。并且对于float,这个二进制只能有32位0和1的组合。...如果你要表示的浮点数据转成二进制之后能被32位float存储,或者可以容忍截断,则使用float,这个范围大概为要精确保存6位数字左右的浮点数据 比如10分制的店铺积分可以用float存储,小商品零售价格...(1000块之内) 2 如果你要表示的浮点数据转成二进制之后能被64位double存储,或者可以容忍截断,这个范围大致要精确到保存13位数字左右的浮点数据 比如汽车价格,几千万的工程造价 3 相比double...,已经满足我们大部分浮点数据的存储精度要求,如果还要精益求精,则使用decimal定点存储 比如一些科学数据,精度要求很高的金钱 写在最后 理论上的东西永远比不上实践,应用场景大于一切理论。

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FP知识点4 不同精度的运算速度对比 小数的运算,为什么浮点数相比定点数快? ?...正如我们发现一些离散算法自身实在是太慢了(算法时间复杂度:多项式 VS 指数),我们将会看到一些浮点算法太不准确(稳定 VS 不稳定)。有时可以设计一个聪明的算法来纠正这个问题。...首先,它可以准确地表示十进制小数,这可以防止使用二进制浮点的销售税问题。其次,它可以以任意精度存储数字,这使程序员能够控制舍入误差对计算的影响程度。...问:为什么不使用十进制浮点代替二进制浮点? 答:十进制浮点二进制浮点提供了几个优点,特别是对于财务计算。...问:为什么不使用定点表示代替浮点? 答:定点数在小数点后有固定的位数,可以使用整数运算表示。浮点有一个基于精度的滑动窗口,提供了大的动态范围和高精度。

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