mysql 浮点计算

基础概念

MySQL中的浮点数是一种近似值的数据类型，用于存储小数点后有一定精度的数值。浮点数类型包括FLOAT和DOUBLE。FLOAT类型占用4个字节，而DOUBLE类型占用8个字节，因此DOUBLE类型具有更高的精度和更大的范围。

相关优势

1. 存储空间效率：相比于定点数，浮点数使用更少的存储空间。
2. 计算速度：浮点数的计算通常比定点数更快。
3. 灵活性：浮点数可以表示非常大或非常小的数值。

类型

• FLOAT(M,D)：单精度浮点数，M表示总位数，D表示小数点后的位数。
• DOUBLE(M,D)：双精度浮点数，M表示总位数，D表示小数点后的位数。

应用场景

浮点数常用于需要存储和处理小数的场景，例如金融计算、科学计算、统计分析等。

常见问题及解决方法

1. 精度问题

问题描述：浮点数计算时可能会出现精度丢失的问题。

原因：浮点数的存储方式决定了它只能近似表示某些数值，特别是涉及到小数部分的计算时。

解决方法：

• 使用DECIMAL类型代替浮点数类型，DECIMAL类型可以精确表示小数。
• 在计算时使用高精度的库，如Python中的decimal模块。

-- 使用DECIMAL类型
CREATE TABLE prices (
    id INT PRIMARY KEY,
    price DECIMAL(10, 2)
);

INSERT INTO prices (id, price) VALUES (1, 10.50);
INSERT INTO prices (id, price) VALUES (2, 20.75);

SELECT price + 5.25 FROM prices;

2. 范围问题

问题描述：浮点数类型有范围限制，超出范围的数值无法存储。

原因：FLOAT和DOUBLE类型的存储空间有限，无法表示无限大的数值。

解决方法：

• 使用BIGINT类型存储大数值，并在应用层进行转换和计算。
• 使用高精度的库进行计算。

-- 使用BIGINT类型存储大数值
CREATE TABLE large_numbers (
    id INT PRIMARY KEY,
    value BIGINT
);

INSERT INTO large_numbers (id, value) VALUES (1, 9223372036854775807);

3. 比较问题

问题描述：浮点数比较时可能会出现意外的结果。

原因：浮点数的近似表示方式导致两个看似相等的数值实际上并不相等。

解决方法：

• 使用一个小的阈值来判断两个浮点数是否相等。

-- 使用阈值判断浮点数是否相等
SELECT 
    CASE 
        WHEN ABS(price1 - price2) < 0.0001 THEN 'Equal' 
        ELSE 'Not Equal' 
    END AS result
FROM prices;

参考链接

• MySQL官方文档 - 浮点数类型
• MySQL官方文档 - DECIMAL类型

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