


SQL Float vs. C# Float: Warum verursacht die direkte Zuweisung eine InvalidCastException?
Den Unterschied zwischen SQL Float und C# Float verstehen
Beim Abrufen von Daten aus einer Datenbank in eine C#-Anwendung ist es wichtig, die zu verstehen Unterschiede zwischen Datentypen in SQL und C#. In diesem Fall liegt der Fokus auf den Nuancen zwischen SQL-Float und C#-Float.
Ein SQL-Float-Datentyp unterscheidet sich aus mehreren Gründen von einem C#-Float-Datentyp. Erstens soll in SQL der Datentyp „float“ Gleitkommazahlen mit doppelter Genauigkeit bezeichnen, wohingegen sich der Datentyp „float“ in C# speziell auf Gleitkommazahlen mit einfacher Genauigkeit bezieht.
Wie im hervorgehoben In diesem Beispiel kann die direkte Zuweisung eines SQL-Float-Werts zu einer C#-Float-Variablen aufgrund dieses Unterschieds in der Genauigkeit zu einer InvalidCastException führen. Der Fehler tritt auf, weil der abgerufene Wert ein Wert mit doppelter Genauigkeit ist, während die C#-Variable einen Wert mit einfacher Genauigkeit erwartet.
Um dieses Problem zu beheben, ist eine Casting-Konvertierung erforderlich. Indem der abgerufene Wert in ein Double umgewandelt wird, das der Genauigkeit von SQL Float entspricht, und dieses Double dann in ein Float umgewandelt wird, kann die Zuweisung erfolgen, ohne dass die Casting-Ausnahme auftritt.
Diese Problemumgehung mag zunächst kontraintuitiv erscheinen , aber es entspricht dem Typsystem und den Präzisionsanforderungen von SQL und C#. Durch das Verständnis der zugrunde liegenden Unterschiede zwischen den Datentypen in diesen Sprachen können Entwickler solche Fehler verhindern und eine nahtlose Datenverarbeitung zwischen Anwendungen und Datenbanken gewährleisten.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSQL Float vs. C# Float: Warum verursacht die direkte Zuweisung eine InvalidCastException?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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InnoDbbufferpool reduziert die Scheiben -E/A durch Zwischenspeicherung von Daten und Indizieren von Seiten und Verbesserung der Datenbankleistung. Das Arbeitsprinzip umfasst: 1. Daten lesen: Daten von Bufferpool lesen; 2. Daten schreiben: Schreiben Sie nach der Änderung der Daten an Bufferpool und aktualisieren Sie sie regelmäßig auf Festplatte. 3. Cache -Management: Verwenden Sie den LRU -Algorithmus, um Cache -Seiten zu verwalten. 4. Lesemechanismus: Last benachbarte Datenseiten im Voraus. Durch die Größe des Bufferpool und die Verwendung mehrerer Instanzen kann die Datenbankleistung optimiert werden.

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