Numerisch, Gleitkomma oder Dezimalzahl in SQL Server: Welchen Datentyp sollte ich wählen?

Auswahl des richtigen numerischen Datentyps in SQL Server: Numerisch, Float oder Dezimal?

Die Auswahl des richtigen Datentyps für numerische Werte in SQL Server ist entscheidend für die Datenintegrität und optimale Leistung. In diesem Leitfaden werden die Datentypen numeric, float und decimal verglichen, um Ihnen dabei zu helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen.

Hauptunterschiede: Exakt vs. Ungefähr

SQL Server bietet sowohl exakte als auch ungefähre numerische Datentypen.

• Exakte Zahlen (decimal, numeric): Diese speichern Werte genau wie eingegeben und garantieren so Genauigkeit. decimal (und sein Synonym numeric) kann bis zu 38 Ziffern verarbeiten, ideal für Finanzanwendungen, Währungsumrechnungen und wissenschaftliche Berechnungen, die eine hohe Präzision erfordern.

• Ungefähre Zahlen (float, real): Diese speichern Näherungswerte mithilfe einer Gleitkommadarstellung. Sie bieten zwar weniger Speicherplatz und eine schnellere Verarbeitung, können jedoch insbesondere bei großen Zahlen zu geringfügigen Ungenauigkeiten führen.

Kompromisse zwischen Speicher und Leistung:

Genaue numerische Typen verbrauchen im Allgemeinen mehr Speicherplatz und können im Vergleich zu ungefähren Typen eine etwas langsamere Verarbeitungsgeschwindigkeit aufweisen.

Anwendungsspezifische Empfehlungen:

• Finanzen: Für Finanztransaktionen, die absolute Genauigkeit erfordern (z. B. Geldbeträge), ist decimal die eindeutige Wahl. Es verhindert Rundungsfehler, die erhebliche Folgen haben könnten.

• Wissenschaft: Bei wissenschaftlichen Anwendungen, bei denen es auf Präzision ankommt, sind numeric oder decimal die bevorzugten Optionen.

• Allgemeiner Zweck: Wenn hohe Präzision nicht entscheidend ist, könnten float oder real ausreichen. Denken Sie jedoch an die ihnen innewohnenden Grenzen.

Wichtige Überlegungen:

• Gleichheitsvergleiche vermeiden: Die Verwendung von float- oder real-Spalten in WHERE-Klauseln mit Gleichheitsoperatoren (=, !=) ist riskant, da die Möglichkeit von Rundungsfehlern besteht ungenaue Ergebnisse.

• Datengröße und -genauigkeit: Bewerten Sie sorgfältig den erwarteten Bereich und die Genauigkeit Ihrer Daten, bevor Sie einen Datentyp auswählen. Zu große Abfallarten werden gelagert, während unzureichende Präzision die Genauigkeit beeinträchtigt.

Übersichtstabelle:

Data Type	Type	Precision	Storage	Accuracy	Ideal Use Cases
float, real	Approximate	Variable	Smaller	Approximate	General-purpose, where minor inaccuracies are acceptable
decimal, numeric	Exact	Up to 38	Larger	Precise	Finance, science, situations demanding high accuracy

Durch das Verständnis dieser Unterscheidungen können Datenbankadministratoren den am besten geeigneten numerischen Datentyp für ihre spezifischen Anwendungsanforderungen auswählen und so Datengenauigkeit und -effizienz gewährleisten.

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