DOUBLE peut-il stocker efficacement des valeurs monétaires dans MySQL ?

DOUBLE vs DECIMAL dans MySQL : démystifier les doubles dilemmes

Malgré les conseils largement répandus contre l'utilisation de DOUBLE pour le stockage monétaire dans les bases de données MySQL en raison du potentiel erreurs de précision, certains systèmes existants s'appuient fortement sur ce type de données. Cela soulève la question : DOUBLE peut-il stocker efficacement des valeurs monétaires sans inconvénients majeurs ?

S'il est vrai que DOUBLE peut présenter des problèmes d'arrondi et produire des résultats légèrement inexacts dans les calculs, il est essentiel de prendre en compte le contexte d'utilisation spécifique. Dans les cas où :

• Aucune opération arithmétique SQL n'est effectuée sur la base de données.
• Tous les calculs sont effectués en Java à l'aide de BigDecimal, MySQL servant de simple stockage.
• Les valeurs monétaires comportent généralement 2 chiffres décimaux, avec parfois des nombres plus petits pour les arguments de formule.
• Aucun bug connu lié à la précision n'a été rencontré dans un environnement de production de 6 ans.

Il il s'ensuit que DOUBLE peut ne pas poser de problème important dans ce cas d'utilisation particulier. Des preuves empiriques suggèrent que même des opérations complexes sur de grands ensembles de données n'introduisent pas de perte de précision notable.

Cependant, il convient de noter que DOUBLE utilise intrinsèquement les mathématiques à virgule flottante, ce qui peut conduire à de légères approximations. Pour certaines applications financières où la précision absolue est cruciale, il peut toujours être conseillé d'envisager le type de données DECIMAL, plus précis.

En fin de compte, la décision entre DOUBLE et DECIMAL dépend des exigences spécifiques du système. Dans les cas où la précision est primordiale ou où les opérations arithmétiques SQL complexes sont courantes, DECIMAL est un choix plus sûr. Cependant, dans les scénarios qui correspondent aux critères décrits ci-dessus, DOUBLE peut suffire sans compromettre l'intégrité ou la fonctionnalité des données.

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