Le stockage de valeurs monétaires dans une base de données nécessite un examen attentif de la précision et de l'échelle pour garantir l'exactitude et l'efficacité. Cet article explore ces considérations, proposant des informations et des recommandations basées sur les meilleures pratiques du secteur et l'expérience pratique.
Contrairement à l'idée selon laquelle les colonnes de caractères à largeur fixe peuvent offrir une efficacité supérieure pour les valeurs décimales, les recherches suggèrent que les colonnes décimales avec une précision et une échelle appropriées donnent des performances comparables. Cela permet un stockage et une manipulation optimaux des données monétaires sans compromettre la vitesse ou l'utilisation de l'espace.
Lors de la sélection de la précision et de l'échelle des colonnes monétaires, plusieurs facteurs nécessitent une attention particulière :
Pour les applications financières générales, DECIMAL(19, 4) est souvent recommandé. Cela fournit une précision de 19 chiffres, permettant des montants de transactions importants, et une échelle de 4 décimales, s'adaptant à la plupart des devises.
La précision de DECIMAL(24, 8) peut semblent excessifs dans la mesure où la plupart des devises citent des valeurs à cinq décimales au maximum. Cependant, des exceptions existent et la recherche devrait explorer les règles et réglementations comptables applicables pour déterminer la précision et l'échelle appropriées.
À l'inverse, sous-estimer la précision et l'échelle peut entraîner une perte de données ou des erreurs de troncature. Par exemple, des réglementations spécifiques peuvent exiger un arrondi à six décimales, ce qui nécessite une échelle plus grande.
Bien que le type de données MONEY de SQL Server soit conçu pour stocker des valeurs monétaires, il est confronté à problèmes de précision potentiels en raison de son mécanisme d’arrondi. Des alternatives telles que DECIMAL avec une précision et une échelle spécifiques offrent un contrôle et une flexibilité accrus, garantissant l'exactitude des données dans les applications financières.
En plus des considérations de précision et d'échelle, mise en œuvre d'algorithmes d'arrondi personnalisés et gestion de la conversion les taux au sein de l'application offrent un contrôle supplémentaire sur l'exactitude des données et évitent de s'appuyer sur un comportement d'arrondi défini par le fournisseur.
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