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SQL Server 中的數字、浮點或小數:我應該選擇哪一種資料型態?

Mary-Kate Olsen
發布: 2025-01-20 18:03:09
原創
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Numeric, Float, or Decimal in SQL Server: Which Datatype Should I Choose?

在 SQL Server 中選取正確的數值資料型態:數值、浮點還是小數?

為 SQL Server 中的數值選擇正確的資料類型對於資料完整性和最佳效能至關重要。 本指南比較 numericfloatdecimal 資料類型,以幫助您做出明智的決策。

主要差異:精確與近似

SQL Server 提供精確和近似數值資料型別。

  • 精確數字(decimalnumeric): 這些精確儲存輸入的值,保證準確度。 decimal(及其同義詞 numeric)最多可處理 38 位數字,非常適合金融應用、貨幣換算和要求高精度的科學計算。

  • 近似數值(floatreal): 這些使用浮點表示形式儲存近似值。 雖然提供較小的儲存空間和更快的處理速度,但它們可能會帶來輕微的誤差,尤其是在數字較大時。

儲存與效能權衡:

與近似類型相比,精確數字類型通常會消耗更多儲存空間,且處理速度可能稍慢。

特定於應用程式的建議:

  • 金融: 對於需要絕對準確性的金融交易(例如貨幣金額),decimal 是明確的選擇。它可以防止可能產生嚴重後果的捨入錯誤。

  • 科學:在精確度至關重要的科學應用中,numericdecimal 是首選。

  • 通用: 當高精度並不重要時,floatreal 可能就足夠了。 但是,請記住它們固有的限制。

重要注意事項:

  • 避免相等比較: 在有相等運算子(floatreal)的WHERE 子句中使用=!= 欄位是有風險的,因為可能會出現舍入錯誤,導致結果不準確。

  • 資料大小和精確度:在選擇資料類型之前仔細評估資料的預期範圍和精確度。類型過度浪費存儲,而精確度不夠又影響準確性。

總表:

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

透過了解這些區別,資料庫管理員可以根據其特定應用需求選擇最合適的數值資料類型,確保資料的準確性和效率。

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來源:php.cn
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