SQL Server 中的數字、浮點或小數：我應該選擇哪一種資料型態？

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 numeric、float 和 decimal 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（decimal、numeric）： 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（float、real）： 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，numeric 或 decimal 是首選。

• 通用： 當高精度並不重要時，float 或 real 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（float、real）的WHERE 子句中使用= 或!= 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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