SQL Server 中的数字、浮点或小数:我应该选择哪种数据类型?
在 SQL Server 中选择正确的数值数据类型:数值、浮点还是小数?
为 SQL Server 中的数值选择正确的数据类型对于数据完整性和最佳性能至关重要。 本指南比较 numeric
、float
和 decimal
数据类型,以帮助您做出明智的决策。
主要区别:精确与近似
SQL Server 提供精确和近似数值数据类型。
-
精确数字(
decimal
、numeric
): 这些精确存储输入的值,保证准确性。decimal
(及其同义词numeric
)最多可处理 38 位数字,非常适合金融应用、货币换算和要求高精度的科学计算。 -
近似数值(
float
、real
): 这些使用浮点表示形式存储近似值。 虽然提供更小的存储空间和更快的处理速度,但它们可能会带来轻微的误差,尤其是在数字较大时。
存储和性能权衡:
与近似类型相比,精确数字类型通常会消耗更多存储空间,并且处理速度可能稍慢。
特定于应用程序的建议:
-
金融: 对于需要绝对准确性的金融交易(例如货币金额),
decimal
是明确的选择。它可以防止可能产生严重后果的舍入错误。 -
科学:在精度至关重要的科学应用中,
numeric
或decimal
是首选。 -
通用: 当高精度并不重要时,
float
或real
可能就足够了。 但是,请记住它们固有的局限性。
重要注意事项:
-
避免相等比较: 在带有相等运算符(
float
、real
)的WHERE
子句中使用=
或!=
列是有风险的,因为可能会出现舍入错误,导致结果不准确。 -
数据大小和精度:在选择数据类型之前仔细评估数据的预期范围和精度。类型过大浪费存储,而精度不够又影响准确性。
汇总表:
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 |
通过了解这些区别,数据库管理员可以根据其特定应用需求选择最合适的数值数据类型,确保数据的准确性和效率。
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