MySQL如何选择float,double,decimal
前⾔
我们知道在MySQL中有3种类型可以表⽰实数，分别是float,double和decimal。关于如何合理得使⽤这三种类型，⽹上的答案也层出不穷。但是究竟该选择哪⼀种类型，好像并没有统⼀的答案，接下来，将通过⼀个例⼦来说明什么情况下选择float，什么情况下选择double，什么情况下选择decimal。相信对这个例⼦的剖析之后，你就会明⽩什么时候⽤什么样的类型
实数类型
举个例⼦
假如我们有⼀张表，⽤来存储⽤户的积分，表定义如下：
1. CREATE TABLE `f` (
2. `f1` float(10,2) DEFAULT NULL
3. ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf-8
然后向这个表⾥插⼊131072.32的积分值，如下所⽰
1. mysql> insert into f value (13107
2.32);
2. Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
3.
4. mysql> select * from f;
5. +-----------+
6. | f1 |
7. +-----------+
8. | 131072.31 |
9. +-----------+
10. 1 row in set (0.00 sec)
然后会惊奇的发现，这个⽤户的积分少了0.01，虽然这0.01的积分并不⾜于引起我们的注意，但是问题还是来了
1. 丢失数据是否是正常现象？
2. 为什么会少0.01，有没有可能少0.02，或者少1，少10甚⾄少100？
3. 怎么样才能让我们的数据准确？
官⽅怎么看数据丢失
⾸先遇到问题，第⼀想到的就是官⽅答案，我们翻阅官⽅⽂档，关于float和double有这样⼀段描述
For FLOAT, the SQL standard permits an optional specification of the precision (but not the range of the exponent) in bits
following the keywordFLOAT in parentheses. MySQL also supports this optional precision specification, but the precision value is used only to determine storage size. A precision from 0 to 23
results in a 4-byte single-precision FLOAT column. A precision from 24 to 53 results in an 8-byte double-precision DOUBLEcolumn.
这段话⼤致可以这样描述：数据的精确度取决于分配给每种数据类型的存储长度，其中float分配了4字节，⽽double分配了8字节；并且数据的这种不准确是正常现象。采⽤float和double本来就是不准的！！
实数保存和分配存储长度的关系
在MySQL官⽅⾥有这样⼀句话，数据准确度取决于分配给数据类型存储的长度。在查阅资料可知，单精度类型float和双精度类型double在计算机中存储的时候，由于计算机只能存储⼆进制，所以浮点型数据在存储的时候，必须转化成⼆进制。在计算机中，float型数据的存储格式为
⽐如8.25⽤⼆进制表⽰可表⽰为1000.01，转成指数的形式1.00001*2^3，在计算机中
我们知道对于float类型的数据，只分配了32位的存储空间，对于double类型值分配了64位，但是并不是所有的实数都能转成32位或者64位的⼆进制形式，如果超过了，就会出现截断，这就是误差的来源。
⽐如将上⾯例⼦中的131072.32转成⼆进制后的数据为：
100000000000000000.0101000111101011100001010001111010111000010100011111…
这是⼀个⽆穷数，对于float类型，只能截取前32位进⾏存储，对于double只能截取前64位进⾏存储。所以
131072.32保存为float类型是存储形式为：01001000000000000000000000010100;
131072.32保存为double类型的格式为：0100000100000000000000000000001010001111010111000010100011110101
mysql下载32位针对float情况，⾄少我们可以得出结论：
1. 如果⼀个float型数据转成⼆进制后的第32位之后都是0，那么数据是准的
2. 如果⼀个float型数据转成⼆进制后的第32位之后不全为0，则数据就会存在误差
重新说明float(M, D)两个参数的意义
这两个参数表⽰⼀共能存M位，其中⼩数点后占D位。⽐如float(3,1)表⽰⼀共3位，其中⼩数点后1位数字。这⾥会有两个误区
1. 数据的精度总是能精确到D位，也就是数据的不精确⼀定出现在⼩数点后
2. 数据存储的时候只能存储到D位⼩数
第⼀个误区，如果对于float4字节的存储空间连整数的存储不下的时候，连整数都有误差的，更何况⼩数，所以存储空间⼤⼩决定存储精度，和D值⽆关。来看这样⼀个例⼦
1. mysql> create table f2 (f1 float(15,2));
2. Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)
3.
4. mysql> insert into f2 values (123456789.39);
5. Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
6.
7. mysql> select * from f2;
8. +--------------+
9. | f1 |
10. +--------------+
11. | 123456792.00 |
12. +--------------+
13. 1 row in set (0.00 sec)
最后你会发现，连整数都不准了，⼩数被完全抹去了。
第⼆个误区，对于存储⽽⾔，是和D⽆关的⼀个参数。因为浮点型数据最终都要被转成⼆进制进⾏存储。并且对于float，这个⼆进制只能有32位0和1的组合。看下⾯的例⼦：
1. mysql> select * from f;
2. +-----------+
3. | f1 |
4. +-----------+
5. | 131072.31 |
6. +-----------+
7. 1 row in set (0.00 sec)
8.
9. mysql> alter table f modify f1 float(10,4);
10. Query OK, 0 rows affected (0.02 sec)
11. Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
12.
13. mysql> select * from f;
14. +-------------+
15. | f1 |
16. +-------------+
17. | 131072.3125 |
18. +-------------+
19. 1 row in set (0.00 sec)
可以看到，修改⼀下显⽰宽度D，这个时候可以看到MySQL真正存储的数字是131072.3125
怎么样才能存储⼀个准确的数据
如果采⽤float或者double类型的话，数据有时候完全准确的，有时候是不准确的，怎么才能存储⼀个准确的数字，完全看你需要存什么样的数据，假如存储⼀个8.25这样的数字，那永远都是准确的。但是如果存储0.9这样的数字，则永远存不准确。
所以如果⼀个实数在MySQL中存储准确的话，会出现以下三种情况
1. 数据真的准确，数据能在有限的存储空间⾥完全存储起来
2. 数据存储被截断，但是通过四舍五⼊依然能够将数据显⽰准确
3. 数据存储被截断，通过四舍五⼊不能将数字正确显⽰
关于decimal类型
通过前⾯的分析，了解了float和double类型的区别和误差来源。但是decimal类型是MySQL官⽅唯⼀指定能精确存储的类型，也是DBA强烈推荐和⾦钱相关的类型都要存储为decimal类型，如果猜想decimal类型的存储格式的话，那么⼀下两种可以保持数据的准确性
1. 继续扩⼤存储空间，⽐double更⼤⼀个级别，⽐如128位甚⾄更多
2. 通过字符串化或者其他的⽅式特殊存储起来
这两种⽅式都能实现decimal精确存储，但是由于MySQL指定decimal类型最⼤长度为65.在我们能测试的范围内，decimal并没有出现误差。作为MySQL官⽅唯⼀指定精确存储的decimal类型，后续有精⼒再研究为什么能做到精确todo
如何选择float，double，decimal
结论总是放在最后，根据上⾯的分析：可以得出以下结论
1 如果你要表⽰的浮点型数据转成⼆进制之后能被32位float存储，或者可以容忍截断，则使⽤float，这个范围⼤概为要精确保存6位数字左右的浮点型数据
⽐如10分制的店铺积分可以⽤float存储，⼩商品零售价格(1000块之内)
2 如果你要表⽰的浮点型数据转成⼆进制之后能被64位double存储，或者可以容忍截断，这个范围⼤致要精确到保存13位数字左右的浮点型数据
⽐如汽车价格,⼏千万的⼯程造价
3 相⽐double，已经满⾜我们⼤部分浮点型数据的存储精度要求，如果还要精益求精，则使⽤decimal定点型存储
⽐如⼀些科学数据，精度要求很⾼的⾦钱
写在最后
理论上的东西永远⽐不上实践，应⽤场景⼤于⼀切理论。选择float或者double或者decimal有时候也要看场景，⽐如我们可以⽤double存储⼀个⼩商铺的季度营业额（⼏千万），单独⽤double存储的时候没有问题，当多个季度，多个年份算总3年内的营业额是，就会出现问题，再也算不出⼀个准确的答案。
所以，如果考虑情况没那么有把握的情况下，推荐使⽤decimal，最后，也可以通过其他⼿段避开这些问题，⽐如存储商品价格可以使⽤乘于100的形式存储，展⽰价格的时候再除于100[完]

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