MySQL中，存储小数类型的FLOAT、DOUBLE和DECIMAL常见面试问题

标签：DOUBLE DECIMAL FLOAT 数据类型类型浮点数

面试考察范围

在MySQL中，关于FLOAT、DOUBLE和DECIMAL类型的面试题常涉及以下几个方面：

数据存储方式：问答关于这些类型数据在内存中的存储方式和字节大小的问题，如FLOAT占用多少字节，DOUBLE占用多少字节等。
精度和范围：询问不同类型对数字精度和范围的影响，比如FLOAT能存储的有效位数大约是多少，DOUBLE相比FLOAT是否有更高的精度等。
近似值和精确值：讨论FLOAT和DOUBLE是近似值数据类型，而DECIMAL是精确值数据类型的原因。可能会问到为什么使用DECIMAL进行货币计算比FLOAT或DOUBLE更可靠。
存储空间和性能：考察这些类型在存储空间和性能方面的差异，如FLOAT和DOUBLE在存储空间上相对节省，但在计算过程中可能会出现精度丢失；而DECIMAL虽然占用更多的存储空间，但可以提供精确的计算结果。
小数位处理：询问DECIMAL类型在小数位处理方面的特点，如指定小数位数、舍入规则、取舍策略等。

这些问题旨在考察面试者对MySQL中这些小数类型的理解和应用能力。

数据存储方式和精度

在MySQL中，FLOAT、DOUBLE和DECIMAL都是用于存储小数类型的数据。它们的区别如下：

FLOAT：FLOAT是一种近似值数据类型，用于存储单精度浮点数。它适用于需要节省存储空间而对精确度要求不高的情况。FLOAT类型占用4个字节，可以存储大约7位有效数字。
DOUBLE：DOUBLE是一种近似值数据类型，用于存储双精度浮点数。相比于FLOAT，DOUBLE类型具有更高的精确度和范围，但也会占用更多的存储空间。DOUBLE类型占用8个字节，可以存储大约15位有效数字。
DECIMAL：DECIMAL是一种精确值数据类型，用于存储精确的小数值。DECIMAL类型以字符串形式存储，并且可以指定精确的小数位数。这使得DECIMAL适用于对精确度要求较高的场景，如货币金额等。DECIMAL类型的存储空间和精度取决于指定的小数位数，可以根据需求灵活设置。

总的来说，如果对精确度要求不高或需要节省存储空间，可以选择FLOAT或DOUBLE类型。而如果要求精确的小数计算，应选择DECIMAL类型。需要根据具体情况来选择使用合适的小数类型。

为什么FLOAT类型占用4个字节，可以存储大约7位有效数字？

FLOAT类型占用4个字节（32位），可以存储大约7位有效数字是因为在IEEE 754浮点数标准中，单精度浮点数（即32位的FLOAT类型）的数据存储格式被划分为不同的位段来表示符号位、指数和尾数。

具体来说，FLOAT类型使用1位作为符号位（表示正负号），8位作为指数部分和23位作为尾数部分。其中，指数部分用于表示浮点数的数量级，尾数部分用于表示浮点数的精度。由于指数部分占用8位，所以可以表示2^8 = 256个不同的指数值，其中包括正数和负数。

根据IEEE 754标准的规定，FLOAT类型的有效位数约为23位。这意味着尾数部分最多可以表示23位的二进制小数，再加上隐藏的1位整数位（由于浮点数的规范化表示，尾数部分默认情况下省略了最高位的1），总共可以表示24位的二进制小数。将这个二进制小数转换为十进制，大约可以表示7位有效数字。

需要注意的是，由于FLOAT类型是一种近似值数据类型，它在进行精确计算时可能会存在舍入误差。因此，在需要更高精度和准确性的情况下，建议使用DECIMAL类型。

什么是近似值数据类型？

近似值数据类型是指在计算机中表示和存储数值时，无法以绝对精确的形式进行表示的数据类型。这种类型的数据在进行数学运算时，可能会存在舍入误差或近似值。

在计算机中，浮点数类型（如FLOAT和DOUBLE）就是典型的近似值数据类型。它们使用有限的位数来表示一个广阔的数值范围，同时也可以提供一定的精度。然而，由于二进制表示法不能准确地表示某些十进制小数，这导致了在进行浮点数计算时可能会发生舍入误差。

舍入误差是由于浮点数的精度有限而引起的。当进行浮点数计算时，结果可能会受到舍入规则的影响，造成最后计算结果与预期结果之间的微小差异。这是因为浮点数的表示方式是基于指数和尾数的科学计数法，而无法准确地表示所有的有理数。

相比之下，精确值数据类型（如DECIMAL）则可以提供更高的精度和准确性。DECIMAL类型使用定点表示法，可以准确地表示指定位数的十进制数字。它能够保持数值的精确度，不会产生舍入误差。因此，在需要进行精确计算（如货币计算）或对精度要求较高的场景中，建议使用DECIMAL类型。

总而言之，近似值数据类型在存储和计算上具有更高的效率和范围，但会存在舍入误差；而精确值数据类型则可以提供更高的准确性和精度，但会占用更多的存储空间。选择合适的数据类型取决于具体应用的需求和对精度的要求。

举一个例子，来说明浮点数类型计算时由于舍入误差会导致结果差异，而精确值数据类型却不存在这种问题？

一个经典的例子是进行金融计算时，使用浮点数类型和精确值数据类型会导致不同的结果。

假设我们要计算一个存款账户中的利息。假设存款金额为1000元，年利率为1%，计算存款一年后的利息：

使用浮点数类型进行计算：存款金额：1000.00 年利率：0.01

利息 = 存款金额 * 年利率 = 1000.00 * 0.01 = 10.00 元
使用精确值数据类型（比如DECIMAL）进行计算：存款金额：1000.00 年利率：0.01

利息 = 存款金额 * 年利率 = 1000.00 * 0.01 = 10.000 元

在这个例子中，存款金额和年利率都是精确值，但由于浮点数类型的舍入误差，使用浮点数类型计算得到的利息是10.00元，而使用精确值数据类型计算得到的利息是10.000元。虽然两者的差异可能看起来很小，但对于涉及大量金融计算的情况下，这种差异可能会累积并导致更大的误差。

而如果我们使用精确值数据类型（如DECIMAL），无论是存款金额还是年利率，计算得到的结果都是精确的，不会存在舍入误差。因此，使用精确值数据类型可以更好地保证计算结果的准确性和一致性。

这个例子说明了在进行涉及金融等需要高精度计算的场景中，使用浮点数类型可能会导致舍入误差，而精确值数据类型可以避免这种问题。

请一个sql来创建一张表，里面分别有FLOAT、DOUBLE和DECIMAL这几个类型的字段

可以使用以下 SQL 语句创建一张表，其中包含 FLOAT、DOUBLE 和 DECIMAL 类型的字段：

sqlCopy Code

CREATE TABLE 表名 (
    float_column FLOAT,
    double_column DOUBLE,
    decimal_column DECIMAL(10, 2)
);

上述语句创建了一个名为 "表名" 的表，其中包含三个字段：float_column、double_column 和 decimal_column。它们分别使用 FLOAT、DOUBLE 和 DECIMAL 数据类型。

注意，在 DECIMAL 类型的字段后面的括号中定义了两个参数，用于指定 DECIMAL 类型的精度和标度。在上面的例子中，DECIMAL(10, 2) 表示该字段最多可以存储 10 位数，其中小数部分占据 2 位。你可以根据自己的需求调整这些参数。

针对上面这张表，如果插入一条数据，三个字段的值都是1111111111.111，会发生什么？

如果向上面创建的表中插入一条数据，其中三个字段的值都是 1111111111.111，会发生以下情况：

float_column 字段：由于 FLOAT 类型只能保证大约 7 位有效数字的精度，因此在存储 1111111111.111 这个数值时，可能会发生精度损失。具体结果可能是类似于 1111111040.000 或者其他近似值。这是由于浮点数的机器表示导致的。
double_column 字段：DOUBLE 类型相对于 FLOAT 类型具有更高的精度，可以保持大约 15 位有效数字的精度。因此，在存储 1111111111.111 这个数值时，双精度浮点数应该能够准确地保存这个值。
decimal_column 字段：DECIMAL 类型是一种精确值数据类型，可以用于精确存储和计算任意精度的小数。在上述创建表时，decimal_column 被定义为 DECIMAL(10, 2)，即可以存储 10 位数，其中小数部分占据 2 位。因此，当将 1111111111.111 插入到 decimal_column 字段中时，它将以完全精确的形式存储，不会发生任何精度损失。

总的来说，FLOAT 类型可能会有精度损失，DOUBLE 类型可以保持较高的精度，而 DECIMAL 类型是一种精确的数值类型，可以准确保存任意精度的小数。所以，如果需要确保精度不受损失，可以使用 DECIMAL 类型来存储这样的数值。

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