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float、double 这类浮点数相比，DECIMAL 是另一种完全不同的数值类型

ds 2025/7/26 15:43:04

和 float、double 这类**“浮点数”**相比，DECIMAL 是另一种完全不同的数值类型，叫做：

✅ `DECIMAL` 是什么？

DECIMAL 是“定点数”类型（fixed-point），用于存储精确的小数值，比如：

金额（¥9.99）
利率（0.035%）
库存数量（精确到 0.001）

✅ 举个例子说明区别

我们用 银行转账来打比方：

类型	举例	精度	有可能出错？	适合场景
`FLOAT`	0.1 + 0.2 = ?	不能完全精确	✅ 有误差！	科学计算、图像、AI
`DECIMAL`	0.1 + 0.2 = 0.3	精确计算	❌ 不会错！	金融、电商、财务

-- DECIMAL 精确计算：适合金融等场景
SELECT 0.1 + 0.2;               -- 结果：0.3（如果是 DECIMAL 类型）-- FLOAT 浮点误差（某些数据库/语言里）
SELECT CAST(0.1 AS FLOAT) + CAST(0.2 AS FLOAT);  
-- 结果：0.30000000000000004 （可能）

✅ 语法说明（以 MySQL 为例）

DECIMAL(M, D)

M：总位数（精度）
D：小数位数（scale）

举例：

DECIMAL(10, 2)   -- 最多存储 10 位数，其中 2 位是小数，比如：99999999.99
DECIMAL(5, 0)    -- 只能存整数，最多 99999

✅ 和 float 的区别总结

特性	`DECIMAL`	`FLOAT` / `DOUBLE`
精度控制	高，精确	低，存在误差（特别是小数）
占用空间	相对更大	更节省内存
性能	稍慢	更快（特别是在大数据/向量计算中）
使用场景	金融、电商、财务等	科学计算、统计、图形渲染等

✅ Python 和 SQL 中的对比图（数值类型）

类型名称	精度	内存	精度是否安全	场景说明
`float`	~7	4字节	❌ 可能误差	科学、图形
`double` / `float64`	~15	8字节	❌ 精度有限	AI、科学建模
`decimal.Decimal`（Python）	任意可控	高	✅ 精确计算	金融、电商
`DECIMAL(M,D)`（SQL）	精确	大	✅ 精确控制	金融、发票、钱币计算

✅ 总结一句话

DECIMAL 是为**“精确计算”而设计的数值类型**，特别适合表示 钱、利率、精度要求高的值；它和 float/double 不同，不会产生误差，但性能稍慢、占内存更大。

DECIMAL 在 Python 中怎么用（用 decimal.Decimal）
DECIMAL 在 MySQL 中创建表怎么写
怎么选用 DECIMAL vs FLOAT 在一个项目里

我们从 Python 和 SQL 实战 两部分，来深入看看 DECIMAL 的用法和典型应用场景。

🧠 第一部分：Python 中的 `decimal.Decimal` 用法

✅ 为什么要用 `decimal.Decimal`？

Python 默认的 float 类型是二进制浮点数，有误差：

print(0.1 + 0.2)  # 输出：0.30000000000000004 ❌

如果你在做财务、支付金额等场景，这种误差是不能接受的！

✅ 正确做法：使用 `decimal.Decimal`

from decimal import Decimal, getcontextgetcontext().prec = 10  # 设置精度（可选）a = Decimal('0.1')
b = Decimal('0.2')
c = a + bprint(c)  # ✅ 输出：0.3

注意：不要传 Decimal(0.1)，要传 '0.1' 字符串，否则误差还是会传染。

✅ Decimal 的实际例子：金额结算

from decimal import Decimalunit_price = Decimal('199.99')
quantity = Decimal('3')
tax_rate = Decimal('0.07')subtotal = unit_price * quantity
tax = subtotal * tax_rate
total = subtotal + taxprint("总金额:", total)  # ✅ 精确金额计算

🧠 第二部分：SQL（MySQL）中 `DECIMAL` 的使用

✅ 表结构定义示例

CREATE TABLE orders (id INT PRIMARY KEY,product_name VARCHAR(100),price DECIMAL(10, 2),   -- 价格最多 99999999.99，保留 2 位小数tax_rate DECIMAL(4, 3)  -- 比如 0.075 (7.5%)
);

✅ 插入数据

INSERT INTO orders (id, product_name, price, tax_rate)
VALUES (1, 'iPhone 15', 9999.99, 0.075);

✅ 精确计算金额（防止浮点误差）

SELECTproduct_name,price,tax_rate,ROUND(price * tax_rate, 2) AS tax,ROUND(price + (price * tax_rate), 2) AS total
FROM orders;

🧠 第三部分：什么时候选 `DECIMAL` vs `FLOAT`？

场景	推荐类型	理由
金额、会计、发票等金融应用	`DECIMAL`	要求精确到分，浮点误差无法接受
科学计算 / AI / 图形渲染	`FLOAT` / `DOUBLE`	追求性能，不怕少许精度误差
用户评分（比如评分4.6分）	`DECIMAL(2,1)` 或 `FLOAT`	都可以，用 `DECIMAL` 更稳
坐标、距离、角度、物理量	`FLOAT`	通常不需要那么精确，追求速度