MySQL浮点值float、double、decimal三个数据类型有什么区别？该在什么场景下使用？

在 MySQL 中，FLOAT、DOUBLE 和 DECIMAL 是三种存储浮点数的数据类型，它们在 精度、存储方式和适用场景 上有显著区别。以下是详细对比和选择建议：

1. 核心区别对比

2. 详细说明

(1) FLOAT

• 特点：

  • 单精度浮点数，计算速度快，占用空间小。
  • 存在二进制舍入误差（例如 0.1 + 0.2 ≠ 0.3）。

• 示例：

  CREATE TABLE example (price FLOAT);
  INSERT INTO example VALUES (123.456789); -- 实际可能存储为 123.45679
  

(2) DOUBLE

• 特点：

  • 双精度浮点数，精度比 FLOAT 更高，但仍有舍入误差。
  • 适用于需要更高精度的科学计算。

• 示例：

  CREATE TABLE example (distance DOUBLE);
  INSERT INTO example VALUES (123456.78901234567); -- 存储为 123456.789012345
  

(3) DECIMAL

• 特点：

  • DECIMAL 以 字符串形式 存储数字，直接记录十进制每一位，不依赖二进制浮点表示。例如：DECIMAL(10,2) 存储 123.45 时，实际保存为字符序列 '1','2','3','.','4','5'，无精度损失。
  • 需指定精度和小数位数（如 DECIMAL(10,2) 表示总共 10 位，其中 2 位小数）。

• 示例：

  CREATE TABLE example (salary DECIMAL(10,2));
  INSERT INTO example VALUES (12345.67); -- 精确存储为 12345.67
  

为什么float和double存储0.1，显示的仍是0.1，不计算是不是就是精确的？验证一下

方法1：直接查询存储的精确值

-- 创建一个表存储 FLOAT 和 DOUBLE
CREATE TABLE float_test (
    f FLOAT,
    d DOUBLE,
    dec DECIMAL(10,1)  -- 对比用
);

-- 插入 0.1
INSERT INTO float_test VALUES (0.1, 0.1, 0.1);

-- 查询存储的值
SELECT f, d, dec FROM float_test;

输出（可能）：

f       | d                          | dec
--------|----------------------------|-----
0.1     | 0.1                        | 0.1

看起来一样，但实际上 FLOAT 和 DOUBLE 存储的是近似值。

方法2：用 CAST 查看真实存储

SELECT 
    CAST(f AS DECIMAL(30,25)) AS true_float_value,
    CAST(d AS DECIMAL(30,25)) AS true_double_value,
    dec
FROM float_test;

输出（示例）：

true_float_value          | true_double_value                     | dec
--------------------------|--------------------------------------|-----
0.1000000014901161000000000 | 0.1000000000000000100000000000       | 0.1

• 可以看到 FLOAT 和 DOUBLE 存储的 0.1 并不精确，而 DECIMAL 是精确的。
• FLOAT 和 DOUBLE 即使不计算，存储的仍然是近似值。

3. 如何选择？

✅ 使用 FLOAT 或 DOUBLE 的场景

• 科学计算（如温度、物理测量）。
• 对精度要求不高，但需要快速计算的场景。
• 存储非常大或非常小的数值（如天文数据）。

✅ 使用 DECIMAL 的场景

• 财务数据（如金额、汇率）。
• 需要完全避免舍入误差的精确计算（如库存数量）。
• 法律或审计要求的场景（如银行交易）。

❌ 避免使用 FLOAT/DOUBLE 的情况

• 货币计算（可能导致 0.01 分误差）。
• 需要等值比较的场景（如 WHERE price = 10.5 可能失败）。

4. 性能与存储权衡

5. 实际示例

场景：电商平台

-- 商品价格（需精确到分）
CREATE TABLE products (
    id INT,
    price DECIMAL(10, 2)  -- 推荐：避免金额误差
);

-- 用户行为数据（如点击率，允许近似值）
CREATE TABLE user_metrics (
    user_id INT,
    click_rate FLOAT  -- 可接受误差
);

6. 注意事项

1. 比较操作：
   DECIMAL 可直接用 = 比较，而 FLOAT/DOUBLE 应使用范围比较（如 ABS(a - b) < 1e-9）。
2. 迁移兼容性：
   DECIMAL 在其他数据库中可能叫 NUMERIC（两者在 MySQL 中完全等价）。
3. 空间优化：
   不要过度使用 DECIMAL，例如 DECIMAL(20,2) 会占用更多空间，而实际可能只需 DECIMAL(10,2)。