MySQL如何运用NUMBER_MySQL数值类型使用与计算教程

答案：MySQL数值类型分整数、定点数、浮点数三类。整数类型如TINYINT到BIGINT，根据数据范围和存储效率选择，推荐用UNSIGNED扩大正数范围；DECIMAL用于精确计算，如货币，保证精度但占用空间较大；FLOAT和DOUBLE用于近似计算，适用于科学测量，但存在精度误差，需避免直接比较或累积运算。合理选择类型可提升性能与准确性。

MySQL中的数值类型，是数据库存储和处理数字数据的基石。它不仅仅是简单地把数字存进去，更关乎数据精度、存储效率以及后续计算的准确性。理解并正确运用这些类型，能让我们在数据库设计和应用开发中少走很多弯路，避免那些看似微小却可能导致严重后果的精度问题。说白了，就是选对工具干对的活。

解决方案

在MySQL里，数值类型大致可以分为三类：整数类型、定点数类型和浮点数类型。每种类型都有其独特的存储机制、范围和精度特性，这决定了它们各自的最佳应用场景。

1. 整数类型 (Integer Types): 包括

TINYINT

SMALLINT

MEDIUMINT

INT

BIGINT

• TINYINT

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  : 范围很小，适合存储布尔值（0/1）或小范围枚举值（比如年龄，但别超过127或255）。

• SMALLINT

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  : 比TINYINT大一点，比如可以存省份ID。

• MEDIUMINT

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  : 不常用，但比SMALLINT大。

• INT

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  : 最常用，默认整数类型，足够存储大部分常规ID或计数。

• BIGINT

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  : 存储非常大的整数，比如用户量庞大的系统ID、或一些天文数字。

所有整数类型都可以加上

UNSIGNED

TINYINT

TINYINT UNSIGNED

2. 定点数类型 (Fixed-Point Type): 主要是

DECIMAL

NUMERIC

• DECIMAL(M, D)

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  :

  M

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  是总位数（精度），

  D

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  是小数位数（标度）。例如

  DECIMAL(10, 2)

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  可以存储总共10位数字，其中2位是小数，范围从 -99999999.99 到 99999999.99。MySQL会用二进制编码十进制（BCD）来存储，保证精度。

3. 浮点数类型 (Floating-Point Types): 包括

FLOAT

DOUBLE

• FLOAT

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  : 单精度浮点数，存储空间较小，精度有限（大约7位有效数字）。

• DOUBLE

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  : 双精度浮点数，存储空间较大，精度更高（大约15位有效数字）。
• 这两种类型在科学计算、测量数据（比如地理坐标，但也要注意精度要求）中比较常见。

在计算方面，MySQL支持标准的算术运算符

+

-

*

/

MOD

%

DIV

CAST(value AS type)

CONVERT(value, type)

在MySQL中，我该如何选择合适的整数类型来存储数据？

选择合适的整数类型，远不止“能存下就行”那么简单。它涉及到存储效率、查询性能，甚至未来的扩展性。在我看来，这更像是一种权衡的艺术。

我们最常见的场景是存储ID。比如用户ID，订单ID。如果你的系统用户量预计不会超过20亿，那么

INT

INT

BIGINT

BIGINT

INT

再看一些小范围的场景。比如存储一个状态码（0代表待处理，1代表成功，2代表失败），或者一个表示性别的字段（0男1女），

TINYINT

INT

INT

对于年龄这种通常不会超过120的数值，

TINYINT UNSIGNED

UNSIGNED

SMALLINT UNSIGNED

当然，也要避免过度优化。如果一个字段你实在拿不准未来会不会超出

INT

INT

-- 示例：不同整数类型的应用
CREATE TABLE user_profiles (
    user_id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, -- 用户ID，考虑未来扩展性
    age TINYINT UNSIGNED,                      -- 年龄，非负且范围小
    gender TINYINT(1),                         -- 性别，0/1，TINYINT(1)只是显示宽度提示，实际仍是TINYINT
    status SMALLINT,                           -- 用户状态码，可能不止0/1/2，所以用SMALLINT
    login_count INT                            -- 登录次数，可能会很大
);

-- 插入数据
INSERT INTO user_profiles (age, gender, status, login_count) VALUES (30, 1, 10, 1500);

处理货币或精确小数时，MySQL的DECIMAL类型有哪些独特优势和注意事项？

当涉及到金钱交易、库存管理、税率计算这类对精度要求极高的场景时，

DECIMAL

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你知道吗，计算机内部存储浮点数（

FLOAT

DOUBLE

0.1 + 0.2

0.3

0.30000000000000004

DECIMAL(M, D)

M

D

DECIMAL(10, 2)

独特优势：

1. 绝对精度： 这是最重要的优势。它保证了数值的精确性，特别适用于财务、会计、科学计量等对精度要求极高的领域。
2. 可控的范围和精度： 通过

   M

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   和

   D

   登录后复制
   参数，你可以精确控制数值的存储范围和小数位数，确保数据符合业务规则。

注意事项：

1. 存储空间：

   DECIMAL

   登录后复制
   类型相比整数和浮点数，通常会占用更多的存储空间。因为要保证精确性，它需要为每个十进制位分配存储空间。例如，

   DECIMAL(20, 10)

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   可能需要9个字节，而

   DOUBLE

   登录后复制
   只需要8个字节。不过，在精度面前，这点存储空间的牺牲通常是值得的。
2. 性能：

   DECIMAL

   登录后复制
   类型的计算可能会比

   FLOAT

   登录后复制
   或

   DOUBLE

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   略慢，因为涉及到更复杂的十进制算术逻辑，而不是简单的二进制浮点运算。但在大多数业务场景中，这种性能差异微乎其微，不足以成为放弃精度的理由。
3. 合理设置

   M

   登录后复制
   和

   D

   登录后复制
   ： 如果

   M

   登录后复制
   或

   D

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   设置得过小，可能导致数据溢出或精度截断。例如，如果你定义

   DECIMAL(5, 2)

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   来存储价格，但插入

   1234.56

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   ，就会因为整数部分超出3位而报错。反之，如果设置过大，则会浪费存储空间。因此，需要根据业务需求，仔细评估数值的最大可能范围和小数精度。

-- 示例：DECIMAL类型的应用
CREATE TABLE products (
    product_id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    product_name VARCHAR(255),
    price DECIMAL(10, 2), -- 商品价格，精确到分
    tax_rate DECIMAL(5, 4), -- 税率，精确到万分位，如0.0650
    stock_quantity DECIMAL(12, 3) -- 库存量，可能需要小数，如液体、散装物料
);

-- 插入数据
INSERT INTO products (product_name, price, tax_rate, stock_quantity)
VALUES ('牛奶', 12.99, 0.0650, 100.500);

-- 尝试浮点数计算的精度问题
SELECT 0.1 + 0.2; -- 结果是0.3
SELECT CAST(0.1 AS FLOAT) + CAST(0.2 AS FLOAT); -- 结果可能是0.300000004
SELECT CAST(0.1 AS DECIMAL(2,1)) + CAST(0.2 AS DECIMAL(2,1)); -- 结果是0.3

MySQL中的浮点数类型（FLOAT与DOUBLE）在科学计算中如何应用，又有哪些精度陷阱？

FLOAT

DOUBLE

应用场景：

1. 科学实验数据： 比如传感器采集的温度、压力、湿度等，这些数据本身就带有测量误差，使用浮点数存储是合理的。
2. 物理模拟与计算： 涉及到大量迭代计算的物理模型，浮点数运算速度快，可以提高效率。
3. 地理信息系统 (GIS)： 存储经纬度信息，通常使用

   DOUBLE

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   以保证足够的精度，但也要明白这仍然是近似值。例如，地球周长很大，即便是

   DOUBLE

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   ，在极高精度的地图应用中也可能显现出微小误差。
4. 统计分析： 处理平均值、标准差等统计指标时，浮点数是常见的选择。

精度陷阱： 浮点数最大的“坑”就在于其固有的精度不确定性。这并不是MySQL的问题，而是IEEE 754浮点数标准所决定的。计算机用二进制来近似表示小数，导致许多十进制小数无法精确表示，只能无限接近。

1. 比较运算的风险： 永远不要直接使用

   =

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   来比较两个浮点数是否相等。比如

   SELECT (0.1 + 0.2) = 0.3;

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   在某些情况下可能会返回

   FALSE

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   ，因为

   0.1 + 0.2

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   的内部表示可能略微偏离

   0.3

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   。正确的做法是比较它们的差值是否在一个极小的范围内（epsilon值），例如

   ABS((0.1 + 0.2) - 0.3) < 0.0000001

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   。
2. 累积误差： 在进行大量浮点数运算时，微小的近似误差会不断累积，最终可能导致结果与预期相去甚远。这在复杂的科学模型中尤其需要警惕。
3. 数据截断：

   FLOAT

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   提供大约7位有效数字的精度，

   DOUBLE

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   提供大约15位。如果你的数据精度要求超过了这些限制，就会发生截断。例如，一个需要20位小数的科学常数，用

   DOUBLE

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   存储后，后面的位数就会丢失。

在实际操作中，如果非要用浮点数，但又需要尽量减少误差，可以考虑以下策略：

• 尽可能使用

  DOUBLE

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  而非

  FLOAT

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  ，因为

  DOUBLE

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  精度更高。
• 在进行关键计算时，如果可能，将浮点数转换为

  DECIMAL

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  进行运算，或者在应用程序层面使用支持高精度计算的库。
• 对结果进行四舍五入，以消除微小的误差，但要注意四舍五入的时机和方式。

说到底，浮点数就像一把双刃剑：它提供了高性能和对大范围数值的支持，但代价是牺牲了绝对精度。所以，在选择使用

FLOAT

DOUBLE

-- 示例：浮点数类型及精度问题
CREATE TABLE sensor_data (
    reading_id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    latitude DOUBLE,    -- 经度
    longitude DOUBLE,   -- 纬度
    temperature FLOAT,  -- 温度，允许一定误差
    pressure DOUBLE     -- 压力，需要更高精度
);

-- 插入数据
INSERT INTO sensor_data (latitude, longitude, temperature, pressure)
VALUES (34.0522, -118.2437, 25.5, 1013.25);

-- 浮点数比较陷阱
SELECT (0.1 + 0.2) = 0.3 AS direct_comparison; -- 可能会是0或FALSE
SELECT ABS((0.1 + 0.2) - 0.3) < 0.0000001 AS epsilon_comparison; -- 这种方式更安全

以上就是MySQL如何运用NUMBER_MySQL数值类型使用与计算教程的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！