请教FLOAT、DOUBLE、DECIMAL数据类型的区别、存储及适用场景

1. 三者分别是什么？ #

• FLOAT：单精度浮点数，属于近似数值类型，存储的是数值的近似值而非精确值。
• DOUBLE：双精度浮点数，同样是近似数值类型，精度比FLOAT更高，能表示的数值范围也更大。
• DECIMAL：定点数类型，也叫精确数值类型，可精准存储十进制数值，不会出现近似误差。

2. 内部存储方式差异 #

• FLOAT/DOUBLE：采用二进制浮点格式存储，把数值拆分为符号位、指数位、尾数位三个部分。比如FLOAT用32位存储空间（1位符号+8位指数+23位尾数），DOUBLE用64位（1位符号+11位指数+52位尾数）。这种方式无法精准表示所有十进制小数，比如0.1转成二进制是无限循环的，只能截取近似值存储。
• DECIMAL：采用十进制编码（通常是BCD编码，每4位二进制对应1位十进制数）存储，直接记录数字的每一位，同时标记小数点位置和符号。比如DECIMAL(10,2)会把数值拆成8位整数和2位小数，精准保存每一位数字。

3. 各自适用场景 #

• FLOAT：适合对精度要求不高、追求存储空间节省的场景，比如游戏中的角色坐标、粗略的环境传感器数据。
• DOUBLE：适合需要较高精度但可接受微小近似误差的场景，比如科学计算中的物理量、统计分析的近似统计值。
• DECIMAL：适合必须精确计算的场景，比如货币金额、税务核算、账单明细等，任何不能容忍数值误差的业务都优先用它。

4. 为何货币用DECIMAL，科学计算用FLOAT/DOUBLE？ #

货币场景：精确无误差是核心 #

货币计算容不得一分一毫的误差，DECIMAL的精确存储能完全避免近似误差带来的问题。举个例子：

-- FLOAT累加的误差示例
CREATE TABLE test_float (val FLOAT);
INSERT INTO test_float VALUES (0.1), (0.1), (0.1);
SELECT SUM(val) FROM test_float; -- 结果可能是0.30000001192092896，而非精确的0.3

换成DECIMAL则不会有这个问题：

-- DECIMAL的精确计算示例
CREATE TABLE test_decimal (val DECIMAL(10,2));
INSERT INTO test_decimal VALUES (0.10), (0.10), (0.10);
SELECT SUM(val) FROM test_decimal; -- 结果精确为0.30

科学计算：范围与效率是核心 #

科学计算常要处理极大或极小的数值（比如天文距离、微观粒子质量），FLOAT/DOUBLE的二进制浮点存储能高效覆盖极广的数值范围，同时计算速度更快。而且这类场景通常允许微小的近似误差，精度完全能满足需求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user32574314