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When should I use double instead of decimal?

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我们在应用程序中使用C和SQL Server十进制数据类型是因为它们的准确性。从来没有遇到过这样令人恼火的问题，总的来说，这些问题并不能算是细节问题，等等。

我想知道为什么双浮和浮的存在，因为它们的不精确性

相关讨论

• dupe:stackoverflow.com/questions/803225/&hellip；
• 在那个链接上有一些很好的答案

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浮点运算之所以出现，是因为它是在大范围非整数上操作的唯一方法，而且硬件成本合理。无限精确算法在几种语言(Python、Lisp等)和库(Java的BigNIM、GMP等)中实现，并且是需要更精确的人(例如金融业)的一种选择。对于大多数处理中等大小数字的其他人来说，floats或当然是doubles的准确性远远不够。两种不同的浮点数据类型(分别对应于IEEE754单精度和双精度)，因为单精度浮点单元比双精度单元具有更好的面积、功率和速度特性，因此硬件设计者和程序员应作出适当的权衡，以利用这些不同的特性。里斯。

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"decimal"是128位，double是64位，float是32位。回到过去，这很重要。

小数主要用于货币交易(避免四舍五入)，其他的小数足以用于某些事情，其中29位小数的准确性没有任何实际意义。

相关讨论

• 29位有效数字似乎没有实际用途，但请记住，每次操作都会降低精度。做了几次数学运算后，你的可靠有效数字可能会降到5。从29岁开始。使用7(浮点)，您可以在几个操作后找到1-2个有效数字的方法。

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它们比十进制快得多，而且常常不需要精确的精度。

相关讨论

• 当你不在乎10个碱基的时候，它们会更准确。
• 我会质疑这种说法；我相信无限精度算术严格等于或优于浮点运算。
• @Matt J:SQL Server十进制不是任意精度。
• 它取决于"decimal"的实现。并非所有名为"decimal"的类型都是无限精度的。有些像浮点数或双精度数，但有更多的位。其他的模拟十进制数学，但不是无限的(例如，SQL)，而是让您在某个限制内指定任意精度。
• 不管怎样，无限精确都是一个难题。如果我们将枚举数和分母存储为不同的属性，则1/3可以存储为无限精确的数字，但是我们可以这样做的唯一方法：Log(15)^e将存储整个公式。当我们开始互相操作这些公式时，情况会变得更糟。估计……是可行的。小数近似好得多(但表现较差)
• @mehrdad@joel coehoorn:touche；这是我在评论时得到的，不需要先查找它；)

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decimal数据类型的缺点是性能。

这篇文章涵盖的很好：

十进制与双速

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