php与mysql的float类型的精度是分别怎么样的

Posted 2023-04-24

举一下例子，谢谢

对于单精度浮点数Float: 当数据范围在±131072（65536×2）以内的时候，float数据精度是正确的，但是超出这个范围的数据就不稳定，没有发现有相关的参数设置建议：将float改成double或者decimal，两者的差别是double是浮点计算，decimal是定点计算，会得到更精确的数据。
1.float类型
float列类型默认长度查不到结果，必须指定精度，
比如 num float, insert into table (num) values (0.12); select * from table where num=0.12的话，empty set。 参考技术A <?php
$var = '122.34343The';$float_value_of_var = floatval ($var);
print $float_value_of_var; // 打印出 122.34343?>

<?php
$a = '23';
printf("%10.2f",$a);
?>
%f的 %m.nf 形式：m指整个实数，包括整数、小数点和小数共占m个字符的宽度，如果不够宽度，将在左边补空格。而n,指实数输出的时候，显示n位小数.
参考资料：php-index.cnphp.info/function.floatval.html追问

php float精度是多少位，mysql呢？

mysql float精度与范围总结

FLOAT类型用于表示近似数值数据类型。SQL标准 允许在关键字FLOAT后面的括号内选择用位指定精度(但不能为指数范围)。MySQL还支持可选的只用于确定存储大小的精度规定。0到23的精度对应 FLOAT列的4字节单精度。24到53的精度对应DOUBLE列的8字节双精度。    

单精度浮点数用4字节（32bit）表示浮点数
采用IEEE754标准的计算机浮点数，在内部是用二进制表示的
如：7.22用32位二进制是表示不下的。
所以就不精确了。

mysql中float数据类型的问题总结 
 
对于浮点列类型，在MySQL中单精度值使用4个字节，双精度值使用8个字节。

FLOAT类型用于表示近似数值数据类型。SQL标准允许在关键字FLOAT后面的括号内选择用位指定精度(但不能为指数范围)。MySQL还支持 可选的只用于确定存储大小的精度规定。0到23的精度对应FLOAT列的4字节单精度。24到53的精度对应DOUBLE列的8字节双精度。

MySQL允许使用非标准语法：FLOAT(M,D)或REAL(M,D)或DOUBLE PRECISION(M,D)。这里，“(M,D)”表示该值一共显示M位整数，其中D位位于小数点后面。例如，定义为FLOAT(7,4)的一个列可以 显示为-999.9999。MySQL保存值时进行四舍五入，因此如果在FLOAT(7,4)列内插入999.00009，近似结果是999.0001。

MySQL将DOUBLE视为DOUBLE PRECISION(非标准扩展)的同义词。MySQL还将REAL视为DOUBLE PRECISION(非标准扩展)的同义词，除非SQL服务器模式包括REAL_AS_FLOAT选项。

为了保证最大可能的可移植性，需要使用近似数值数据值存储的代码应使用FLOAT或DOUBLE PRECISION，不规定精度或位数。

DECIMAL和NUMERIC类型在MySQL中视为相同的类型。它们用于保存必须为确切精度的值，例如货币数据。当声明该类型的列时，可以(并且通常要)指定精度和标度；例如：

salary DECIMAL(5,2)
在该例子中，5是精度，2是标度。精度表示保存值的主要位数，标度表示小数点后面可以保存的位数。

在MySQL 5.1中以二进制格式保存DECIMAL和NUMERIC值。

标准SQL要求salary列能够用5位整数位和两位小数保存任何值。因此，在这种情况下可以保存在salary列的值的范围是从-999.99到999.99。

在标准SQL中，语法DECIMAL(M)等价于DECIMAL(M,0)。同样，语法DECIMAL等价于DECIMAL(M,0)，可以通过计算确定M的值。在MySQL 5.1中支持DECIMAL和NUMERIC数据类型的变量形式。M默认值是10。

DECIMAL或NUMERIC的最大位数是65，但具体的DECIMAL或NUMERIC列的实际范围受具体列的精度或标度约束。如果此类列分配 的值小数点后面的位数超过指定的标度允许的范围，值被转换为该标度。(具体操作与操作系统有关，但一般结果均被截取到允许的位数）。

二、mysql 和 oracle中的数值类型
问题是不是只有 mysql 存在呢？显然不是，只要是符合IEEE754标准的浮点数实现，都存在相同的问题。
mysql中的数值类型（不包括整型）：
IEEE754浮点数：float（单精度），double或real（双精度）  
定点数：decimal或numeric
oracle中的数值类型：
oracle 浮点数 ：number（注意不指定精度）  
IEEE754浮点数：BINARY_FLOAT（单精度），BINARY_DOUBLE（双精度）FLOAT，FLOAT(n) （ansi要求的数据类型）
定点数：number(p,s)
如果在oracle中，用BINARY_FLOAT等来做测试，结果是一样的。因此，在数据库中，对于涉及货币或其他精度敏感的数据，应使用定点数来存 储，对mysql来说是 decimal，对oracle来说就是number(p,s)。双精度浮点数，对于比较大的数据同样存在问题！
三、编程中也存在浮点数问题
不光数据库中存在浮点数问题，编程中也同样存在，甚至可以说更值得引起注意！
通过上面的介绍，浮点数的误差问题应该比较清楚了。如果在程序中做复杂的浮点数运算，误差还会进一步放大。因此，在程序设计中，如果用到浮点数，一定要意 识到可能产生的误差问题。不仅如此，浮点数如果处理不好，还会导致程序BUG！看下面的语句：if (x != y) z = 1 / (x -y);这个语句看起来没有问题，但如果是浮点数，就可能存在问题！再看下面的语句会输出什么结果： public class Test public static void main(String[]args) throws Exception System.out.print("7.22-7.0=" + (7.22f-7.0f));      我们可能会想当然地认为输出结果应该是 0.22 ，实际结果却是 0.21999979 !
 因此，在编程中应尽量避免做浮点数的比较，否则可能会导致一些潜在的问题！除了这些，还应注意浮点数中的一些特殊值，如 NaN、+0、-0、+无穷、-无穷等，IEEE754虽然对此做了一些约定，但各具体实现、不同的硬件结构，也会有一些差异，如果不注意也会造成错误！ 四、总结：
从上面的分析，我们可以得出以下结论：
1、浮点数存在误差问题；
2、对货币等对精度敏感的数据，应该用定点数表示或存储；
3、编程中，如果用到浮点数，要特别注意误差问题，并尽量避免做浮点数比较；
4、要注意浮点数中一些特殊值的处理。

实例

为了能够引起大家的重视，在介绍浮点数与定点数以前先让大家看一个例子：

代码如下
mysql> CREATE TABLE test (c1 float(10,2),c2 decimal(10,2)); Query OK, 0 rows affected (0.29 sec) mysql> insert into test values(131072.32,131072.32); Query OK, 1 row affected (0.07 sec) mysql> select * from test; +-----------+-----------+ | c1| c2| +-----------+-----------+ | 131072.31 | 131072.32 | +-----------+-----------+ 1 row in set (0.00 sec)

从上面的例子中我们看到c1列的值由131072.32变成了131072.31，这就是浮点数的不精确性造成的。
在mysql中float、double（或real）是浮点数，decimal（或numberic）是定点数。
浮点数相对于定点数的优点是在长度一定的情况下，浮点数能够表示更大的数据范围；
它的缺点是会引起精度问题。

 Float类型和double类型的区别

FLOAT[(M,D)]   [ZEROFILL]  
一个小(单精密)浮点数字。不能无符号。允许的值是-3.402823466E+38到-1.175494351E-38，0   和1.175494351E-38到3.402823466E+38。M是显示宽度而D是小数的位数。没有参数的FLOAT或有 <24   的一个参数表示一个单精密浮点数字。  
DOUBLE[(M,D)]   [ZEROFILL]  
一个正常大小(双精密)浮点数字。不能无符号。允许的值是-1.7976931348623157E+308到 -2.2250738585072014E-308、   0和2.2250738585072014E-308到1.7976931348623157E+308。M是显示宽度而D是小数位数。没有一个参数的 DOUBLE或FLOAT(X)（25   <   =   X   <   =   53）代表一个双精密浮点数字。

http://www.hulian.top/zixun/post/5226.html