DECIMAL, FLOAT 또는 DOUBLE: 통계 분석에 가장 적합한 MySQL 데이터 유형은 무엇입니까?

통계 분석을 위한 데이터베이스 데이터 저장: DECIMAL, FLOAT 또는 DOUBLE?

통계 분석의 맥락에서 적절한 데이터 유형 선택 숫자 데이터를 저장하는 것은 정확한 결과를 보장하는 데 중요합니다. 이 기사에서는 MySQL의 세 가지 일반적인 데이터 유형인 DECIMAL, FLOAT 및 DOUBLE 간의 차이점을 조사하여 통계 데이터를 저장하는 데 가장 적합한 유형을 결정합니다.

DECIMAL

DECIMAL(NUMERIC이라고도 함)은 고정된 소수 자릿수로 정확한 숫자 값을 저장하는 데이터 유형입니다. FLOAT 또는 DOUBLE보다 더 정확하므로 재무 데이터나 측정값과 같이 높은 정밀도가 필요한 값을 저장하는 데 선호됩니다. DECIMAL은 소수점 이하 최대 30자리까지 최대 65자리를 저장할 수 있습니다.

FLOAT

FLOAT는 단정밀도 부동 소수점 이하를 저장하는 데이터 유형입니다. 포인트 번호. 숫자를 근사치로 표현하므로 정확도가 DECIMAL보다 낮습니다. FLOAT의 정밀도 범위는 0~23이며 결과적으로 4바이트 열이 됩니다. 정확도는 소수점 이하 7자리 정도입니다.

DOUBLE

DOUBLE은 배정밀도 부동 소수점 숫자를 저장하는 데이터 유형입니다. 정밀도 범위는 24~53이며 결과적으로 8바이트 열이 됩니다. DOUBLE은 소수점 이하 14자리 정도의 정밀도로 FLOAT보다 더 정확합니다.

어떤 데이터 유형을 사용해야 합니까?

가장 정확하고 정확한 통계 데이터를 얻으려면 DECIMAL 최선의 선택입니다. DECIMAL은 정확한 숫자 값을 저장하여 AVG(), LOG10() 및 TRUNCATE()와 같은 통계 계산 및 함수가 정확한 결과를 생성하도록 보장합니다.

FLOAT 및 DOUBLE은 근사값을 제공하지만 통계 계산의 반올림 오류. 높은 정밀도가 필요하지 않은 경우 FLOAT 또는 DOUBLE이 적합할 수 있으며, 특히 저장 크기가 작다는 점을 고려하면 더욱 그렇습니다.

부동 소수점 연산은 대략적인 숫자를 기반으로 하므로 계산이 약간 부정확할 수 있습니다. 일반적인 계산에는 유용할 수 있지만, 매우 정밀한 통계 분석에는 권장되지 않습니다.

결론

MySQL에 통계 데이터를 저장할 때 DECIMAL은 최대의 정확성과 정밀도를 위해 사용됩니다. 높은 정밀도가 필요하지 않은 경우 FLOAT 또는 DOUBLE을 사용하여 저장 공간을 최적화할 수 있습니다. 적절한 데이터 유형을 선택할 때 수행할 통계 분석 유형과 필요한 정밀도 수준을 신중하게 고려하는 것이 중요합니다.

위 내용은 DECIMAL, FLOAT 또는 DOUBLE: 통계 분석에 가장 적합한 MySQL 데이터 유형은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!