mysql decimal、numeric数据类型

【阿里云大模型高级工程师ACP学习笔记】2.8 部署模型 【摘要】本文主要分享自学阿里云大模型高级工程师 ACP 认证中《2.8 部署模型》的学习笔记。详细介绍学习目标、梳理涵盖的知识点并评估其重要性和难易度,对既重要又困难的知识点进行重点分析,旨在为对阿里云大模型学习和认证感兴趣的读者提供学习思路和经验参考。 阅读详情

from: http://blog.youkuaiyun.com/ufojoan/article/details/27555281

可能做程序的人都知道,float类型是可以存浮点数(即小数类型),但是float有个坏处,当你给定的数据是整数的时候,那么它就以整数给你处理。这样我们在存取货币值的时候自然遇到问题,我的default值为:0.00而实际存储是0,同样我存取货币为12.00,实际存储是12.
幸好mysql提供了两个数据类型:numeric和decimal,这两种数据类型可以轻松解决上面的问题:
NUMERIC 和 DECIMAL 类型被 MySQL 以同样的类型实现,这在 SQL92 标准中是允许的。他们用于保存对准确精度有重要要求的值,例如与金钱有关的数据。当以它们中的之一声明一个列时,精度和数值范围可以(通常是)被指定;例 如:

salary DECIMAL(5,2)

在这个例子中,5 (精度(precision)) 代表重要的十进制数字的数目,2 (数据范围(scale)) 代表在小数点后的数字位数。在这种情况下,因此,salary 列可以存储的值范围是从 -99.99 到 99.99。(实际上 MySQL 在这个列中可以存储的数值可以一直到 999.99,因为它没有存储正数的符号)。

译者注:

M 与D 对DECIMAL(M, D) 取值范围的影响

类型说明 取值范围(MySQL < 3.23) 取值范围(MySQL >= 3.23) 

[php]  view plain copy 在CODE上查看代码片 派生到我的代码片
  1. DECIMAL(4, 1) -9.9 到 99.9 -999.9 到 9999.9   
  2.    DECIMAL(5, 1) -99.9 到 999.9 -9999.9 到 99999.9   
  3.    DECIMAL(6, 1) -999.9 到 9999.9 -99999.9 到 999999.9   
  4.    DECIMAL(6, 2) -99.99 到 999.99 -9999.99 到 99999.99   
  5.    DECIMAL(6, 3) -9.999 到 99.999 -999.999 到 9999.999  

# 在MySQL 3.23 及以后的版本中,DECIMAL(M, D) 的取值范围等于早期版本中的DECIMAL(M + 2, D) 的取值范围。

还有一种数据类型也是比较棒的: 那就是LongBlob,这种数据类型可以直接把图像文件存到数据库中!

 

笔者,最近在研究mysql的decimal数据类型,现把数据实验结果公布如下

数据库版本:Server version: 5.0.45 Source distribution

1、创建表结构

create   table  ta (a  float ,b  decimal ( 10 , 5 ));

 

2、插入数据

insert   into  ta (a,b)  values ( 1 , 12345.123423 );

 

实际插入的b列数据为:12345.12342

insert   into  ta (a,b)  values ( 1 , 123456.1234 );

 

实际插入的b列数据为:99999.99999

结论:decimal数据类型,

1、当插入的整数部分的值超过了其表示范围后就直接忽略了小数部分的值,并以最大值填充。

2、当整数部分合法,小数部分多余的位数,直接截断。

二、numeric(M,D)

当看到numeric数字类型后,大部分都会看成了number,我也几次都弄错了。

numeric数字类型和decimal数字类型的一样的

修改a列字段类型: alter table ta change a a numeric(10,5);

show  create   table  ta;
|  ta     |   CREATE   TABLE  `ta` (
`a` 
decimal ( 10 , 5 )  default   NULL ,
`b` 
decimal ( 10 , 5 )  default   NULL
) ENGINE
= MyISAM  DEFAULT  CHARSET = utf8  |

 

可见,在myslq5.0中,numeric和decimal数据类型是一致的,两者的精度均准确为M位数字。


基于MATLAB的变分模态分解(VMD)算法详解 变分模态分解(VMD)是一种先进的信号处理方法,通过变分框架将复杂信号分解为多个模态分量。相比传统经验模态分解(EMD),VMD具有坚实的数学基础,能有效抑制模态混叠和端点效应。其核心思想是将信号分解转化为约束优化问题,通过交替方向乘子法迭代求解各模态的中心频率和带宽。VMD在机械故障诊断、生物医学信号处理等领域展现出优越性能,尤其适合处理非平稳非线性信号。该算法通过严格的数学模型实现自适应频谱优化,为信号分析提供了更可靠的工具。 阅读详情

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