本文为个人学习《Expert Oracle Database Architecture Techniques and Solutions for High Performance and Productivity（第四版本》一书过程中的笔记与理解分享，仅用于学习与交流，部分内容参考原书观点并结合>实际经验进行整理。若涉及版权问题，请联系删除或沟通处理。也请大家支持购买原版书籍。
Oracle 数字类型（下篇）：浮点数、别名与性能陷阱
上一篇讲了最常用、最精确的 NUMBER 类型。这一篇我们来聊聊那些“不精确”但“速度快”的类型，以及一些你可能见过的“别名”。
一、浮点数类型：快，但不准
Oracle 支持两种标准的浮点数：
-
BINARY_FLOAT：单精度浮点数。 -
BINARY_DOUBLE：双精度浮点数。
它们最大的特点就是：用硬件直接计算，速度非常快！ 但代价是：它们存储的是近似值，不是精确值。
这就像你用尺子测量，NUMBER 类型是游标卡尺，能精确到 0.01 毫米；而浮点类型就像是普通的直尺，只能精确到毫米。
一个可怕的例子：
如果你用浮点数做金融计算，可能会发现：
SELECT TO_CHAR(0.3F + 0.1F, '0.99999999999999') FROM dual;
-- 结果不是 0.4，而是：
-- 0.40000000600000这可不是 Bug！ 这就是浮点数的工作原理。所以，记住一个铁律：
千万不能用
BINARY_FLOAT或BINARY_DOUBLE来存钱！ 它们只适用于科学计算、数据挖掘等可以接受近似值的场景。
它们的语法很简单，没有参数：
CREATE TABLE science_data (
float_val BINARY_FLOAT,
double_val BINARY_DOUBLE
);二、数字类型的“别名”
你可能在其他数据库或者SQL语句里见过这些类型：INT, INTEGER, SMALLINT, DECIMAL, NUMERIC, FLOAT, REAL, DOUBLE PRECISION。
在 Oracle 里，它们全都是 NUMBER 类型的“马甲”或“别名”！
Oracle 为了兼容其他数据库的语法，允许你使用这些名字，但在底层，它们都会被悄悄换成 NUMBER 类型。所以，不管你写 INT 还是 DECIMAL(10,2)，最终的效果和直接写 NUMBER 是一样的。
真正原生的数字类型只有三个：NUMBER, BINARY_FLOAT, BINARY_DOUBLE。
三、最重要的部分：性能权衡
这是最核心的抉择：要精确，还是要速度？
NUMBER类型：精确但慢
- 它是在 Oracle 软件里模拟实现的，CPU 需要做更多工作来计算。
- 适合： 几乎所有业务场景，尤其是会计、金融、电商等要求计算绝对准确的领域。
- 浮点类型：快但不精确
- 直接调用 CPU 的硬件指令计算，速度极快。
- 适合： 海量数据的科学计算、数学模型、统计分析，可以接受微小误差的场景。
性能差距有多大？
一个测试：对 7 万行数据做自然对数（LN）求和。
- 用
NUMBER类型计算： 耗时约 4.66 秒 - 用
BINARY_DOUBLE类型计算： 耗时约 0.06 秒
速度相差超过 70 倍！ 但是，NUMBER 给出的结果是 734280.3209126472927309，而浮点数给出的结果是 734280.3209126447300000，后者存在微小的误差。
四、鱼与熊掌可以兼得吗？可以！
如果你遇到这种情况：“数据必须用 NUMBER 精确存储，但某些复杂计算又需要浮点数的速度”，怎么办？
Oracle 提供了一个两全其美的方案：CAST 函数。
你可以在计算时，临时把 NUMBER 类型的数据转换为浮点数，算完就完事，不影响存储精度。
-- 存储用精确的NUMBER
SELECT SUM(LN(CAST(num_type AS BINARY_DOUBLE))) FROM t;这样操作后，计算速度基本和直接使用 BINARY_DOUBLE 类型一样快！（上述查询耗时约 0.08 秒）。
总结
选择数字类型的决策流程非常简单：
- 默认无脑选
NUMBER：准没错，尤其涉及金额。 - 追求极致计算速度，且能接受误差？ 选
BINARY_FLOAT或BINARY_DOUBLE。 - 又想精确存储，又想快速计算？ 用
NUMBER存，用CAST(... AS BINARY_DOUBLE)算。 - 看见
INT,DECIMAL等关键字：知道它们是NUMBER的别名就好，效果一样。
希望这两篇文章能让你彻底明白如何在 Oracle 里处理数字！
------------------作者介绍-----------------------
姓名：黄廷忠
