问题来源:前几天用户向我反映了一个问题,有一个金额字段当输入到达百万级时,个位数的精度会丢失,即1000001会显示为100W,然后我就开始查找问题所在。 背景:首先,实体类该字段为float类型,mysql类型也为float,然后当我在后台保存数据时:假设金额nowPrice = 1008622,java输出为:1008620,而mysql显示为:显然是因为科学计数            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-07-11 19:47:45
                            
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            /*******************************
  *FileName:  为什么MySQL的浮点数类型不够精准?
  *Author:    weibo
  *Version:   v1.0
  *Date:      2016.5.15
  *Description:  为什么MySQL的浮点数类型不够精准?
*********************************            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # MySQL float精度丢失问题解决方法
## 概述
在使用MySQL数据库进行浮点数运算时,经常会遇到浮点数精度丢失的问题。这是因为MySQL使用浮点数类型来存储和处理实数,但浮点数类型的精度有限,无法准确表示所有的实数。本文将详细介绍解决MySQL float精度丢失问题的步骤和方法,并给出每一步需要执行的代码。
## 解决方案步骤
下面是解决MySQL float精度丢失问题的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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             1.数据类型  数值类型   1> 整数:整数类型字节范围(有符号)范围(无符号)tinyint1-128—1270—255smallint2-32,768—32,7670—65,535mediumint3-8,388,608—8,388,6070—1,677,215int、integer4-2,147,483,648—2,147,483,6470—4,294,967,295bi            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            最近在项目上遇到一个新奇的问题与大家分享一下,情况如下:页面新增一个777777777数传到后台,保存之后变成777777790;查到原因是后台用float.valueof()转换了一下;继续深挖,float基本属性如下: float二进制位数:32java.lang.FloatFloat.MIN_VALUE=1.4E-45  最大值:Float.MAX_VALUE=3.402            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            float范围为: 32 3.4E–038~3.4E+038
double范围为: 64 1.7E–308~1.7E+308
#include <stdio.h>
    #define EPSILON 0.0001 
    // Define your own tolerance#define FLOAT_EQ(x,v) (((v - EPSILON) < x) &            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            编写程序由下面的公式计算ex的值,精确到10e-10.Ex=1+x+x^2/2!+x^3/3!+x^4/4!+...
#include.
int main()
{
double x,ex=1.0,t,z;
int i=1,y=1;
scanf("%lf",&x);
t=x;
z=x;
while(z>10e-10)
{
ex+=z;
i++;
y*=i;
t*=x;
z=t/y;
}            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1. 范围 float和double的范围是由指数的位数来决定的。
   float的指数位有8位,而double的指数位有11位,分布如下:
   float:
   1bit(符号位) 8bits(指数位) 23bits(尾数位)
   double:
   1bit(符号位) 11bits(指数位) 52bits(尾数位)
   于是,float的指数范围为-127~+128,而doubl            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            8.1 浮点型       **√ **float**类型又被称作单精度类型,尾数可以精确到7位有效数字,在很多情况下,float类型的精度很难满足需求。√ ****double表示这种类型的数值精度是float类型的两倍,又被称作双精度,绝大部分应用程序都采用double类型。√ Java 浮点类型常量有两种表示形式√ 十进制数形式,例如:3.14 314.0 0.314√ 科学记数法形式,如3            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # 解决MySQL浮点数丢失精度问题的步骤指南
作为一名经验丰富的开发者,我将帮助你解决在MySQL中浮点数丢失精度的问题。在本指南中,我将为你解释整个过程,并提供每一步需要执行的代码示例。
## 过程概述
在开始之前,我们需要了解整个问题的背景和解决方案。我们知道,浮点数在计算机中是以二进制形式存储的,而二进制无法准确表示某些十进制小数。这可能导致在进行浮点数计算时出现精度丢失的问题。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-01-10 07:14:30
                            
                                101阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            # MySQL中float类型精度丢失问题探究
在使用MySQL数据库时,我们可能会遇到float类型精度丢失的问题。这个问题主要是由于float类型在存储浮点数时可能会导致精度丢失,从而影响计算结果的准确性。
## 问题描述
在MySQL中,float类型通常用于存储单精度浮点数,其精度有限。当我们存储一个较大或较小的浮点数时,可能会出现精度丢失的情况。这可能导致计算结果不准确或不符合预期            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-06-04 05:29:59
                            
                                103阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            js中的浮点数精度一般可以达到16位有效数字,因此有人使用parseFloat(x.toFixed(12))来提高js中浮点运算的精度。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            浮点数是用机器上浮点数的本机双精度(64 bit)表示的。提供大约17位的精度和范围从-308到308的指数。和C语言里面的double类型相同。Python不支持32bit的单精度浮点数。如果程序需要精确控制区间和数字精度,可以考虑使用numpy扩展库。Python 3.X对于浮点数默认的是提供17位数字的精度。关于单精度和双精度的通俗解释:单精度型和双精度型,其类型说明符为float 单精度说            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            1.float和double的范围和精度        float和double的范围是由指数的位数来决定的。float的指数位有8位,而double的指数位有11位,分布如下: float:1bit(符号位)+8bits(指数位+23bits(尾数位) double:1bit(符号位)+ 11bits(指数位)+ 52bits(尾数位)   &n            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            从事金融行业的PHPer,资金运算频繁,稍不留神,用户资金可能损失几十万,甚至更可怕......直接上实例吧:javascript  0.1 + 0.2 为啥不等于 0.3 ? (正确结果:0.30000000000000004)
0.8 * 7 为啥不等于 5.6 ? (正确结果:5.6000000000000005)  PHP  var_dump(intval(0.58 * 100));              
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            MySQL中存在float,double等非标准数据类型,也有decimal这种标准数据类型。    其区别在于,float,double等非标准类型,在DB中保存的是近似值,而Decimal则以字符串的形式保存数值。 
    float,double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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            # MySQL查询float精度不准确的原因及解决方法
## 引言
在使用MySQL进行数据存储和查询时,我们经常会遇到浮点数的精度问题。尤其是在涉及到计算和比较时,由于浮点数的内部表示方式,可能会导致结果不准确。本文将介绍MySQL中浮点数精度不准确的原因,并提供一些解决方法。
## 浮点数精度问题的原因
浮点数在计算机中的内部表示方式是使用有限的二进制位数进行近似存储的。由于浮点数的精度            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2023-08-15 18:52:04
                            
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            # 如何在 MySQL 中查询浮点数
在这篇文章中,我们将探讨如何在 MySQL 数据库中查询浮点数,特别是当数据使用了双精度(DOUBLE)类型时。对于刚入行的小白开发者,这里会提供一个详细的步骤流程,以及相关代码的解析与注释。
## 1. 流程概述
我们可以将查询浮点数的流程分成几个主要步骤。以下是一个流程表,展示了我们将要执行的操作:
| 步骤 | 描述            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            我负责维护传统的经典ASP应用程序.该应用程序使用ODBC系统DSN连接到MySQL数据库.我们最近不得不更新服务器以满足某些许可要求.我们在Windows上,使用MysqL 4.x和3.51 ODBC驱动程序.我们转移到运行MysqL 5.1.43的Linux计算机上,并在新的IIS服务器上运行5.1.6 ODBC驱动程序.用户几乎立即开始报告错误,例如:Row cannot be locate            
                
         
            
            
            
            # 实现Java Float精度
## 概述
在Java中,float类型的数据存储精度有限,可能会出现精度丢失的情况。为了避免这种问题,我们可以使用BigDecimal类来处理浮点数运算,保证精度的准确性。
## 流程
下面是实现Java Float精度的步骤:
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 创建一个BigDecimal对象 |
| 2 | 使用BigDe            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-03-01 07:24:16
                            
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