数据类型real和double precision是不精确的、变精度的数字类型。 在所有当前支持的平台上，这些类型是IEEE标准 754 二进制浮点算术（分别对应单精度和双精度）的实现， 一直到下层处理器、操作系统和支持它的编译器。

        不准确意味着一些值不能准确地转换成内部格式并且是以近似的形式存储的，因此存储和检索一个值可能出现一些缺失。 处理这些错误以及这些错误是如何在计算中传播的主题属于数学和计算机科学的一个完整的分支， 我们不会在这里进一步讨论它，这里的讨论仅限于如下几点：

  • 如果你要求准确的存储和计算（例如计算货币金额），应使用numeric类型。
  • 如果你想用这些类型做任何重要的复杂计算，尤其是那些你对范围情况（无穷、下溢）严重依赖的事情，那你应该仔细评诂你的实现。
  • 用两个浮点数值进行等值比较不可能总是按照期望地进行。

         在所有当前支持的平台上，real类型的范围是 1E-37 to 1E+37 ，精度至少是 6 位小数。 double precision类型的范围是 1E-307 to 1E+308 ，精度至少是 15 位数字。 太大或者太小的值都会导致错误。 如果输入数字的精度太高，那么可能发生四舍五入。 太接近零的数字，如果不能体现出与零的区别就会导致下溢错误。

        默认情况下，浮点值以其最短精确的十进制表示的文本形式输出；所产生的十进制值与相同二进制精度的任何其他的值表示相比，更接近于真实存储的二进制值。 （但是，当前输出值永远不会精确地处于两个可表示的值之间，以免输入程序不能正确遵守舍近取整法则。） 对于float8值，此值最多使用 17 个有效十进制数字，对于float4值，最多使用9个数字。
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