pg中的数字类型总结

pg中的数字类型如下表：

名字	存储尺寸	描述	范围
`smallint`	2字节	小范围整数	-32768 to +32767
`integer`	4字节	整数的典型选择	-2147483648 to +2147483647
`bigint`	8字节	大范围整数	-9223372036854775808 to +9223372036854775807
`decimal`	可变	用户指定精度，精确	最高小数点前131072位，以及小数点后16383位
`numeric`	可变	用户指定精度，精确	最高小数点前131072位，以及小数点后16383位
`real`	4字节	可变精度，不精确	6位十进制精度
`double precision`	8字节	可变精度，不精确	15位十进制精度
`smallserial`	2字节	自动增加的小整数	1到32767
`serial`	4字节	自动增加的整数	1到2147483647
`bigserial`	8字节	自动增长的大整数	1到9223372036854775807

如果需要以极高的精度处理数据，或者以精确的精度存储数据，那么就使用numeric类型，它没有范围限制和精确的存储，代价是存储大小和处理速度，numeric类型上的算术运算比整数类型或者浮点数类型要慢很多。

对于定长的数字类型，类型越小，数据在磁盘和内存中占用的空间越小，同时，类型越小，可以存储的值范围越窄。而对于整数类型，较小的类型意味着较小的范围。

对于浮点类型，较小的类型表示精度较低。

”神奇“的四舍五入：

test=# SELECT 3.0::float8 * (1.0/5.0);?column?
--------------------0.6000000000000001
(1 row)

test=# SELECT 3.0::float8 * (1.0/5.0) <= 0.6;?column?
----------f
(1 row)

当系统处理货币时，对计算中的小偏差和适当舍入表示无法接受。精确的数学得出精确的结果。


test=# SELECT 3.0::numeric * (1.0/5.0);?column?
-------------------------0.600000000000000000000
(1 row)

所以官方文档也标明，进行精度要求高的计算时使用numeric类型。

这是因为numeric类型的舍入行为“远离零”，而double percision和float的舍入行为是“接近最近的偶数值”。

test=# SELECT x,
test-#   round(x::numeric) AS num_round,
test-#   round(x::double precision) AS dbl_round
test-# FROM generate_series(-3.5, 3.5, 1) as x;x   | num_round | dbl_round
------+-----------+------------3.5 |        -4 |        -4-2.5 |        -3 |        -2-1.5 |        -2 |        -2-0.5 |        -1 |        -00.5 |         1 |         01.5 |         2 |         22.5 |         3 |         23.5 |         4 |         4
(8 rows)

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