-------- $12.34 (1 row) 这种用法是不推荐使用的。浮点数不应该用来处理货币类型，因为小数点的位数可能会导致错误。 money类型的值可以转换为numeric类型而不丢失精度。转换为其他类型可能丢失精度，并且必须通过以下两步来完成： 1 2 3 4 5 gaussdb=#

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34'::float8::numeric::money; 这种用法是不推荐使用的。浮点数不应该用来处理货币类型，因为小数点的位数可能会导致错误。 money类型的值可以转换为numeric类型而不丢失精度。转换为其他类型可能丢失精度，并且必须通过以下两步来完成： 1 SELECT '52093.8

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34'::float8::numeric::money; 这种用法是不推荐使用的。浮点数不应该用来处理货币类型，因为小数点的位数可能会导致错误。 money类型的值可以转换为numeric类型而不丢失精度。转换为其他类型可能丢失精度，并且必须通过以下两步来完成： 1 SELECT '52093.8

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-------- $12.34 (1 row) 这种用法是不推荐使用的。浮点数不应该用来处理货币类型，因为小数点的位数可能会导致错误。 money类型的值可以转换为numeric类型而不丢失精度。转换为其他类型可能丢失精度，并且必须通过以下两步来完成： 1 2 3 4 5 openGauss=#

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INTEGER、BINARY_INTEGER INTEGER INT 8字节整数 BIGINT BIGINT BIGINT 单精度浮点数 FLOAT4 、REAL FLOAT4、REAL FLOAT 双精度浮点型 DOUBLE PRECISION、FLOAT8、BINARY_DOUBLE DOUBLE P

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FLOAT4 单精度浮点数，不精准。 4字节。 -3.402E+38~+3.402E+38，6位十进制数字精度。 DOUBLE PRECISION, FLOAT8 双精度浮点数，不精准。 8字节。 -1.79E+308~+1.79E+308，15位十进制数字精度。 FLOAT[(p)]

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INTEGER、BINARY_INTEGER INTEGER INT 8字节整数 BIGINT BIGINT BIGINT 单精度浮点数 FLOAT4 、REAL FLOAT4、REAL FLOAT 双精度浮点型 DOUBLE PRECISION、FLOAT8、BINARY_DOUBLE DOUBLE P

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19209290E-07F。若两个浮点数的差值的绝对值在这个范围内就认为相等。 DOUBLE 双精度浮点型，存储空间为8字节，在NULL情况下，采用计算值默认值为0。 由于浮点类型的数据在计算机中的存储方式的限制，在比较两个浮点类型的数据是否相等时，因存在精度问题，不能直接采用“a==b

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FLOAT4 单精度浮点数，不精准。 4字节。 -3.402E+38~+3.402E+38，6位十进制数字精度。 DOUBLE PRECISION, FLOAT8 双精度浮点数，不精准。 8字节。 -1.79E+308~+1.79E+308，15位十进制数字精度。 FLOAT[(p)]

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我的OBS桶性能是否会受其他用户业务的影响？ 不会。 OBS对不同的桶之间做了隔离，多个桶之间不会相互影响存储性能。 OBS对不同账号的访问做了性能隔离，不同账号之间不会出现性能干扰或影响。 父主题： 产品咨询

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PostgreSQL增强版支持的数据类型。 表1 数据类型 数据类型名称 数据类型 变长字符串类型 VARCHAR2，NVARCHAR2 十进制浮点数类型 DECIMAL 双精度二进制浮点类型 BINARY_DOUBLE 二进制数据类型 RAW 二进制大对象类型 BLOB 字符大对象类型 CLOB 字节字符大对象类型

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选择数据类型 在字段设计时，基于查询效率的考虑，一般需要遵循以下原则： 尽量使用高效数据类型。 选择数值类型时，在满足业务精度的情况下，选择数据类型的优先级从高到低依次为整数、浮点数、NUMERIC。 当多个表存在逻辑关系时，表示同一含义的字段应该使用相同的数据类型。 对于字符串数据，建议使

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在字段设计时，基于查询效率的考虑，一般遵循以下原则： 【建议】尽量使用高效数据类型。 选择数值类型时，在满足业务精度的情况下，选择数据类型的优先级从高到低依次为整数、浮点数、NUMERIC。 【建议】当多个表存在逻辑关系时，表示同一含义的字段应该使用相同的数据类型。 【建议】对于字

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已创建统计任务并执行校验。 使用须知 当执行求和操作（如sum或allsum）时，如果结果值的位数超过了Double类型的有效位数，会导致精度丢失。并且在处理非常大的数值时，由于浮点数的精度限制，可能会导致实际存在的差异因为超出了Double类型能表示的有效位数而无法被感知到，从而使得差异率计算结果为0。

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上报高精度日志接口参考 功能介绍 该接口用于主机上报租户日志给LTS。 接入点IP可在LTS控制台安装ICAgent的安装命令中获取，端口为8102，调用时使用该参数请参见请求示例。 每次上报的时候， 每条日志都必须带一个纳秒级的时间戳。在LTS界面查看日志的时候， 会按照时间戳

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Hudi写入小精度Decimal数据失败 问题 Hudi表初始入库采用BULK_INSERT方式入库含有Decimal类型的数据，之后执行upsert，数据写入时报错： java.lang.UnsupportedOperationException: org.apache.parquet

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Hudi写入小精度Decimal数据失败 问题 Hudi表初始入库采用BULK_INSERT方式入库含有Decimal类型的数据，之后执行upsert，数据写入时报错： java.lang.UnsupportedOperationException: org.apache.parquet

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选择数据类型 在字段设计时，基于查询效率的考虑，一般需要遵循以下原则： 尽量使用高效数据类型。 选择数值类型时，在满足业务精度的情况下，选择数据类型的优先级从高到低依次为整数、浮点数、NUMERIC。 当多个表存在逻辑关系时，表示同一含义的字段应该使用相同的数据类型。 对于字符串数据，建议使

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选择数据类型 在字段设计时，基于查询效率的考虑，一般需要遵循以下原则： 尽量使用高效数据类型。 选择数值类型时，在满足业务精度的情况下，选择数据类型的优先级从高到低依次为整数、浮点数、NUMERIC。 当多个表存在逻辑关系时，表示同一含义的字段应该使用相同的数据类型。 对于字符串数据，建议使

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选择数据类型 在字段设计时，基于查询效率的考虑，一般需要遵循以下原则： 尽量使用高效数据类型。 选择数值类型时，在满足业务精度的情况下，选择数据类型的优先级从高到低依次为整数、浮点数、NUMERIC。 当多个表存在逻辑关系时，表示同一含义的字段应该使用相同的数据类型。 对于字符串数据，建议使

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82时，MySQL会给出错误的结果）， GaussDB 依然将超长数字解析为一个double精度的值。考虑到超长数字内部都是使用浮点数进行储存，进行运算时无论GaussDB还是MySQL都会有精度丢失，建议您使用字符串来储存超长数字。 gaussdb=# SELECT json_insert('[1

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