FLOAT 单精度浮点数，6到9个有效位，具体取决于使用场景，有效位位数并不取决于小数点位置 32位 1.40129846432481707e-45 ~3.40282346638528860e+38，正或负 FLOAT 用法说明： 分布式查询使用高性能硬件指令进行单精度或者双精度运算时，

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A * B 所有数字类型 A和B相乘。结果数据类型与操作数据类型相关。 A / B 所有数字类型 A和B相除。结果是一个double（双精度）类型的数值。 A % B 所有数字类型 A对B取余数，结果数据之类与操作数据类型相关。 A & B 所有数字类型 查看两个参数的二进制表

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长整型 浮点型 浮点型（自定义精度） 参考对象 日期 枚举 分类 人员 URL > “属性”大于“值”，返回true，否则返回false。 整型 长整型 浮点型 浮点型（自定义精度） >= “属性”大于等于“值”，返回true，否则返回false。 整型 长整型 浮点型 浮点型（自定义精度）

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为什么有时候用浮点数做等值比较查不到数据 原因分析 浮点数的等值比较问题是一种常见的浮点数问题。因为在计算机中，浮点数存储的是近似值而不是精确值，所以等值比较、数学运算等场景很容易出现预期外的情况。 MySQL中涉及浮点数的类型有float和double。如下示例中遇到的问题： 解决方案

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为什么有时候用浮点数做等值比较查不到数据 原因分析 浮点数的等值比较问题是一种常见的浮点数问题。因为在计算机中，浮点数存储的是近似值而不是精确值，所以等值比较、数学运算等场景很容易出现预期外的情况。 MySQL中涉及浮点数的类型有float和double。如下示例中遇到的问题： 解决方案

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为什么有时候用浮点数做等值比较查不到数据 原因分析 浮点数的等值比较问题是一种常见的浮点数问题。因为在计算机中，浮点数存储的是近似值而不是精确值，所以等值比较、数学运算等场景很容易出现预期外的情况。 MySQL中涉及浮点数的类型有float和double。如下示例中遇到的问题： 解决方案

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详情请参见整数类型公共差异说明。 任意精度类型 表2 任意精度类型 MySQL数据库 GaussDB数据库 差异 DECIMAL[(M[,D])] 支持，存在差异 操作符： GaussDB 中“^”表示指数运算，如需使用异或运算符，使用“#”替换；MySQL中“^”表示异或。 取值范围：精度M，标度D不支持浮点型数值输入，只支持整型数值输入。

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08，9223372036854775807】 浮点类型 Float32 单精度浮点数 同C语言Float类型，单精度浮点数在机内占4个字节，用32位二进制描述。 Float64 双精度浮点数 同C语言Double类型，双精度浮点数在机内占8个字节，用64位二进制描述。 Decimal类型

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REAL, FLOAT4 单精度浮点数，不精准。 4字节 6位十进制数字精度。 DOUBLE PRECISION, FLOAT8 双精度浮点数，不精准。 8字节 1E-307~1E+308， 15位十进制数字精度。 FLOAT[(p)] 浮点数，不精准。精度p取值范围为[1,53]。

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REAL, FLOAT4 单精度浮点数，不精准。 4字节 6位十进制数字精度。 DOUBLE PRECISION, FLOAT8 双精度浮点数，不精准。 8字节 1E-307~1E+308， 15位十进制数字精度。 FLOAT[(p)] 浮点数，不精准。精度p取值范围为[1,53]。

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详情请参见整数类型公共差异说明。 任意精度类型 表2 任意精度类型 MySQL数据库 GaussDB数据库 差异 DECIMAL[(M[,D])] 支持，存在差异 操作符：GaussDB中“^”表示指数运算，如需使用异或运算符，使用“#”替换；MySQL中“^”表示异或。 取值范围：精度M，标度D不支持浮点型数值输入，只支持整型数值输入。

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销。 在精度和标度指定最大的情况下，小数点前最大131,072位，小数点后最大16,383位。 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。 DOUBLE 双精度浮点数，不精准。

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销。 在精度和标度指定最大的情况下，小数点前最大131,072位，小数点后最大16,383位。 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。 DOUBLE 双精度浮点数，不精准。

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在迁移到NPU环境下训练发现以上问题时，说明精度可能存在偏差，需要进一步做精度调优。下文将分别阐述精度诊断的整体思路和如何借助精度工具进行精度问题的定位。 父主题： PyTorch迁移精度调优

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in：支持设置文本、整型、长整型、浮点型、浮点型（自定义精度）、布尔值、日期、枚举、人员和URL类型的属性。 <：支持设置整型、长整型、浮点型、浮点型（自定义精度）和日期类型的属性。 >：支持设置整型、长整型、浮点型、浮点型（自定义精度）和日期类型的属性。 <=：支持设置整型、长整型、浮点型、浮点型（自定义精度）和日期类型的属性。

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型数据加上一个浮点类型数据，结果数值为浮点类型数据。 A - B 所有数字类型 A和B相减。结果数据类型与操作数据类型相关。 A * B 所有数字类型 A和B相乘。结果数据类型与操作数据类型相关。 A / B 所有数字类型 A和B相除。结果是一个double（双精度）类型的数值。

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型数据加上一个浮点类型数据，结果数值为浮点类型数据。 A - B 所有数字类型 A和B相减。结果数据类型与操作数据类型相关。 A * B 所有数字类型 A和B相乘。结果数据类型与操作数据类型相关。 A / B 所有数字类型 A和B相除。结果是一个double（双精度）类型的数值。

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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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------- 3.14 (1 row) to_ieee754_64(double) → varbinary 根据IEEE 754算法，将双精度浮点数编码为一个64位大端字节序的二进制块。 select to_ieee754_64(3.14); _col0 -

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------- 3.14 (1 row) to_ieee754_64(double) → varbinary 根据IEEE 754算法，将双精度浮点数编码为一个64位大端字节序的二进制块。 select to_ieee754_64(3.14); _col0 -

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