浮点型存储

sql学分的数据类型SQL学分的数据类型在数据库管理系统中，SQL（Structured Query Language）是一种用于管理和操作关系型数据库的语言。

SQL学分的数据类型是指在SQL语言中用于存储各种类型数据的类型。

在SQL中，不同的数据类型具有不同的特点和用途，正确选择合适的数据类型可以提高数据库的性能和数据的存储效率。

常见的SQL数据类型包括整型、浮点型、字符型、日期型等。

下面将分别介绍这些数据类型及其用途。

1. 整型（INT）：整型是用于存储整数的数据类型。

在SQL中，整型可以根据存储需求选择不同的大小，如TINYINT、SMALLINT、INT和BIGINT。

例如，TINYINT可以存储范围在-128到127之间的整数，而BIGINT可以存储更大范围的整数。

整型适用于存储年龄、数量等整数类型的数据。

2. 浮点型（FLOAT）：浮点型是用于存储小数的数据类型。

在SQL中，浮点型有单精度（FLOAT）和双精度（DOUBLE）两种类型。

浮点型适用于存储需要保留小数点的数据，如金额、比例等。

需要注意的是，浮点型存储的数据存在精度问题，可能会引起计算误差。

3. 字符型（CHAR、VARCHAR）：字符型是用于存储文本数据的数据类型。

在SQL中，字符型有两种常见的类型：定长字符型（CHAR）和变长字符型（VARCHAR）。

定长字符型适用于存储长度固定的文本数据，如国家代码、性别等。

而变长字符型适用于存储长度可变的文本数据，如姓名、地址等。

根据实际需要选择合适的字符型可以节省存储空间。

4. 日期型（DATE、TIME、DATETIME）：日期型是用于存储日期和时间的数据类型。

在SQL中，日期型有三种常见的类型：DATE、TIME 和DATETIME。

DATE用于存储日期，TIME用于存储时间，DATETIME 用于存储日期和时间。

日期型适用于存储与时间相关的数据，如出生日期、订单时间等。

在使用日期型时，需要注意日期格式的统一，以便正确地进行日期计算和比较。

浮点数在内存中的存储方式
浮点数是存储浮点计算结果的一种常见数据类型，可以用来表示介于有理数和无理数
之间的数值。

在内存中，浮点数通常以“浮点编码”形式进行存储，其表示方法有IEEE-754标准，按照该标准，浮点数可以用32位或64位表示。

IEEE-754标准，32位浮点编码的存储格式如下：首先用一位来表示有效数字的符号，即正数时为0，负数时为1，后面接8位无符号表示指数域，再接23位有符号表示尾数域。

一般来说，在当前系统中，IEEE-754标准可以分为单精度浮点数（32位）和双精度
浮点数（64位）。

单精度浮点数的存储格式如上所述：第一位为符号位，接下来的八位位指数域，然后是尾数域。

指数域是由八位“2的次幂”组合而成的，尾数域是有效数字的
连续序列。

而双精度格式（64位）的存储形式同样遵循IEEE754标准，区别在于：双精度格式符号位和指数域都是一位，而且指数域长度为11位；尾数域长度则增加到52位。

其存储格
式如下：第一位为符号位，接着是11位指数域，最后跟着52位尾数域。

指数域仍不变，根据尾数域存储了更多的有效数字，因此可以储存较大的数，这就是
双精度格式的优势。

另外，因为双精度格式能够存储更多的位数，可以更为精确地存储我
们的数据，因此，在数值计算中，双精度浮点数常常被使用。

浮点数存储⽅式|--浮点数怎么存储在计算机中 浮点型变量是由符号位+阶码位+尾数位组成。

float型数据⼆进制为32位，符号位1位，阶码8位，尾数23位 double型数据⼆进制为64位，符号位1位，阶码11位，尾数52位|--单精度32位存储 1bit 8bit 23bit|--双精度64位存储 1bit 11bit 52bit 浮点数⼆进制存储形式，是符号位+阶码位+尾数位（针对有符号数） 浮点数没有⽆符号数(c语⾔)|--阶码： 这⾥阶码采⽤移码表⽰，对于float型数据其规定偏置量为127,阶码有正有负， 对于8位⼆进制，则其表⽰范围为-128-127，double型规定为1023，其表⽰范围为-1024-1023 ⽐如对于float型数据，若阶码的真实值为2，则加上127后为129，其阶码表⽰形式为10000010|--尾数: 有效数字位，即部分⼆进制位(⼩数点后⾯的⼆进制位)， 因为规定M的整数部分恒为1(有效数字位从左边不是0的第⼀位算起)，所以这个1就不进⾏存储|--具体步骤： 把浮点数先化为科学计数法表⽰形式，eg：1.1111011*2^6，然后取阶码（6）的值加上127（对于float） 计算出阶码，尾数是处⼩数点后的位数（1111011），如果不够23位，则在后⾯补0⾄23位。

最后，符号位+阶码位+尾数位就是其内存中⼆进制的存储形式1 eg：2 #include <stdio.h>3 #include <stdlib.h>4 int main(int argc, char *argv[])5 {6 int x = 12;7 char *q = (char *)&x;8 float a=125.5;9 char *p=(char *)&a;1011 printf("%d\n", *q);1213 printf("%d\n",*p);14 printf("%d\n",*(p+1));15 printf("%d\n",*(p+2));16 printf("%d\n",*(p+3));17return 0;18 }1920 output：21 1222 023 024 -525 66|--对于float型: 125.5⼆进制表⽰为1111101.1，由于规定尾数的整数部分恒为1， 则表⽰为1.1111011*2^6，阶码为6，加上127为133，则表⽰为10000101 ⽽对于尾数将整数部分1去掉，为1111011，在其后⾯补0使其位数达到23位， 则为11110110000000000000000 内存中的表现形式为： 00000000 低地址 00000000 11111011 01000010 ⾼地址 存储形式为： 00 00 fb 42 依次打印为： 0 0 -5 66 解释下-5,内存中是：11111011，因为是有符号变量所以符号位为1是负数， 所以其真值为符号位不变取反加⼀，变为：10000101化为⼗进制为-5.。

浮点数的存储格式C语言和C#语言中，对于浮点类型的数据采用单精度类型（float）和双精度类型(double)来存储，float数据占用32bit,double数据占用64bit,我们在声明一个变量float f= 2.25f的时候，是如何分配内存的呢？如果胡乱分配，那世界岂不是乱套了么，其实不论是f loat还是double在存储方式上都是遵从IEEE的规范的，float遵从的是IEEE R32.24 ,而double 遵从的是R64.53。

无论是单精度还是双精度在存储中都分为三个部分：∙符号位(Sign) : 0代表正，1代表为负∙指数位（Exponent）:用于存储科学计数法中的指数数据，并且采用移位存储∙尾数部分（Mantissa）：尾数部分其中float的存储方式如下图所示：而双精度的存储方式为:R32.24和R64.53的存储方式都是用科学计数法来存储数据的，比如8.25用十进制的科学计数法表示就为:8.25*,而120.5可以表示为:1.205*,这些小学的知识就不用多说了吧。

而我们傻蛋计算机根本不认识十进制的数据，他只认识0，1，所以在计算机存储中，首先要将上面的数更改为二进制的科学计数法表示，8.25用二进制表示可表示为1000.01,我靠，不会连这都不会转换吧?那我估计要没辙了。

120.5用二进制表示为：1110110.1用二进制的科学计数法表示1000.01可以表示为1.0001*,1110110.1可以表示为1.1101101*,任何一个数都的科学计数法表示都为1.xxx*,尾数部分就可以表示为xxxx,第一位都是1嘛，干嘛还要表示呀？可以将小数点前面的1省略，所以2 3bit的尾数部分，可以表示的精度却变成了24bit，道理就是在这里，那24bit能精确到小数点后几位呢，我们知道9的二进制表示为1001，所以4bit能精确十进制中的1位小数点，24bit就能使float能精确到小数点后6位，而对于指数部分，因为指数可正可负，8位的指数位能表示的指数范围就应该为:-127-128了，所以指数部分的存储采用移位存储，存储的数据为元数据+127，下面就看看8.25和120.5在内存中真正的存储方式。

浮点数在内存中的存储⽅式1、在使⽤switch（value）时，value的类型可以是浮点吗？2、判断浮点数是否相等时，可以⽤float f1,f2; if(fi==f2){do something;}吗？都不可以。

这涉及浮点数在内存中的存储⽅式。

⼀、float型在内存中占4字节，double占8字节。

单精度float在内存中的存储格式如下图（1位符号位S，8位指数位E，23位有效数字M）：双精度double在内存中的存储格式如下图（1位符号位S，11位指数位E，52位有效数字M）：本⽂主要说单精度浮点型float，double类似。

(-1)^S * M * 2^E(-1)^S表⽰正负，S=1时为负，S=0时为正；M表⽰有效数字，1<=M<2；2^(E-127)表⽰指数位。

如⼗进制8.125，将其转化成⼆进制形式：对于整数部分8：8/2 商：4 余：04/2 商：2 余：02/2 商：1 余：01/2 商：0 余：1余数逆序，所以8的⼆进制为：1000对于⼩数部分0.125，：0.125*2 整数：0 ⼩数：0.250.25*2 整数：0 ⼩数：0.50.5*2 整数：1 ⼩数：0整数部分正序，所以0.125的⼆进制为：001所以8.125的⼆进制形式为：1000.001，即1.000001 * 2^3。

因是正数，所以，S=0；因M表⽰有效数字，1<=M<2，所以M=1.xxxxxxx，其中⼩数点前的1是固定的，可省略，则M只需要表⽰⼩数点后的数即可，故可⽤23位有效数字表⽰M部分，则8.125的M部分为 000 0010 0000 0000 0000 0000；⽽E部分8位是unsigned char，范围为0~255，但科学计数法的指数部分有正有负，故整体偏移127，⽤0~255来表⽰-127~128，所以8.125的指数E部分，实际写的是E：3+127=130=1000 0010，综上：8.125在内存中的存放bit为 0 1000 0010 000 0010 0000 0000 0000 0000 0000 ，即0x41020000程序验证⼀下：float f=8.125f;unsigned char *p = (unsigned char *)&f;printf("%x %x %x %x\n",p[0], p[1], p[2], p[3]);结果：0 0 2 41⼩端存储模式，低字节在前，⾼字节在后。

数据库浮点型数据库浮点型是一种常见的数据类型，用于存储浮点数，即带有小数部分的数字。

在数据库中，浮点型能够提供更高的精度和范围，使数据存储更加准确和灵活。

在本文中，将探讨数据库浮点型的基本概念、特点以及在实际应用中的一些注意事项。

数据库浮点型是一种用于存储浮点数的数据类型，它可以存储小数部分，提供了更高的精度和范围。

与整数型相比，浮点型可以存储更加精细的数据，适用于需要高精度计算的场景。

在数据库中，浮点型通常使用单精度浮点数（float）和双精度浮点数（double）两种类型。

单精度浮点数占用4个字节，可以表示的范围约为-3.4E38到3.4E38，而双精度浮点数占用8个字节，可以表示的范围约为-1.7E308到 1.7E308。

根据实际需求，选择适当的浮点型可以在一定程度上提高数据库的存储和计算性能。

使用数据库浮点型需要注意以下几点。

首先，由于浮点数的精度有限，可能存在精度损失的问题。

在进行浮点数比较时，应使用范围比较而非精确比较，避免因精度问题导致的错误结果。

其次，浮点型在进行计算时可能出现舍入误差，因此在进行浮点数计算时需要注意舍入规则，以确保计算结果的准确性。

此外，浮点型的存储空间较大，可能会占用较多的存储资源，因此在设计数据库表结构时需要合理考虑。

在实际应用中，数据库浮点型广泛用于科学计算、金融分析、物理模拟等领域。

例如，在金融领域中，浮点型可以用于存储股票价格、汇率等需要高精度计算的数据。

在科学研究中，浮点型可以用于存储实验数据、模拟结果等。

在物理模拟中，浮点型可以用于存储物体的位置、速度等信息。

除了基本的存储和计算功能外，数据库浮点型还可以进行一些常见的数学运算，如加减乘除、取绝对值、取整等。

这些运算可以在数据库中直接进行，避免了在应用程序中进行数据转换的复杂性。

同时，数据库浮点型还支持一些特殊的数学函数，如平方根、指数函数、对数函数等，可以满足更复杂的计算需求。

在使用数据库浮点型时，需要注意数据的有效性和安全性。

关于浮点数存储格式标准浮点数存储标准为：IEEE754。

⼀、定义：什么是IEEE754浮点数在C/C++中对应float和double类型，我们有必要知道浮点数在计算机中实际存储的内容。

IEEE754标准中规定float单精度浮点数在机器中表⽰⽤ 1 位表⽰数字的符号，⽤ 8 位来表⽰指数，⽤23 位来表⽰尾数，即⼩数部分。

对于double双精度浮点数，⽤ 1 位表⽰符号，⽤ 11 位表⽰指数，52 位表⽰尾数，其中指数域称为阶码。

IEEE754规定：单精度浮点数字长32位，尾数长度23，指数长度8,指数偏移量127；双精度浮点数字长64位，尾数长度52，指数长度11，指数偏移量1023；约定⼩数点左边隐含有⼀位，通常这位数是1，所以上述单精度尾数长度实际为24(默认省略⼩数点左边的1则为23)，双精度尾数长度实际为53（默认省略⼩数点左边的1则问53）；下⾯讲述使⽤IEEE754标准表⽰浮点数：176.0625表⽰为单精度浮点数：解：1）.先将176.0625转换为⼆进制数⼩数点前:176 / 2 = 88 余数为 088 / 2=44 余数为 044 / 2 =22 余数为 022 / 2= 11 余数为 011 / 2 =5 余数为 15 / 2=2 余数为 12/ 2 =1 余数为 01/ 2=0 余数为 1 商为0，结束。

⼩数点前整数转换为⼆进制:10110000⼩数点后：⼩数部分乘以2，取整数部分，直⾄乘积⼩数部分为00.0625 * 2 = 0.125 整数为00.125 * 2 = 0.25 整数为00.25* 2 = 0.50 整数为00.5* 2 = 1.0 整数为1，⼩数部分为0,结束⼩数点后的⼩数位转换为⼆进制：0001故176.0625转换为⼆进制为：10110000.00012）.IEEE754约定⼩数点左边隐含有⼀位，通常这位数是1，所以10110000.0001=1.01100000001 * 2^7(⼩数点向左偏移7位);IEEE754约定单精度指数偏移量为127，所以176.0625使⽤IEEE754标准表⽰时，指数偏移量为 7+127=134 ,即:10000110IEEE754约定单精度尾数长度为23，所以176.0625使⽤IEEE754标准表⽰时，尾数为：01100000001000000000000176.0625>0,即为整数，所以符号位为0由上得出：176.0625使⽤IEEE754规格化后的表⽰为：0 10000110 01100000001000000000000。

浮点数在计算机中的存储浮点数是在计算机中表示实数的一种方法。

它由两个部分组成：尾数和指数。

单精度浮点数和双精度浮点数是两种不同精度的浮点数表示方式。

单精度浮点数采用32位的二进制表示，其中1位表示符号位，8位表示指数位，剩下的23位表示尾数位。

符号位确定数的正负，指数位表示浮点数的指数部分，尾数位表示浮点数的尾数部分。

双精度浮点数采用64位的二进制表示，其中1位表示符号位，11位表示指数位，剩下的52位表示尾数位。

双精度浮点数的存储空间比单精度浮点数更大，因此能够表示更大范围和更高精度的数值。

在计算机中存储浮点数时，会将其转换为二进制，并按照指定的格式存储。

以单精度浮点数为例，符号位、指数位和尾数位会按照一定的规则进行编码和存储。

这种编码方式被称为IEEE754浮点数标准。

根据IEEE754浮点数标准，单精度浮点数的取值范围约为1.4×10⁻⁴⁵~3.4×10³⁸，双精度浮点数的取值范围约为4.9×10⁻³²~1.8×10³⁰⁸。

双精度浮点数相比单精度浮点数能够表示更大范围和更高精度的数值，但同时也需要更多的存储空间。

浮点数在计算机存储中的表示方式是通过将数字拆分成符号、指数和尾数三个部分，并使用二进制编码进行存储。

这种表示方式能够满足大多数实数的表示需求，但由于浮点数在计算机中的存储是近似表示，所以在进行浮点数运算时可能会存在一定的舍入误差。

因此，在高精度计算或要求精度较高的应用中，可能需要采用其他更精确的表示方法。

浮点数存储原理浮点数是计算机科学中一个重要的概念，用于表示实数，即包括小数和整数的数。

浮点数存储原理是指计算机如何在计算中存储和操作浮点数的过程。

以下是浮点数存储原理的详细介绍。

1. 概念解释浮点数的存储方式即“浮点数格式”，它是一种用于计算机中表示实数的方式。

浮点数通常由实数尾数和指数两部分组成，使用科学计数法表示，其中，实数部分尾数为小数形式，指数部分表示10的幂。

2. 浮点数存储结构浮点数存储结构通常是由多个二进制位组成。

根据IEEE 754标准，32位浮点数包括1位符号位、8位指数位、23位尾数位。

而64位浮点数则包括1位符号位、11位指数位、52位尾数位。

3. 浮点数进制转换将一个浮点数从十进制转换为二进制格式存储时，需要考虑其指数和尾数两部分。

首先将小数部分化为二进制数，然后将指数部分二进制数加上127（32位）或1023（64位），再将指数部分和尾数部分合并存储。

4. 浮点数运算浮点数运算主要包括加减乘除四种基本运算，其中，加减运算和乘除运算有不同的实现方式。

加减运算时，需要先对两个数的指数进行比较和调整，确保它们的尾数处于相同的数量级，然后进行加减运算。

而乘除运算时，需要将两个数的尾数相乘或相除，然后将指数相加或相减得到结果。

5. 浮点数的精度问题由于浮点数使用有限的二进制位来存储实数的尾数和指数，因此在进行运算时，可能存在精度的损失。

例如，将0.1转换为二进制时，得到的是无限循环的小数，而计算机只能存储一定位数的小数，因此可能存在精度误差。

6. 浮点数应用场景浮点数主要应用于科学计算、图像处理、物理模拟、金融分析等领域。

例如，在3D游戏中，需要对物体进行位置、大小、旋转等操作，这些操作需要使用浮点数进行计算。

以上就是浮点数存储原理的详细介绍，了解浮点数存储原理对于深入理解计算机科学体系和优化算法效果具有重要作用。