Double precision postgresql что это

8.1. Numeric Types

Numeric types consist of two-, four-, and eight-byte integers, four- and eight-byte floating-point numbers, and selectable-precision decimals. Table 8-2 lists the available types.

Table 8-2. Numeric Types

The syntax of constants for the numeric types is described in Section 4.1.2. The numeric types have a full set of corresponding arithmetic operators and functions. Refer to Chapter 9 for more information. The following sections describe the types in detail.

8.1.1. Integer Types

The types smallint, integer, and bigint store whole numbers, that is, numbers without fractional components, of various ranges. Attempts to store values outside of the allowed range will result in an error.

The type integer is the common choice, as it offers the best balance between range, storage size, and performance. The smallint type is generally only used if disk space is at a premium. The bigint type should only be used if the integer range is insufficient, because the latter is definitely faster.

On very minimal operating systems the bigint type might not function correctly, because it relies on compiler support for eight-byte integers. On such machines, bigint acts the same as integer, but still takes up eight bytes of storage. (We are not aware of any modern platform where this is the case.)

8.1.2. Arbitrary Precision Numbers

The type numeric can store numbers with up to 1000 digits of precision and perform calculations exactly. It is especially recommended for storing monetary amounts and other quantities where exactness is required. However, arithmetic on numeric values is very slow compared to the integer types, or to the floating-point types described in the next section.

We use the following terms below: The scale of a numeric is the count of decimal digits in the fractional part, to the right of the decimal point. The precision of a numeric is the total count of significant digits in the whole number, that is, the number of digits to both sides of the decimal point. So the number 23.5141 has a precision of 6 and a scale of 4. Integers can be considered to have a scale of zero.

Both the maximum precision and the maximum scale of a numeric column can be configured. To declare a column of type numeric use the syntax:

The precision must be positive, the scale zero or positive. Alternatively:

selects a scale of 0. Specifying:

without any precision or scale creates a column in which numeric values of any precision and scale can be stored, up to the implementation limit on precision. A column of this kind will not coerce input values to any particular scale, whereas numeric columns with a declared scale will coerce input values to that scale. (The SQL standard requires a default scale of 0, i.e., coercion to integer precision. We find this a bit useless. If you’re concerned about portability, always specify the precision and scale explicitly.)

If the scale of a value to be stored is greater than the declared scale of the column, the system will round the value to the specified number of fractional digits. Then, if the number of digits to the left of the decimal point exceeds the declared precision minus the declared scale, an error is raised.

Numeric values are physically stored without any extra leading or trailing zeroes. Thus, the declared precision and scale of a column are maximums, not fixed allocations. (In this sense the numeric type is more akin to varchar( n) than to char( n).) The actual storage requirement is two bytes for each group of four decimal digits, plus five to eight bytes overhead.

Note: In most implementations of the «not-a-number» concept, NaN is not considered equal to any other numeric value (including NaN). In order to allow numeric values to be sorted and used in tree-based indexes, PostgreSQL treats NaN values as equal, and greater than all non- NaN values.

The types decimal and numeric are equivalent. Both types are part of the SQL standard.

8.1.3. Floating-Point Types

Inexact means that some values cannot be converted exactly to the internal format and are stored as approximations, so that storing and retrieving a value might show slight discrepancies. Managing these errors and how they propagate through calculations is the subject of an entire branch of mathematics and computer science and will not be discussed here, except for the following points:

If you require exact storage and calculations (such as for monetary amounts), use the numeric type instead.

If you want to do complicated calculations with these types for anything important, especially if you rely on certain behavior in boundary cases (infinity, underflow), you should evaluate the implementation carefully.

Comparing two floating-point values for equality might not always work as expected.

On most platforms, the real type has a range of at least 1E-37 to 1E+37 with a precision of at least 6 decimal digits. The double precision type typically has a range of around 1E-307 to 1E+308 with a precision of at least 15 digits. Values that are too large or too small will cause an error. Rounding might take place if the precision of an input number is too high. Numbers too close to zero that are not representable as distinct from zero will cause an underflow error.

Note: The extra_float_digits setting controls the number of extra significant digits included when a floating point value is converted to text for output. With the default value of 0, the output is the same on every platform supported by PostgreSQL. Increasing it will produce output that more accurately represents the stored value, but may be unportable.

In addition to ordinary numeric values, the floating-point types have several special values:

Note: IEEE754 specifies that NaN should not compare equal to any other floating-point value (including NaN). In order to allow floating-point values to be sorted and used in tree-based indexes, PostgreSQL treats NaN values as equal, and greater than all non- NaN values.

PostgreSQL also supports the SQL-standard notations float and float( p) for specifying inexact numeric types. Here, p specifies the minimum acceptable precision in binary digits. PostgreSQL accepts float(1) to float(24) as selecting the real type, while float(25) to float(53) select double precision. Values of p outside the allowed range draw an error. float with no precision specified is taken to mean double precision.

Note: Prior to PostgreSQL 7.4, the precision in float( p) was taken to mean so many decimal digits. This has been corrected to match the SQL standard, which specifies that the precision is measured in binary digits. The assumption that real and double precision have exactly 24 and 53 bits in the mantissa respectively is correct for IEEE-standard floating point implementations. On non-IEEE platforms it might be off a little, but for simplicity the same ranges of p are used on all platforms.

8.1.4. Serial Types

The data types serial and bigserial are not true types, but merely a notational convenience for creating unique identifier columns (similar to the AUTO_INCREMENT property supported by some other databases). In the current implementation, specifying:

is equivalent to specifying:

Thus, we have created an integer column and arranged for its default values to be assigned from a sequence generator. A NOT NULL constraint is applied to ensure that a null value cannot be inserted. (In most cases you would also want to attach a UNIQUE or PRIMARY KEY constraint to prevent duplicate values from being inserted by accident, but this is not automatic.) Lastly, the sequence is marked as «owned by» the column, so that it will be dropped if the column or table is dropped.

Note: Prior to PostgreSQL 7.3, serial implied UNIQUE. This is no longer automatic. If you wish a serial column to have a unique constraint or be a primary key, it must now be specified, just like any other data type.

To insert the next value of the sequence into the serial column, specify that the serial column should be assigned its default value. This can be done either by excluding the column from the list of columns in the INSERT statement, or through the use of the DEFAULT key word.

The type names serial and serial4 are equivalent: both create integer columns. The type names bigserial and serial8 work the same way, except that they create a bigint column. bigserial should be used if you anticipate the use of more than 2 31 identifiers over the lifetime of the table.

The sequence created for a serial column is automatically dropped when the owning column is dropped. You can drop the sequence without dropping the column, but this will force removal of the column default expression.

Источник

Double precision postgresql что это

Numeric types consist of two-, four-, and eight-byte integers, four- and eight-byte floating-point numbers, and selectable-precision decimals. Table 8.2 lists the available types.

Table 8.2. Numeric Types

The syntax of constants for the numeric types is described in Section 4.1.2. The numeric types have a full set of corresponding arithmetic operators and functions. Refer to Chapter 9 for more information. The following sections describe the types in detail.

8.1.1. Integer Types

The type integer is the common choice, as it offers the best balance between range, storage size, and performance. The smallint type is generally only used if disk space is at a premium. The bigint type is designed to be used when the range of the integer type is insufficient.

8.1.2. Arbitrary Precision Numbers

The type numeric can store numbers with a very large number of digits. It is especially recommended for storing monetary amounts and other quantities where exactness is required. Calculations with numeric values yield exact results where possible, e.g., addition, subtraction, multiplication. However, calculations on numeric values are very slow compared to the integer types, or to the floating-point types described in the next section.

We use the following terms below: The precision of a numeric is the total count of significant digits in the whole number, that is, the number of digits to both sides of the decimal point. The scale of a numeric is the count of decimal digits in the fractional part, to the right of the decimal point. So the number 23.5141 has a precision of 6 and a scale of 4. Integers can be considered to have a scale of zero.

Both the maximum precision and the maximum scale of a numeric column can be configured. To declare a column of type numeric use the syntax:

The precision must be positive, the scale zero or positive. Alternatively:

selects a scale of 0. Specifying:

without any precision or scale creates an “ unconstrained numeric ” column in which numeric values of any length can be stored, up to the implementation limits. A column of this kind will not coerce input values to any particular scale, whereas numeric columns with a declared scale will coerce input values to that scale. (The SQL standard requires a default scale of 0, i.e., coercion to integer precision. We find this a bit useless. If you’re concerned about portability, always specify the precision and scale explicitly.)

The maximum precision that can be explicitly specified in a NUMERIC type declaration is 1000. An unconstrained NUMERIC column is subject to the limits described in Table 8.2.

If the scale of a value to be stored is greater than the declared scale of the column, the system will round the value to the specified number of fractional digits. Then, if the number of digits to the left of the decimal point exceeds the declared precision minus the declared scale, an error is raised.

In addition to ordinary numeric values, the numeric type has several special values:

In most implementations of the “ not-a-number ” concept, NaN is not considered equal to any other numeric value (including NaN ). In order to allow numeric values to be sorted and used in tree-based indexes, PostgreSQL treats NaN values as equal, and greater than all non- NaN values.

The types decimal and numeric are equivalent. Both types are part of the SQL standard.

When rounding values, the numeric type rounds ties away from zero, while (on most machines) the real and double precision types round ties to the nearest even number. For example:

8.1.3. Floating-Point Types

The data types real and double precision are inexact, variable-precision numeric types. On all currently supported platforms, these types are implementations of IEEE Standard 754 for Binary Floating-Point Arithmetic (single and double precision, respectively), to the extent that the underlying processor, operating system, and compiler support it.

Inexact means that some values cannot be converted exactly to the internal format and are stored as approximations, so that storing and retrieving a value might show slight discrepancies. Managing these errors and how they propagate through calculations is the subject of an entire branch of mathematics and computer science and will not be discussed here, except for the following points:

If you require exact storage and calculations (such as for monetary amounts), use the numeric type instead.

If you want to do complicated calculations with these types for anything important, especially if you rely on certain behavior in boundary cases (infinity, underflow), you should evaluate the implementation carefully.

Comparing two floating-point values for equality might not always work as expected.

On all currently supported platforms, the real type has a range of around 1E-37 to 1E+37 with a precision of at least 6 decimal digits. The double precision type has a range of around 1E-307 to 1E+308 with a precision of at least 15 digits. Values that are too large or too small will cause an error. Rounding might take place if the precision of an input number is too high. Numbers too close to zero that are not representable as distinct from zero will cause an underflow error.

By default, floating point values are output in text form in their shortest precise decimal representation; the decimal value produced is closer to the true stored binary value than to any other value representable in the same binary precision. (However, the output value is currently never exactly midway between two representable values, in order to avoid a widespread bug where input routines do not properly respect the round-to-nearest-even rule.) This value will use at most 17 significant decimal digits for float8 values, and at most 9 digits for float4 values.

This shortest-precise output format is much faster to generate than the historical rounded format.

Any value of extra_float_digits greater than 0 selects the shortest-precise format.

Applications that wanted precise values have historically had to set extra_float_digits to 3 to obtain them. For maximum compatibility between versions, they should continue to do so.

In addition to ordinary numeric values, the floating-point types have several special values:

IEEE 754 specifies that NaN should not compare equal to any other floating-point value (including NaN ). In order to allow floating-point values to be sorted and used in tree-based indexes, PostgreSQL treats NaN values as equal, and greater than all non- NaN values.

8.1.4. Serial Types

is equivalent to specifying:

Thus, we have created an integer column and arranged for its default values to be assigned from a sequence generator. A NOT NULL constraint is applied to ensure that a null value cannot be inserted. (In most cases you would also want to attach a UNIQUE or PRIMARY KEY constraint to prevent duplicate values from being inserted by accident, but this is not automatic.) Lastly, the sequence is marked as “ owned by ” the column, so that it will be dropped if the column or table is dropped.

To insert the next value of the sequence into the serial column, specify that the serial column should be assigned its default value. This can be done either by excluding the column from the list of columns in the INSERT statement, or through the use of the DEFAULT key word.

The type names serial and serial4 are equivalent: both create integer columns. The type names bigserial and serial8 work the same way, except that they create a bigint column. bigserial should be used if you anticipate the use of more than 2 31 identifiers over the lifetime of the table. The type names smallserial and serial2 also work the same way, except that they create a smallint column.

The sequence created for a serial column is automatically dropped when the owning column is dropped. You can drop the sequence without dropping the column, but this will force removal of the column default expression.

Submit correction

If you see anything in the documentation that is not correct, does not match your experience with the particular feature or requires further clarification, please use this form to report a documentation issue.

Copyright © 1996-2021 The PostgreSQL Global Development Group

Источник

8.1. Числовые типы

Числовые типы включают двух-, четырёх- и восьмибайтные целые, четырёх- и восьмибайтные числа с плавающей точкой, а также десятичные числа с задаваемой точностью. Все эти типы перечислены в Таблице 8-2.

Синтаксис констант числовых типов описан в Подразделе 4.1.2. Для этих типов определён полный набор соответствующих арифметических операторов и функций. За дополнительными сведениями обратитесь к Главе 9. Подробнее эти типы описаны в следующих разделах.

8.1.1. Целочисленные типы

Типы smallint, integer и bigint хранят целые числа, то есть числа без дробной части, имеющие разные допустимые диапазоны. Попытка сохранить значение, выходящее за рамки диапазона, приведёт к ошибке.

Чаще всего используется тип integer, как наиболее сбалансированный выбор ширины диапазона, размера и быстродействия. Тип smallint обычно применяется, только когда крайне важно уменьшить размер данных на диске. Тип bigint предназначен для тех случаев, когда числа не умещаются в диапазон типа integer.

8.1.2. Числа с фиксированной точностью

Тип numeric позволяет хранить числа с очень большим количеством цифр и выполнять вычисления точно. Он рекомендуется для хранения денежных сумм и других величин, где важна точность. Однако арифметические операции со значениями numeric выполняются гораздо медленнее, чем с целыми числами или с типами с плавающей точкой, описанными в следующем разделе.

Ниже мы используем следующие термины: масштаб значения numeric определяет количество десятичных цифр в дробной части, справа от десятичной точки, а точность — общее количество значимых цифр в числе, т. е. количество цифр по обе стороны десятичной точки. Например, число 23.5141 имеет точность 6 и масштаб 4. Целочисленные значения можно считать числами с масштабом 0.

Для колонки типа numeric можно настроить и максимальную точность, и максимальный масштаб. Колонка типа numeric объявляется следующим образом:

Точность должна быть положительной, а масштаб положительным или равным нулю. Альтернативный вариант

устанавливает масштаб 0. Форма:

без указания точности и масштаба создаёт колонку, в которой можно сохранять числовые значения любой точности и масштаба в пределах, поддерживаемых системой. В колонке этого типа входные значения не будут приводиться к какому-либо масштабу, тогда как в колонках numeric с явно заданным масштабом значения подгоняются под этот масштаб. (Стандарт SQL утверждает, что по умолчанию должен устанавливаться масштаб 0, т. е. значения должны приводиться к целым числам. Однако мы считаем это не очень полезным. Если для вас важна переносимость, всегда указывайте точность и масштаб явно.)

Замечание: Максимально допустимая точность, которую можно указать в объявлении типа, равна 1000; если же использовать NUMERIC без указания точности, действуют ограничения, описанные в Таблице 8-2.

Если масштаб значения, которое нужно сохранить, превышает объявленный масштаб колонки, система округлит его до заданного количества цифр после точки. Если же после этого количество цифр слева в сумме с масштабом превысит объявленную точность, произойдёт ошибка.

Числовые значения физически хранятся без каких-либо дополняющих нулей слева или справа. Таким образом, объявляемые точность и масштаб колонки определяют максимальный, а не фиксированный размер хранения. (В этом смысле тип numeric больше похож на тип varchar( n), чем на char( n).) Действительный размер хранения такого значения складывается из двух байт для каждой группы из четырёх цифр и дополнительных трёх-восьми байт.

Помимо обычных чисел тип numeric позволяет сохранить специальное значение NaN, что означает «not-a-number» (не число). Любая операция c NaN выдаёт в результате тоже NaN. Записывая это значение в виде константы в команде SQL, его нужно заключать в апострофы, например так: UPDATE table SET x = ‘NaN’. Регистр символов в строке NaN не важен.

Замечание: В большинстве реализаций «не-число» ( NaN) считается не равным любому другому значению (в том числе и самому NaN). Чтобы значения numeric можно было сортировать и использовать в древовидных индексах, PostgreSQL считает, что значения NaN равны друг другу и при этом больше любых числовых значений (не NaN).

8.1.3. Типы с плавающей точкой

Неточность здесь выражается в том, что некоторые значения, которые нельзя преобразовать во внутренний формат, сохраняются приближённо, так что полученное значение может несколько отличаться от записанного. Управление подобными ошибками и их распространение в процессе вычислений является предметом изучения целого раздела математики и компьютерной науки, и здесь не рассматривается. Мы отметим только следующее:

Если вам нужна точность при хранении и вычислениях (например, для денежных сумм), используйте вместо этого тип numeric.

Если вы хотите выполнять с этими типами сложные вычисления, имеющие большую важность, тщательно изучите реализацию операций в вашей среде и особенно поведение в крайних случаях (бесконечность, антипереполнение).

Проверка равенства двух чисел с плавающей точкой может не всегда давать ожидаемый результат.

На большинстве платформ тип real может сохранить значения в пределах от 1E-37 до 1E+37 с точностью не меньше 6 десятичных цифр. Тип double precision предлагает диапазон значений от 1E-307 до 1E+308 и точностью не меньше 15 цифр. Попытка сохранить слишком большие или слишком маленькие значения приведёт к ошибке. Если точность вводимого числа слишком велика, оно будет округлено. При попытке сохранить число, близкое к 0, но непредставимое как отличное от 0, произойдёт ошибка антипереполнения.

Замечание: Параметр extra_float_digits определяет количество дополнительных значащих цифр при преобразовании значения с плавающей точкой в текст для вывода. Со значением по умолчанию ( 0) вывод будет одинаковым на всех платформах, поддерживаемых PostgreSQL. При его увеличении выводимое значение числа будет более точно представлять хранимое, но от этого может пострадать переносимость.

В дополнение к обычным числовым значениям типы с плавающей точкой могут содержать следующие специальные значения:

Замечание: Согласно IEEE754, NaN не должно считаться равным любому другому значению с плавающей точкой (в том числе и самому NaN). Чтобы значения с плавающей точкой можно было сортировать и использовать в древовидных индексах, PostgreSQL считает, что значения NaN равны друг другу, и при этом больше любых числовых значений (не NaN).

PostgreSQL также поддерживает форматы float и float( p), оговорённые в стандарте SQL, для указания неточных числовых типов. Здесь p определяет минимально допустимую точность в двоичных цифрах. PostgreSQL воспринимает запись от float(1) до float(24) как выбор типа real, а запись от float(25) до float(53) как выбор типа double precision. Значения p вне допустимого диапазона вызывают ошибку. Если float указывается без точности, подразумевается тип double precision.

Замечание: Предположение, что типы real и double precision имеют в мантиссе 24 и 53 бита соответственно, справедливо для всех реализаций плавающей точки по стандарту IEEE. На платформах, не поддерживающих IEEE, размер мантиссы может несколько отличаться, но для простоты диапазоны p везде считаются одинаковыми.

8.1.4. Последовательные типы

Типы данных smallserial, serial и bigserial не являются настоящими типами, а представляют собой просто удобное средство для создания колонок с уникальными идентификаторами (подобное свойству AUTO_INCREMENT в некоторых СУБД). В текущей реализации запись:

равнозначна следующим командам:

То есть при определении такого типа создаётся целочисленная колонка со значением по умолчанию, извлекаемым из генератора последовательности. Чтобы в колонку нельзя было вставить NULL, в её определение добавляется ограничение NOT NULL. (Во многих случаях также имеет смысл добавить для этой колонки ограничения UNIQUE или PRIMARY KEY для защиты от ошибочного добавления дублирующихся значений, но автоматически это не происходит.) Последняя команда определяет, что последовательность «принадлежит» колонке, так что она будет удалена при удалении колонки или таблицы.

Замечание: Так как типы smallserial, serial и bigserial реализованы через последовательности, в числовом ряду значений колонки могут образовываться пропуски (или «дыры»), даже если никакие строки не удалялись. Значение, выделенное из последовательности, считается «задействованным», даже если строку с этим значением не удалось вставить в таблицу. Это может произойти, например, при откате транзакции, добавляющей данные. См. описание nextval() в Разделе 9.16.

Чтобы вставить в колонку serial следующее значение последовательности, ей нужно присвоить значение по умолчанию. Это можно сделать, либо исключив её из списка колонок в операторе INSERT, либо с помощью ключевого слова DEFAULT.

Имена типов serial и serial4 равнозначны: они создают колонки integer. Так же являются синонимами имена bigserial и serial8, но они создают колонки bigint. Тип bigserial следует использовать, если за всё время жизни таблицы планируется использовать больше чем 2 31 значений. И наконец, синонимами являются имена типов smallserial и serial2, но они создают колонку smallint.

Последовательность, созданная для колонки serial, автоматически удаляется при удалении связанной колонки. Последовательность можно удалить и отдельно от колонки, но при этом также будет удалено определение значения по умолчанию.

Источник