อธิบายประเภทข้อมูล FLOAT ของ MySQL: ความแม่นยำ, ช่วงค่า, ไวยากรณ์, และแนวปฏิบัติที่ดีที่สุด

1. Introduction

การเลือกประเภทข้อมูลเชิงตัวเลขที่เหมาะสมในฐานข้อมูลสำคัญกว่าที่คุณคิด

MySQL เป็นหนึ่งในระบบจัดการฐานข้อมูลแบบโอเพนซอร์สที่ใช้กันอย่างแพร่หลายที่สุดในโลก มันทำหน้าที่เป็นกระดูกสันหลังของแบ็กเอนด์เว็บแอปพลิเคชันและแพลตฟอร์ม CMS เช่น WordPress ทำให้เป็นเครื่องมือที่จำเป็นสำหรับนักพัฒนา

ในคุณสมบัติมากมายของมัน การตัดสินใจว่า “ประเภทข้อมูลใดที่จะใช้สำหรับเก็บค่าตัวเลข” เป็นการตัดสินใจที่สำคัญอย่างยิ่งซึ่งส่งผลโดยตรงต่อประสิทธิภาพและความแม่นยำ นอกจากประเภทจำนวนเต็ม (INT, BIGINT ฯลฯ) แล้ว เมื่อทำงานกับค่าทศนิยม คุณสามารถเลือกใช้ประเภทแบบ floating‑point (FLOAT, DOUBLE) หรือแบบ fixed‑point (DECIMAL)

ในบทความนี้ เราจะมุ่งเน้นเฉพาะ ประเภทข้อมูล FLOAT และสำรวจรายละเอียดของมันอย่างละเอียด

FLOAT คืออะไรใน MySQL?

หากคุณค้นหา “mysql float” คุณอาจมีคำถามเช่น:

• FLOAT คือประเภทข้อมูลอะไร?
• ความแตกต่างระหว่าง FLOAT, DOUBLE, และ DECIMAL คืออะไร?
• มีปัญหาเรื่องความแม่นยำหรือไม่?
• ปลอดภัยหรือไม่ที่จะใช้ FLOAT สำหรับจำนวน, น้ำหนัก หรือเปอร์เซ็นต์?

เพื่อให้คำตอบกับคำถามเหล่านี้ บทความนี้จะครอบคลุมทุกอย่างตั้งแต่พื้นฐานของประเภท FLOAT ไปจนถึงการใช้งานขั้นสูง, คำเตือนสำคัญ, การเปรียบเทียบกับประเภทตัวเลขอื่น ๆ, และคำแนะนำเชิงปฏิบัติ

เพิ่มพูนความรู้เพื่อหลีกเลี่ยงความผิดพลาดที่มีค่าใช้จ่ายสูง

การใช้ประเภท FLOAT โดยไม่เข้าใจลักษณะของมันอย่างเต็มที่อาจทำให้เกิดความไม่สอดคล้องของข้อมูลและข้อผิดพลาดในการคำนวณได้ อย่างไรก็ตาม หากใช้อย่างเหมาะสม มันสามารถเป็นวิธีที่ทรงพลังและมีประสิทธิภาพในการจัดการข้อมูลเชิงตัวเลขใน MySQL

หากคุณกำลังค้นหาคำหลัก “mysql float” บทความนี้มุ่งหมายให้คุณมีความมั่นใจในการใช้ประเภทข้อมูล FLOAT อย่างถูกต้องเมื่ออ่านจบ อย่าลืมอ่านต่อจนถึงตอนท้าย

2. What Is the FLOAT Data Type?

ภาพรวมพื้นฐานของ FLOAT ใน MySQL

ใน MySQL, ประเภทข้อมูล FLOAT คือ ประเภทตัวเลขแบบ floating‑point ที่ใช้เก็บตัวเลขทศนิยม มันถูกออกแบบมาเพื่อจัดการค่าที่มีส่วนเศษส่วนและให้การแสดงผลเชิงประมาณของตัวเลข

ตามชื่อที่บ่งบอก ตัวเลข floating‑point ไม่ได้มีตำแหน่งทศนิยมคงที่ ซึ่งทำให้สามารถแทนค่าช่วงกว้างได้—from ตัวเลขที่ใหญ่มากจนถึงค่าที่เล็กมาก—อย่างยืดหยุ่น FLOAT มีประโยชน์เป็นพิเศษในสถานการณ์เช่นการคำนวณทางวิทยาศาสตร์หรือข้อมูลจากเซนเซอร์ ที่ความแตกต่างของการปัดเศษเล็กน้อยเป็นที่ยอมรับได้

CREATE TABLE sample (
  value FLOAT
);

ด้วยคำนิยามนี้ คอลัมน์สามารถเก็บค่าตัวเลขแบบ floating‑point ได้

ขนาดการจัดเก็บและความแม่นยำของ FLOAT

ประเภทข้อมูล FLOAT เป็น ประเภท floating‑point ความแม่นยำระดับ single‑precision มันรับประกันประมาณ 7 หลักสำคัญ ค่าที่เกินความแม่นยำนี้อาจถูกปัดเศษภายในระบบ

พฤติกรรมนี้สอดคล้องกับมาตรฐาน IEEE 754 แม้ว่า FLOAT จะไม่เหมาะสำหรับการคำนวณทางการเงินที่ต้องการความแม่นยำสูงหรือผลรวมสถิติที่ต้องการความเที่ยงตรง แต่มันมีประสิทธิภาพอย่างมากเมื่อคุณต้อง ประมวลผลข้อมูลจำนวนมากอย่างรวดเร็วและใช้หน่วยความจำน้อย

ไวยากรณ์และการใช้งานของ FLOAT

ใน MySQL, สามารถกำหนด FLOAT ด้วยรูปแบบ FLOAT(M,D) พารามิเตอร์มีความหมายดังนี้:

• M : จำนวนหลักทั้งหมด (ส่วนเต็ม + ส่วนทศนิยม)
• D : จำนวนหลักหลังจุดทศนิยม

ตัวอย่างเช่น:

CREATE TABLE prices (
  price FLOAT(7,4)
);

ในกรณีนี้ คอลัมน์ price สามารถเก็บได้สูงสุด 7 หลักรวมกัน โดยมี 4 หลักจัดสรรให้กับส่วนทศนิยม ซึ่งหมายความว่าช่วงที่สามารถแสดงได้คือ -99999.99 ถึง 99999.99

สำคัญ: แม้คุณจะระบุ FLOAT(M,D) MySQL ยังทำการคำนวณแบบ floating‑point ภายใน ดังนั้น ความแม่นยำที่แน่นอนไม่สามารถรับประกันได้ การกำหนดสเกลทศนิยมควรถือเป็นแนวทางการแสดงผลมากกว่าการรับประกันความเที่ยงตรงอย่างเคร่งครัด

3. Precision and Range of the FLOAT Data Type

หลักสำคัญและความสัมพันธ์กับข้อผิดพลาด

MySQL’s FLOAT type is implemented as an IEEE 754 single-precision floating-point number. This means it provides about 7 significant digits of precision. In other words, values exceeding 7 digits may be rounded.

For example, if you store the following value:

INSERT INTO sample (value) VALUES (1234567.89);

At first glance, this may look fine. However, due to FLOAT’s precision limit, it may be stored as a slightly different value. This is called a rounding error, and it is an inherent characteristic of floating-point types.

A Real-World Example: How Errors Occur

Consider the following comparison:

SELECT value = 0.1 FROM sample WHERE id = 1;

Even if you inserted 0.1 into the value column, this comparison may not return TRUE. That’s because 0.1 cannot be represented exactly in binary, so storing it in a FLOAT column introduces a tiny difference.

When these small differences accumulate, they can affect aggregation results and conditional logic in your application.

Representable Numeric Range of FLOAT

The numeric range of FLOAT is extremely wide. According to MySQL’s official documentation, it covers approximately ±1.17549 × 10^(-38) to ±3.40282 × 10^(38).

This range is more than enough for typical web applications or sensor logging, but it requires caution in financial systems where precision is critical.

You Should Worry More About “Precision” Than “Range”

When using FLOAT, the most important concern is not its wide numeric range, but rather its precision limitations. In real-world systems, the more serious issue is often the fact that values may not compare equal exactly, which can lead to subtle but impactful bugs.

So instead of choosing FLOAT based only on how large or small your numbers are, you should choose it based on how much error your system can tolerate.

4. Syntax and Usage of the FLOAT Data Type

Basic Definition

In MySQL, the most basic way to define a FLOAT column is:

CREATE TABLE products (
  weight FLOAT
);

In this example, the weight column can store floating-point numbers. If you do not need to specify precision or scale, this is usually sufficient.

Meaning and Usage of FLOAT(M,D)

If you need a more detailed definition, you can use the FLOAT(M,D) format.

• M is the total number of digits (integer part + fractional part)
• D is the number of digits after the decimal point

For example:

CREATE TABLE prices (
  price FLOAT(7,4)
);

In this case, the price column can store up to 7 digits total, with 4 digits after the decimal point. The effective range is -99999.99 to 99999.99.

Important: Even when you specify FLOAT(M,D), MySQL still performs floating-point arithmetic internally. Therefore, strict precision is not guaranteed. Think of the specified scale as a guideline for how values are displayed, not a promise of exact storage.

Using UNSIGNED

You can apply the UNSIGNED modifier to a FLOAT column. This prevents negative values and allows only values greater than or equal to 0.

CREATE TABLE ratings (
  score FLOAT UNSIGNED
);

With this definition, the score column cannot store negative numbers, which can help maintain data consistency.

Using ZEROFILL

If you specify ZEROFILL, MySQL pads the displayed value with leading zeros when it does not meet the required width. This is intended to be used together with M (the display width).

CREATE TABLE inventory (
  amount FLOAT(5,2) ZEROFILL
);

With this setting, storing 3.5 would display as 003.50. However, this only affects how the value is displayed— it does not change the actual stored value.

Example: INSERT and SELECT with FLOAT Values

INSERT INTO products (weight) VALUES (12.345);

SELECT weight FROM products;

The stored value will be returned as-is in a SELECT query. However, as discussed earlier, keep in mind that a small visible discrepancy may appear due to floating-point rounding.

5. ข้อดีและข้อเสียของประเภทข้อมูล FLOAT

ข้อดีของ FLOAT

การใช้ประเภทข้อมูล FLOAT ใน MySQL มีประโยชน์เชิงปฏิบัติต่าง ๆ หลายประการ.

1. การจัดเก็บที่มีประสิทธิภาพ

FLOAT values are stored in 4 bytes, making them storage-efficient for databases that need to store large volumes of decimal values. This is especially beneficial for sensor data, statistical records, or other high-frequency datasets.

2. ความเร็วในการประมวลผลสูง

Floating-point operations are optimized at the hardware level in most CPUs, resulting in very fast computation performance. This makes FLOAT advantageous in real-time systems and data analysis workloads where speed is critical.

3. ช่วงค่าตัวเลขกว้าง

Because FLOAT uses an exponent component, it can represent an extremely wide range of values. It supports numbers up to approximately ±10^38, allowing it to handle astronomical-scale or extremely small values.

ข้อเสียของ FLOAT

On the other hand, FLOAT has notable drawbacks. Careful consideration is required, especially in scenarios where precision is essential.

1. ความแม่นยำไม่เที่ยงตรง

FLOAT values are stored as approximate representations. Even seemingly simple values such as 0.1 or 0.01 may introduce minor rounding errors because they are converted to binary internally.

These small discrepancies can sometimes cause bugs in comparisons or conditional logic. Therefore, choosing the correct numeric type based on use case is critical (discussed further below).

2. การเปรียบเทียบต้องระมัดระวัง

For example, the following SQL statement may not behave as expected:

SELECT * FROM prices WHERE amount = 0.1;

A FLOAT value stored as 0.1 might internally be represented as something like 0.10000000149011612. As a result, the equality comparison using = may fail, leading to unexpected query results.

3. ไม่เหมาะสำหรับความต้องการความแม่นยำสูง

In financial, accounting, tax, or billing systems, even a one-cent discrepancy is unacceptable. In such cases, a fixed-point type such as DECIMAL is strongly recommended.

6. การเปรียบเทียบ FLOAT กับประเภทตัวเลขอื่น ๆ

การเลือกประเภทตัวเลขขึ้นอยู่กับ “ความแม่นยำและวัตถุประสงค์”

In MySQL, in addition to FLOAT, you can use DOUBLE or DECIMAL to handle decimal numbers. While all three support fractional values, the appropriate choice depends heavily on accuracy requirements, performance needs, and intended usage.

This section compares FLOAT with other major numeric types from a practical perspective.

FLOAT กับ DOUBLE

DOUBLE can be considered a higher-precision alternative to FLOAT. It provides greater accuracy while still supporting a wide numeric range.

For example, astronomical calculations or high-precision non-financial numeric processing are well suited for DOUBLE. However, it consumes more storage and processing resources, so choose it appropriately.

FLOAT กับ DECIMAL

DECIMAL uses a base-10 exact representation, making it the recommended choice for financial values, transaction quantities, and tax rates where precision is mandatory.

In contrast, FLOAT prioritizes performance and approximate calculations. These two types serve fundamentally different purposes.

วิธีเลือกประเภทตัวเลขที่เหมาะสม

Use the following guidelines:

• ✅ FLOAT : การอ่านค่าจากเซนเซอร์, ข้อมูลการวัด, การประมวลผลสถิติ — ที่ ความแตกต่างจากการปัดเศษเล็กน้อยเป็นที่ยอมรับ .
• ✅ DOUBLE : เมื่อจำเป็นต้องใช้ความแม่นยำสูง (เช่น การคำนวณทางวิทยาศาสตร์หรือการทำงานวิเคราะห์).
• ✅ DECIMAL : การคำนวณทางการเงินและการเรียกเก็บเงินที่ไม่ยอมรับข้อผิดพลาด .

Choosing the wrong type can allow small errors to accumulate into serious calculation mistakes. In high-precision systems, it is often wise to adopt the mindset that “FLOAT should generally be avoided” unless approximation is explicitly acceptable.

7. กรณีการใช้งานจริงและแนวปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับ FLOAT

กรณีการใช้งานจริงสำหรับ FLOAT

The MySQL FLOAT data type is widely used in scenarios where performance is more important than absolute precision. Below are representative examples.

1. การบันทึกข้อมูลเซ็นเซอร์ (IoT และการตรวจสอบ)

Sensor values such as temperature, humidity, and atmospheric pressure typically prioritize tracking trends over absolute precision. In these cases, FLOAT is well suited.

CREATE TABLE sensor_logs (
  temperature FLOAT,
  humidity FLOAT,
  recorded_at DATETIME
);

For use cases involving millions of records and high-frequency inserts, FLOAT provides practical performance benefits.

2. พิกัดเกมและแอปพลิเคชัน 3D

In game development and graphics processing, coordinates and rotation angles are commonly stored as FLOAT values. These values are primarily used for internal calculations, and minor rounding differences are generally acceptable.

3. ข้อมูลสถิติและผลลัพธ์การเรียนรู้ของเครื่องระดับกลาง

In statistical processing or AI training workflows, intermediate results may be stored as FLOAT values to reduce computational overhead. Since subsequent normalization or correction steps are typically applied, small rounding differences are usually not problematic.

กรณีการใช้งานที่ควรหลีกเลี่ยง

There are also clear situations where FLOAT should not be used.

• ❌ ค่ามูลค่าเงิน, การกำหนดราคา, และการคำนวณอัตราภาษี
• ❌ การคูณราคาต่อหน่วยที่แม่นยำหรือการรวมข้อมูลทางการเงิน
• ❌ ค่าที่พิมพ์บนใบแจ้งหนี้หรือใบเสร็จรับเงิน

For example, the following table definition is risky:

-- Incorrect usage example
CREATE TABLE invoices (
  amount FLOAT
);

This structure can introduce rounding discrepancies smaller than one cent, potentially causing mismatches between billed and paid amounts. In such cases, use a type such as DECIMAL(10,2) to guarantee precision.

แนวปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการใช้ FLOAT อย่างปลอดภัย

1. ใช้ FLOAT เฉพาะเมื่อความแตกต่างจากการปัดเศษเป็นที่ยอมรับได้

• จำกัดการใช้เฉพาะข้อมูลเซ็นเซอร์ทางกายภาพ, บันทึก, และสถานการณ์ค่าประมาณอื่น ๆ.

2. หลีกเลี่ยงการเปรียบเทียบความเท่ากันโดยตรง

• อย่าใช้การเปรียบเทียบเช่น value = 0.1 แต่ให้ใช้การเปรียบเทียบแบบช่วงค่า.

  WHERE value BETWEEN 0.0999 AND 0.1001
  

3. ประเมินประเภทตัวเลขทางเลือกเสมอ

• ชี้แจงว่าข้อมูลเป็นค่าการเงินที่ผู้ใช้มองเห็นหรือเป็นการวัดระดับเครื่องก่อนเลือกประเภท.

4. ตรวจสอบพฤติกรรมในเวอร์ชัน MySQL และสภาพแวดล้อมของคุณ

• พฤติกรรมการปัดเศษและผลลัพธ์การเปรียบเทียบตัวเลขอาจแตกต่างกันเล็กน้อยตามสภาพแวดล้อม การตรวจสอบก่อนการปรับใช้เป็นสิ่งจำเป็น.

8. ความเข้าใจผิดทั่วไปและการแก้ไขปัญหา

ความเข้าใจผิด #1: “FLOAT สามารถคำนวณได้อย่างแม่นยำ”

A common misunderstanding is assuming that 0.1 + 0.2 = 0.3 will always evaluate to TRUE when using FLOAT.

In reality, FLOAT values are stored as approximate binary representations, so the result may not be exactly equal.

SELECT 0.1 + 0.2 = 0.3; -- May return FALSE

สาเหตุ:

• ค่าต่าง ๆ เช่น 0.1, 0.2, และ 0.3 ไม่สามารถแทนค่าได้อย่างแม่นยำในรูปแบบไบนารี ทำให้เกิดความแตกต่างจากการปัดเศษเล็กน้อย.

วิธีแก้ไข:

• เมื่อเปรียบเทียบผลลัพธ์ของ FLOAT ให้ใช้การเปรียบเทียบที่คำนึงถึงขอบเขตความผิดพลาดที่ยอมรับได้.

  SELECT ABS((0.1 + 0.2) - 0.3) < 0.00001;
  

ความเข้าใจผิด #2: “การระบุ FLOAT(M,D) รับประกันความแม่นยำ”

Many developers assume that defining FLOAT(7,4) guarantees exact storage with 4 decimal places.

ในความเป็นจริง FLOAT ยังเก็บค่าประมาณภายใน และความแม่นยำไม่รับประกันแม้ว่า M และ D จะถูกระบุ นี่เป็นความแตกต่างสำคัญจาก DECIMAL.

Solution:

• ใช้ประเภท DECIMAL เมื่อจำเป็นต้องมีความแม่นยำเชิงตัวเลขอย่างเคร่งครัด.

Misconception #3: “Standard Comparison Operators Work Normally”

คำสั่งเช่น WHERE value = 0.1 มักล้มเหลวในการทำงานตามที่คาดหวัง.

Cause:

• ความแตกต่างของการปัดเศษแบบ floating‑point ทำให้การเปรียบเทียบเท่ากันอย่างแม่นยำไม่คืนค่า TRUE.

Solution:

• ใช้ การเปรียบเทียบแบบช่วง หรือเก็บค่าด้วย DECIMAL เพื่อการจับคู่ที่แม่นยำ.

Misconception #4: “FLOAT Is Faster and Always Better Than DECIMAL”

แม้ FLOAT จะเร็วและมีน้ำหนักเบา แต่ข้อได้เปรียบด้านประสิทธิภาพนั้นมาพร้อมกับการสูญเสียความแม่นยำ ไม่เหมาะสำหรับค่าที่เป็นยอดคงเหลือ, ราคาหรือปริมาณที่ความคลาดเคลื่อนไม่อาจยอมรับได้.

Solution:

• กำหนดความต้องการของระบบอย่างชัดเจน (ความแม่นยำ vs ประสิทธิภาพ) และเลือกใช้ FLOAT หรือ DECIMAL อย่างเหมาะสม.

Common Issues and Recommended Fixes

9. Conclusion

What Is the FLOAT Data Type?

ประเภทข้อมูล MySQL FLOAT เป็น ประเภท floating‑point ที่ออกแบบมาเพื่อเก็บและประมวลผลค่าทศนิยมโดยประมาณ มีข้อได้เปรียบเช่นการใช้พื้นที่จัดเก็บน้อยและสามารถจัดการช่วงตัวเลขกว้างได้ อย่างไรก็ตาม เนื่องจากมี ข้อจำกัดด้านความแม่นยำและความเสี่ยงจากการปัดเศษ จึงต้องใช้ด้วยความเข้าใจพฤติกรรมและวัตถุประสงค์ที่ชัดเจน.

Main Points Covered in This Article

• FLOAT Basics : ประเภท floating‑point ที่มีความแม่นยำประมาณ 7 หลักสำคัญ.
• Precision and Rounding : ความแตกต่างของการปัดเศษเล็กน้อยอาจเกิดขึ้น จึงต้องระมัดระวังเมื่อทำการเปรียบเทียบ.
• Syntax and Usage : รองรับ FLOAT(M,D) รวมถึงตัวปรับแต่งเช่น UNSIGNED และ ZEROFILL.
• Comparison with Other Numeric Types :
• DOUBLE ให้ความแม่นยำสูงกว่า.
• DECIMAL รับประกันการคำนวณเชิงตัวเลขที่แม่นยำโดยไม่มีข้อผิดพลาดจากการปัดเศษ.
• Appropriate Use Cases : ข้อมูลเซนเซอร์และค่าทางสถิติที่ความแตกต่างจากการปัดเศษเล็กน้อยเป็นที่ยอมรับ.
• Cases to Avoid : การคำนวณทางการเงิน, การเรียกเก็บเงิน หรือภาษีที่ต้องการความแม่นยำเต็มที่.
• Common Misconceptions and Solutions : ทำไมการเปรียบเทียบเช่น = 0.1 อาจล้มเหลว และวิธีใช้เงื่อนไขที่อิงความคลาดเคลื่อนแทน.

If You’re Unsure Whether to Use FLOAT

เมื่อไม่แน่ใจ ให้ใช้กฎง่าย ๆ นี้:

“ระบบของคุณสามารถยอมรับความแตกต่างจากการปัดเศษเล็กน้อยได้หรือไม่?”
YES → FLOAT หรือ DOUBLE
NO → DECIMAL

คำตอบของคุณต่อคำถามนี้จะกำหนดประเภทตัวเลขที่เหมาะสมโดยตรง.

The Right Choice Leads to Reliable Systems

ในการออกแบบฐานข้อมูล การเลือกประเภทตัวเลขมักถูกมองข้าม แต่จริง ๆ แล้วอาจเป็นแหล่งที่มาของบั๊กและความไม่สอดคล้องในอนาคต การเข้าใจ FLOAT อย่างถูกต้องและใช้เฉพาะในสถานการณ์ที่เหมาะสมจะช่วยให้ระบบทำงานได้ เสถียรและการประมวลผลข้อมูลเป็นไปอย่างน่าเชื่อถือ.

เราหวังว่าบทความนี้จะช่วยสนับสนุนการตัดสินใจออกแบบและใช้งาน MySQL ของคุณ.

Frequently Asked Questions (FAQ)

Q1. What is the difference between FLOAT and DOUBLE?

A.
FLOAT เป็นประเภท floating‑point ความแม่นยำระดับ single‑precision ที่รองรับประมาณ 7 หลักสำคัญ ส่วน DOUBLE เป็นประเภท double‑precision ที่รองรับประมาณ 15–16 หลักสำคัญ
ใช้ DOUBLE เมื่อจำเป็นต้องการความแม่นยำสูงกว่า ใช้ FLOAT เมื่อความประหยัดพื้นที่จัดเก็บและประสิทธิภาพสำคัญกว่า.

Q2. What do M and D mean in FLOAT(M,D)?

A.
M แทนจำนวนตัวเลขทั้งหมด (ส่วนเต็ม + ส่วนทศนิยม) และ D แทนจำนวนตัวเลขหลังจุดทศนิยม ตัวอย่างเช่น FLOAT(7,4) อนุญาตให้มีตัวเลขทั้งหมด 7 ตัว โดยมี 4 ตัวหลังจุดทศนิยม
อย่างไรก็ตาม ค่าดังกล่าวควบคุมการแสดงผลเท่านั้นและไม่ได้รับประกันความแม่นยำที่แน่นอน.

Q3. Can I use FLOAT for monetary values?

A.
ไม่แนะนำ เนื่องจาก FLOAT เก็บค่าประมาณและอาจทำให้เกิดความแตกต่างจากการปัดเศษ สำหรับข้อมูลทางการเงินที่ต้องการความแม่นยำเต็มที่ ควรใช้ประเภท DECIMAL แทน

Q4. ทำไมค่าของ FLOAT ถึงไม่ตรงกันในการเปรียบเทียบเท่ากับ (=)?

A.
ค่าของ FLOAT ถูกเก็บเป็นการแสดงผลแบบไบนารีแบบประมาณ ตัวอย่างเช่น 0.1 อาจไม่ได้บันทึกอย่างแม่นยำ ดังนั้นการเปรียบเทียบเช่น = 0.1 อาจให้ผลเป็น FALSE
แนะนำให้ใช้การเปรียบเทียบแบบช่วงที่คำนึงถึงความคลาดเคลื่อนจากการปัดเศษที่ยอมรับได้

Q5. มีวิธีใดที่จะหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดจากการปัดเศษเมื่อใช้ FLOAT หรือไม่?

A.
ไม่มี หากคุณใช้ FLOAT ความแตกต่างจากการปัดเศษจะไม่สามารถกำจัดได้อย่างสมบูรณ์ หากต้องการความแม่นยำสูง ควรหลีกเลี่ยงการใช้ FLOAT ทั้งหมดและใช้ DECIMAL แทน

Q6. ทำไม MySQL จึงให้ประเภทข้อมูล FLOAT?

A.
FLOAT มีข้อได้เปรียบสำคัญคือทำให้สามารถ ประมวลผลตัวเลขได้อย่างรวดเร็วด้วยการใช้พื้นที่จัดเก็บน้อย มันมีประสิทธิภาพสูงในสถานการณ์ที่ยอมรับความแตกต่างจากการปัดเศษได้ เช่น การบันทึกข้อมูลเซ็นเซอร์, บันทึกสถิติ, และการประมวลผลพิกัด 3 มิติ
เมื่อใช้อย่างเหมาะสม FLOAT สามารถปรับปรุงประสิทธิภาพของระบบได้อย่างมีนัยสำคัญ