在 BigQuery 中，NUMERIC 和 FLOAT64 都是用于存储数值数据的类型，但它们有几个关键区别：

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1. 区别

类型 | NUMERIC | FLOAT64
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存储精度 | 高精度：38 位总精度，9 位小数 | 浮点数：基于 IEEE 754 双精度浮点数
数值范围 | -9.9999999999999999999999999999999999999 到 9.9999999999999999999999999999999999999 | 近似 ±1.7976931348623157 × 10^308
精度问题 | 无精度丢失，适用于精确计算 | 可能会有精度误差，特别是在小数计算时
存储方式 | 定点存储，适合精确计算 | 浮点存储，可能存在精度误差
计算性能 | 相对较慢，因为涉及高精度计算 | 计算更快，但可能有舍入误差
存储大小 | 16 字节 | 8 字节



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2. 应用场景

使用场景	推荐使用的类型	说明

| 使用场景 | 推荐使用的类型 | 说明 |
|---|---|---|
| 金融、会计、货币计算 | NUMERIC | 需要保证精确计算，如金额计算、账单、利率等。 |
| 科学计算、物理仿真 | FLOAT64 | 需要处理极大或极小的数值范围，并且可以接受精度损失。 |
| 统计分析、机器学习 | FLOAT64 | 计算速度更快，通常不需要高精度。 |
| 数据库主键、ID 计算 | NUMERIC | 需要保证数值的精确性，而不是近似值。 |
| 测量数据、传感器数据 | FLOAT64 | 传感器数据通常是近似值，不需要过高的精度。 |



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3. 选择建议
	•	如果数值计算需要绝对精度（如金融、货币交易、税务等），选择 NUMERIC。
	•	如果需要更大的数值范围或浮点计算（如统计、科学计算、机器学习），选择 FLOAT64。
	•	如果数据主要用于存储和查询，而非频繁计算，使用 NUMERIC 可能更合适。
	•	如果性能优先于精度（如大规模计算、聚合分析），使用 FLOAT64 更高效。

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4. 示例

(1) NUMERIC 示例

SELECT CAST(12345.6789 AS NUMERIC) AS precise_number;

结果：

precise_number
---------------
12345.678900000

(保证9位小数，不会丢失精度)

(2) FLOAT64 示例

SELECT CAST(12345.6789 AS FLOAT64) AS approx_number;

结果：

approx_number
--------------
12345.6789

(可能会有微小的浮点误差)

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5. 总结
	•	NUMERIC 适用于高精度计算，如金融和会计应用。
	•	FLOAT64 适用于大范围数值和快速计算，如统计、科学计算和机器学习。
	•	如果不确定，优先考虑 NUMERIC，但在高性能需求场景下可以使用 FLOAT64。

你可以根据具体业务需求选择合适的数据类型！ 🚀