Usando Tipos de Datos de Punto Flotante en PostgreSQL

En este artículo, exploraremos el uso de tipos de datos de punto flotante en PostgreSQL. Los tipos de datos de punto flotante son útiles para representar números con un grado de precisión decimal variable. Son especialmente importantes en campos que requieren cálculos con decimales, como la contabilidad y las estadísticas de negocios.

En la primera sección, discutiremos los diferentes tipos de datos de punto flotante disponibles en PostgreSQL. Luego, exploraremos cómo usar estos tipos de datos en la creación de tablas y en consultas de datos. En la sección posterior, consideraremos las mejores prácticas para trabajar con números de punto flotante.

📋 Aquí podrás encontrar✍

Tipos de Datos de Punto Flotante en PostgreSQL
Uso de Tipos de Datos de Punto Flotante
Mejores Prácticas para Trabajar con Números de Punto Flotante
Ejemplos de Código
Conclusión
Preguntas Frecuentes

Tipos de Datos de Punto Flotante en PostgreSQL

PostgreSQL admite varios tipos de datos de punto flotante. Estos incluyen FLOAT, REAL y DOUBLE PRECISION. FLOAT tiene una precisión de 6 dígitos y una escala de hasta 126 dígitos. REAL tiene una precisión de 15 dígitos y una escala de hasta 308 dígitos. DOUBLE PRECISION tiene una precisión de 15 dígitos y una escala de hasta 308 dígitos también.

Uso de Tipos de Datos de Punto Flotante

Para crear una tabla que incluya un tipo de datos de punto flotante, usa el tipo de dato apropiado al crear la columna. Por ejemplo, para crear una columna de tipo DOUBLE PRECISION, se utiliza el siguiente código:

CREATE TABLE ejemplo( numero_doble DOUBLE PRECISION );

En este ejemplo, hemos creado una tabla llamada "ejemplo" que incluye una columna llamada "numero_doble" de tipo DOUBLE PRECISION.

Para insertar datos en la tabla, use una instrucción INSERT. Asegúrese de insertar valores que coincidan con su escala de precisión. Por ejemplo:

INSERT INTO ejemplo (numero_doble) VALUES (567.89);

En este ejemplo, hemos insertado un valor de 567.89 en la columna "numero_doble".

Mejores Prácticas para Trabajar con Números de Punto Flotante

Aquí hay algunas mejores prácticas para trabajar con números de punto flotante en PostgreSQL:

- Evite sumar o restar numeros de punto flotante con diferentes escalas de precisión.
- Use ROUND () para mostrar números de punto flotante con una precisión limitada.
- Cuando se realizan cálculos de división, asegúrese de que el divisor no sea 0.
- Utilice el tipo de datos adecuado al crear una tabla en función de sus necesidades de precisión de datos.

Ejemplos de Código

Aquí hay algunos ejemplos de código para trabajar con datos de punto flotante en PostgreSQL:

CREATE TABLE productos( id SERIAL PRIMARY KEY, precio DOUBLE PRECISION );


INSERT INTO productos (precio)

VALUES (19.99);

SELECT ROUND(precio, 2) FROM productos;

En este ejemplo, hemos creado una tabla "productos" que incluye una columna "precio" de tipo DOUBLE PRECISION. Luego, hemos insertado un valor de precio en la tabla y hemos consultado el valor usando ROUND () para limitar la precisión a dos decimales.

Conclusión

En este artículo, hemos explorado el uso de tipos de datos de punto flotante en PostgreSQL. Ahora deberías tener una comprensión más profunda de cómo crear tablas y consultar datos utilizando tipos de datos de punto flotante, así como algunas mejores prácticas para trabajar con ellos. ¡Empieza a trabajar con datos de punto flotante en PostgreSQL hoy mismo!

Preguntas Frecuentes

¿Cuántos tipos de datos de punto flotante están disponibles en PostgreSQL?

PostgreSQL admite tres tipos de datos de punto flotante: FLOAT, REAL y DOUBLE PRECISION.

¿Qué es la precisión de un número de punto flotante?

La precisión se refiere al número de dígitos significativos en un número de punto flotante. Los números de punto flotante de mayor precisión tendrán más dígitos significativos.

¿Cómo puedo garantizar la precisión en mis cálculos de números de punto flotante?

Utilice el tipo de datos adecuado para el nivel de precisión requerido y trate de evitar cálculos que involucren números de punto flotante con diferentes escalas de precisión.