الانتقال إلى المحتوى الرئيسي
إذا كنت بحاجة إلى حسابات دقيقة، وخاصةً إذا كنت تعمل مع بيانات مالية أو بيانات أعمال تتطلب دقة عالية، فمن الأفضل استخدام Decimal بدلًا من ذلك.قد تؤدي الأعداد ذات الفاصلة العائمة إلى نتائج غير دقيقة، كما هو موضح أدناه:
CREATE TABLE IF NOT EXISTS float_vs_decimal
(
   my_float Float64,
   my_decimal Decimal64(3)
)
ENGINE=MergeTree
ORDER BY tuple();

# أنشئ 1 000 000 رقم عشوائي بمنزلتين عشريتين وخزّنها بصيغة float وبصيغة decimal
INSERT INTO float_vs_decimal SELECT round(randCanonical(), 3) AS res, res FROM system.numbers LIMIT 1000000;

SELECT sum(my_float), sum(my_decimal) FROM float_vs_decimal;

┌──────sum(my_float)─┬─sum(my_decimal)─┐
│ 499693.60500000004 │      499693.605 │
└────────────────────┴─────────────────┘

SELECT sumKahan(my_float), sumKahan(my_decimal) FROM float_vs_decimal;

┌─sumKahan(my_float)─┬─sumKahan(my_decimal)─┐
│         499693.605 │           499693.605 │
└────────────────────┴──────────────────────┘
الأنواع المكافئة في ClickHouse وC موضحة أدناه:
  • Float32 — float.
  • Float64 — double.
لأنواع Float في ClickHouse الأسماء المستعارة التالية:
  • Float32 — FLOAT, REAL, SINGLE.
  • Float64 — DOUBLE, DOUBLE PRECISION.
عند إنشاء الجداول، يمكن تحديد معلمات رقمية للأعداد ذات الفاصلة العائمة (مثل FLOAT(12) وFLOAT(15, 22) وDOUBLE(12) وDOUBLE(4, 18))، لكن ClickHouse يتجاهلها.

​
استخدام الأعداد ذات الفاصلة العائمة

  • قد تؤدي العمليات الحسابية على الأعداد ذات الفاصلة العائمة إلى حدوث خطأ في التقريب.
SELECT 1 - 0.9

┌───────minus(1, 0.9)─┐
│ 0.09999999999999998 │
└─────────────────────┘
  • تعتمد نتيجة الحساب على طريقة إجرائه (نوع المعالج ومعمارية نظام الحاسوب).
  • قد تؤدي حسابات الفاصلة العائمة إلى قيم مثل اللانهاية (Inf) و”ليس عددًا” (NaN). ينبغي أخذ ذلك في الاعتبار عند معالجة نتائج الحسابات.
  • عند تحليل الأعداد ذات الفاصلة العائمة من النص، قد لا تكون النتيجة أقرب عدد يمكن للآلة تمثيله.

​
NaN و Inf

على عكس SQL القياسي، يدعم ClickHouse الفئات التالية من الأعداد ذات الفاصلة العائمة:
  • Inf – ما لا نهاية.
SELECT 0.5 / 0

┌─divide(0.5, 0)─┐
│            inf │
└────────────────┘
  • -Inf — سالب ما لا نهاية.
SELECT -0.5 / 0

┌─divide(-0.5, 0)─┐
│            -inf │
└─────────────────┘
  • NaN — ليس عددًا.
SELECT 0 / 0

┌─divide(0, 0)─┐
│          nan │
└──────────────┘
راجع قواعد فرز NaN في قسم عبارة ORDER BY.

​
قيم NaN في دلالات المجموعات

يعرّف معيار IEEE 754 القيمة NaN بحيث تُرجع المقارنة القياسية NaN = NaN القيمة false. ويتبع ClickHouse هذه القاعدة مع العامل =. لكن NaN ليست قيمة واحدة؛ بل تمثل أي نمط بتات يكون فيه الأسّ مكوّنًا بالكامل من الواحدات وتكون المانتيسا غير صفرية. ويمكن أن تنتج العمليات المختلفة ومعماريات CPU المختلفة قيم NaN ببتات إشارة مختلفة أو بحمولات مختلفة للمانتيسا. على سبيل المثال:
  • تنتج 0./0. قيمة NaN يكون بت الإشارة فيها 1 على معظم منصات x86.
  • تنتج القيمة الحرفية nan قيمة NaN يكون بت الإشارة فيها 0.
  • بعد PR #98230، يُرجع مسار AArch64 NEON لـ log قيمة NaN يختلف فيها بت الإشارة عن log القياسي في glibc عند المُدخلات السالبة.
تقارن جداول hash في ClickHouse المفاتيح على مستوى البايت، لذا تُرسَل أنماط البتات المختلفة لـ NaN إلى حاويات مختلفة وتُعامَل على أنها قيم مميزة في العمليات ذات دلالات المجموعات، بما في ذلك DISTINCT وGROUP BY وuniqExact وcountDistinct وequi-JOIN على مفتاح Float: 
SELECT countDistinct(arrayJoin([0./0., nan, log(-1.)]));
-- May return 2 or 3 depending on architecture and build, even though all three inputs are NaN.
يتوافق هذا مع IEEE 754 (فكل قيمة NaN لا تساوي أي قيمة أخرى، بما في ذلك نفسها) لكن ذلك قد يكون مفاجئًا. إذا كنت بحاجة إلى أن تتعامل العمليات ذات دلالات المجموعات مع جميع قيم NaN على أنها متساوية، فوحِّد تمثيلها القياسي في الاستعلام: 
-- Replace every NaN with a single canonical NaN value
SELECT countDistinct(if(isNaN(x), CAST('nan' AS Float64), x))
FROM (SELECT arrayJoin([0./0., nan, log(-1.)]) AS x);
-- Returns 1.

-- Or exclude NaN values from the set entirely
SELECT countDistinct(if(isNaN(x), NULL, x))
FROM (SELECT arrayJoin([0./0., nan, log(-1.)]) AS x);
-- Returns 0.
ينطبق النهج نفسه على مفاتيح DISTINCT وGROUP BY وJOIN.

​
BFloat16

BFloat16 هو نوع بيانات بفاصلة عائمة بعرض 16 بت، يتضمن أسًّا بعرض 8 بت، وإشارة، ومانتيسا بعرض 7 بت. وهو مفيد لتطبيقات التعلّم الآلي والذكاء الاصطناعي. يدعم ClickHouse التحويل بين Float32 وBFloat16، ويمكن تنفيذ ذلك باستخدام الدالتين toFloat32() أو toBFloat16.
معظم العمليات الأخرى غير مدعومة.
آخر تعديل في ٢٥ يونيو ٢٠٢٦