> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://private-7c7dfe99-mintlify-8c05c8a2.mintlify.site/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

> توثيق أنواع البيانات ذات الفاصلة العائمة في ClickHouse: Float32، Float64، وBFloat16

# أنواع Float32 | Float64 | BFloat16

<Note>
  إذا كنت بحاجة إلى حسابات دقيقة، وخاصةً إذا كنت تعمل مع بيانات مالية أو بيانات أعمال تتطلب دقة عالية، فمن الأفضل استخدام [Decimal](/ar/reference/data-types/decimal) بدلًا من ذلك.

  قد تؤدي [الأعداد ذات الفاصلة العائمة](https://en.wikipedia.org/wiki/IEEE_754) إلى نتائج غير دقيقة، كما هو موضح أدناه:

  ```sql theme={null}
  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;
  ```

  ```sql theme={null}
  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 │
  └────────────────────┴──────────────────────┘
  ```
</Note>

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)` و`FLOAT(15, 22)` و`DOUBLE(12)` و`DOUBLE(4, 18)`)، لكن ClickHouse يتجاهلها.

<div id="using-floating-point-numbers">
  ## استخدام الأعداد ذات الفاصلة العائمة
</div>

* قد تؤدي العمليات الحسابية على الأعداد ذات الفاصلة العائمة إلى حدوث خطأ في التقريب.

```sql theme={null}
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.

<div id="nan-and-inf">
  ## NaN و Inf
</div>

على عكس SQL القياسي، يدعم ClickHouse الفئات التالية من الأعداد ذات الفاصلة العائمة:

* `Inf` – ما لا نهاية.

```sql theme={null}
SELECT 0.5 / 0

┌─divide(0.5, 0)─┐
│            inf │
└────────────────┘
```

* `-Inf` — سالب ما لا نهاية.

```sql theme={null}
SELECT -0.5 / 0

┌─divide(-0.5, 0)─┐
│            -inf │
└─────────────────┘
```

* `NaN` — ليس عددًا.

```sql theme={null}
SELECT 0 / 0

┌─divide(0, 0)─┐
│          nan │
└──────────────┘
```

راجع قواعد فرز `NaN` في قسم [عبارة ORDER BY](/ar/reference/statements/select/order-by).

<div id="nan-values-in-set-semantics">
  ## قيم NaN في دلالات المجموعات
</div>

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](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/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` و`GROUP BY` و`uniqExact` و`countDistinct` وequi-`JOIN` على مفتاح `Float`:

```sql theme={null}
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:

```sql theme={null}
-- 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` و`GROUP BY` و`JOIN`.

<div id="bfloat16">
  ## BFloat16
</div>

`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` و`BFloat16`،
ويمكن تنفيذ ذلك باستخدام الدالتين [`toFloat32()`](/ar/reference/functions/regular-functions/type-conversion-functions#toFloat32) أو [`toBFloat16`](/ar/reference/functions/regular-functions/type-conversion-functions#toBFloat16).

<Note>
  معظم العمليات الأخرى غير مدعومة.
</Note>