你不一定了解MySQL中的Decimal数据类型

一、前言

 
  在此之前笔者写过一篇博客《你说精通MySQL其实很菜jī（基础篇）：你不一定会的基本技巧或知识点（值得一看）》，本文内容是从那篇博客截取出来的。MySQL中Decimal数据类型大家经常使用到，但是，你真的了解这种数据类型吗？笔者按照官方文档探索了一番，能力有限，不一定做到完全无错误，希望广大读者能及时指出问题，大家一起学习和进步。
 
  与MySQL相关的安装部署博客如下：

最新MySQL-5.7.40在云服务器Centos7.9安装部署
 
写最好的Docker安装最新版MySQL8（mysql-8.0.31）教程（参考Docker Hub和MySQL官方文档）

  本文由 CSDN@大白有点菜 原创，如需转载，请说明出处。如果觉得文章还不错，可以 点赞+收藏+关注 ，你们的肯定是我创作优质博客的最大的动力。
 

二、什么是Decimal

 
  Decimal属于定点类型（Fixed-Point Types），是 NUMERIC 的实现。和浮点数（Double和Float，近似值）不同，它是一种精确值，用于存储精确的数字数据值，例如货币数据。MySQL 以二进制格式存储 Decimal 值。那你们知道Decimal最大支持多少位吗？参数值如何写呀？占用多大空间呀？
 
  Decimal类型主要关注两个重要参数：精度（precision）和小数位数（scale）。官方在 Decimal数据类型特征 文档中有详细介绍，包括最大位数、存储格式、存储要求几大主题。笔者对比过，MySQL8.0和5.7的文档介绍内容是一样的，笔者选取8.0的文档来介绍。
 
  Decimal 默认最大位数（精度，precision）是 10 ，默认小数点位数（scale）是 0 。最大位数（精度，precision） M 范围为 1 到 65 ，小数点位数（scale） D 范围为 0 到 30 ，整数位数为（M - D），小数点位数为 D 。Decimal 使用 二进制格式存储。

DECIMAL(M,D)

  例如 DECIMAL(5,2)，精度是 5 ，小数位数是 2 ，整数位数是 5 - 2 = 3 ，是怎么在数据库中体现出来的呢？如果精度太小，是会报超出范围错误的。我们先来看看过程操作，那样能更好地理解 DECIMAL 的具体用法。
 
  【MySQL官方8.0、5.7关于Decimal介绍的文档地址，并附上划词翻译插件的谷歌翻译】：
  https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/fixed-point-types.html
  https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/fixed-point-types.html
 

 
  笔者使用第三方可视化工具 Navicat 新建的 tb_user 表中有一个 money 字段，数据类型设置为 decimal ，“长度” 和 “小数点” 都不设置数值，保存后，自动默认赋值，“长度”赋值为 10 ，“小数点”赋值为 0 。同时 money 字段的数值显示是没有小数部分的。
 

 

 
  如果将“小数点”设置为 2 ，那么 money 字段的数值显示出现了小数点，并且全是 0。
 

 

 
  笔者将 money 字段的数值修改为具体的小数，同时将“长度”修改为 5 ，“小数点”修改为 2 ，保存是成功的，并不报错。此时数值的长度一共有5个，包括整数部分3个和小数部分2个，例如 200.02 。
 

 

 
  一旦将“长度”修改为 4 ，“小数点”保持 2 不变，再次保存时，立马报错：1264 - Out of range value for column 'money' at row 1 大概意思就是 money 列的值超出范围。这个报错也很容易找到原因，因为前面存储的数值（如200.02）是5位精度的，现在修改为4位精度，肯定会超出范围错误啦！
 

 
【定点类型（Fixed-Point Types）总结】

1、如果存储的数值要求精度（长度）特别大，默认值 10 是远远不够用的，不然会报超出值范围异常。不要遗漏设置小数点位数。
 
2、如果存储的数值要求准确的精度，千万不要使用浮点数（double 或 float）类型，一定要选择定点数（小数）类型（decimal），因为浮点数是近似值，小数才是精确值。有符号整数值不超过 127 ，无符号整数值不超过 255 的建议使用 tinyint 类型，那样占用空间更小。
 
3、一定要注意注意再注意，如果小数点位数从 2 设置到 0，再从 0 设置回 2 ，那是会导致具体的小数部分丢失的，即 200.02 -> 200 -> 200.00 ，也就是最后不会变回 200.02 ，而是直接丢失了小数 0.02 那部分而变成了 200.00 。

【延伸阅读】
 
  官方文档关于 DECIMAL 数据类型特征介绍：
  https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/precision-math-decimal-characteristics.html
 
  笔者在查阅相关资料的时候，看到有些博文写到 decimal 的占用字节是如何算出来的，然后笔者也去MySQL官网查询，发现根本不是写的那么一回事？难道别人写的是错误的？现在就来分析一下，看看网上的博客写的有关 decimal 占用字节和官网介绍的有哪些出入。
 
  先贴一部分网上博客的内容截图，如下所示：
 

 

 

 
  笔者从网上博客，总结出其他博主要表达的几点意思：

（1）DECIMAL(M,D) 是在 MySQL 5.1 引入的。
 
（2）DECIMAL(M,D) 的占用字节数是 M + 2 。

  真的是这样吗？其实啊，网上有太多太多这样的博客，人云亦云，别人说点东西，自己就把里面的内容当做权威，然后自己也写一篇这样类似的博客，却从来不去探究博客内容有没有问题，传递各种错误信息，这很害人啊！写技术类的文档，应该要以官网文档为根据，要做到博客内容有理有据，不睁眼说瞎话。好了，回归正题，笔者能力也有限，希望广大读者指出错误。
 
  经过笔者研究，DECIMAL(M,D) 是在 MySQL 5 引入的，确切地说，是在 MySQL-5.0.2 版本引入的，一直到最新的 MySQL-8.0.31 ，源代码有经过不少修改，就是说 MySQL-5.0.1 和之前的版本都不存在 DECIMAL(M,D) 。有读者就不服了，你怎么知道的？当然是笔者下载N多版本的源码，一个个去找的呀，找出来 MySQL-5.0.1 并不存在 decimal.c 文件，而是在 MySQL-5.0.2 出现了！
 
  DECIMAL(M,D) 是 decimal.c 或 decimal.cc 中定义的方法，这里需要注意，MySQL-5.0.2 源码包中 decimal.c 文件后缀是“.c”，但在最新的 MySQL-8.0.31 源码包中 decimal.cc 文件后缀却变为了“.cc”。无论是 decimal.c 或 decimal.cc 文件，都是在源码包的 strings 目录下。
 
  github上MySQL各版本源码下载：

mysql-5.0.1源码：https://github.com/mysql/mysql-server/releases/tag/mysql-5.0.1
 
mysql-5.0.2源码：https://github.com/mysql/mysql-server/releases/tag/mysql-5.0.2
 
mysql-8.0.31源码：https://github.com/mysql/mysql-server/releases/tag/mysql-8.0.31

 

 

 
  那么目前MySQL官网是如何介绍 DECIMAL 数据类型特征的呢？笔者也发现，官网只能查 5.6、5.7和8.0 三个版本的文档，前面低版本的文档查询不到了，不知是移除了还是放到别的位置。
 
  【关于 DECIMAL 数据类型特征的官方文档介绍，从上到下是 8.0 、5.7、5.6】：
  https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/precision-math-decimal-characteristics.html
  https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/precision-math-decimal-characteristics.html
  https://dev.mysql.com/doc/refman/5.6/en/precision-math-decimal-characteristics.html
 
  官网都是英文，对于英语差的人，简直是天书而不可窥也！这可难不倒笔者我，特意使用浏览器的划词翻译（需要收费，WX一个月5元，一年45元，谷歌翻译功能需要特别方法，笔者喜欢这款插件是因为翻译后支持中英文同时显示）插件为大家友好地服务。谷歌翻译已经退出中国导致正常插件无法使用，但方法总比困难多是吧。
 

 

 
  官网中提到，例子 DECIMAL(18,9) 中，整数部分有（18 - 9 = 9）个数字，小数部分有9个数字，那么9个数字占用4字节，两部分一共占用（4 + 4 = 8）字节。再来一个例子，DECIMAL(20,6) 中整数部分有14个数字，小数部分只有6个数字，14拆分为9和5，由于剩余数字个数是5到6之间，所以占用3字节，DECIMAL(20,6) 总的占用字节为（4 + 3 + 3 = 10）。
 

剩余数字	字节数
0	0
1-2	1个
3-4	2个
5-6	3个
7-9	4个

 
  难道其它博客中写到的 DECIMAL(M,D) 占用字节为 M+2 是错误的吗？按那些博客的逻辑，DECIMAL(18,9)占用字节应该为20字节，DECIMAL(20,6)占用字节应该为22字节了，这和官方文档说的完全不一样啊！
 
  其实，笔者认为，那些博客中写到的关于 DECIMAL 字节占用计算不一定就是错误的，应该旧版本就是这么处理的，不然总不能空穴来风，乱说一通吧？随着版本升级，有些数值逻辑处理可能导致各种问题，官方肯定是要优化算法的。笔者只能说，那些博客都是各种抄，有些东西过时了，也不自己去研究一下。学习就要紧跟时代步伐，多看看官方文档才能掌握更多新知识，不要随便将别人的文章当权威！
 
  MySQL源码中，DECIMAL(M,D) 是怎么将 decimal 转换为 二进制 的呢？由于 decimal.c 或 decimal.cc 是用 c++ 去写的，这门编程语言笔者早就还给大一老师了，所以也看不懂，但是方法上面的注解中有个例子，可以拿出来讲解，相信读者们都能容易理解 decimal 转换为 二进制 的过程。
 
  【MySQL-8.0.31源码中的 decimal.cc 文件中的 decimal2bin 方法核心代码】：

/*
  Convert decimal to its binary fixed-length representation
  two representations of the same length can be compared with memcmp
  with the correct -1/0/+1 result

  SYNOPSIS
    decimal2bin()
      from    - value to convert
      to      - points to buffer where string representation should be stored
      precision/scale - see decimal_bin_size() below

  NOTE
    the buffer is assumed to be of the size decimal_bin_size(precision, scale)

  RETURN VALUE
    E_DEC_OK/E_DEC_TRUNCATED/E_DEC_OVERFLOW

  DESCRIPTION
    for storage decimal numbers are converted to the "binary" format.

    This format has the following properties:
      1. length of the binary representation depends on the {precision, scale}
      as provided by the caller and NOT on the intg/frac of the decimal to
      convert.
      2. binary representations of the same {precision, scale} can be compared
      with memcmp - with the same result as decimal_cmp() of the original
      decimals (not taking into account possible precision loss during
      conversion).

    This binary format is as follows:
      1. First the number is converted to have a requested precision and scale.
      2. Every full DIG_PER_DEC1 digits of intg part are stored in 4 bytes
         as is
      3. The first intg % DIG_PER_DEC1 digits are stored in the reduced
         number of bytes (enough bytes to store this number of digits -
         see dig2bytes)
      4. same for frac - full decimal_digit_t's are stored as is,
         the last frac % DIG_PER_DEC1 digits - in the reduced number of bytes.
      5. If the number is negative - every byte is inversed.
      5. The very first bit of the resulting byte array is inverted (because
         memcmp compares unsigned bytes, see property 2 above)

    Example:

      1234567890.1234

    internally is represented as 3 decimal_digit_t's

      1 234567890 123400000

    (assuming we want a binary representation with precision=14, scale=4)
    in hex it's

      00-00-00-01  0D-FB-38-D2  07-5A-EF-40

    now, middle decimal_digit_t is full - it stores 9 decimal digits. It goes
    into binary representation as is:


      ...........  0D-FB-38-D2 ............

    First decimal_digit_t has only one decimal digit. We can store one digit in
    one byte, no need to waste four:

                01 0D-FB-38-D2 ............

    now, last digit. It's 123400000. We can store 1234 in two bytes:

                01 0D-FB-38-D2 04-D2

    So, we've packed 12 bytes number in 7 bytes.
    And now we invert the highest bit to get the final result:

                81 0D FB 38 D2 04 D2

    And for -1234567890.1234 it would be

                7E F2 04 C7 2D FB 2D
*/
int decimal2bin(const decimal_t *from, uchar *to, int precision, int frac) {
    
    
  dec1 mask = from->sign ? -1 : 0, *buf1 = from->buf, *stop1;
  int error = E_DEC_OK, intg = precision - frac, isize1, intg1, intg1x,
      from_intg, intg0 = intg / DIG_PER_DEC1, frac0 = frac / DIG_PER_DEC1,
      intg0x = intg - intg0 * DIG_PER_DEC1,
      frac0x = frac - frac0 * DIG_PER_DEC1, frac1 = from->frac / DIG_PER_DEC1,
      frac1x = from->frac - frac1 * DIG_PER_DEC1,
      isize0 = intg0 * sizeof(dec1) + dig2bytes[intg0x],
      fsize0 = frac0 * sizeof(dec1) + dig2bytes[frac0x],
      fsize1 = frac1 * sizeof(dec1) + dig2bytes[frac1x];
  const int orig_isize0 = isize0;
  const int orig_fsize0 = fsize0;
  uchar *orig_to = to;

  buf1 = remove_leading_zeroes(from, &from_intg);

  if (unlikely(from_intg + fsize1 == 0)) {
    
    
    mask = 0; /* just in case */
    intg = 1;
    buf1 = &mask;
  }

  intg1 = from_intg / DIG_PER_DEC1;
  intg1x = from_intg - intg1 * DIG_PER_DEC1;
  isize1 = intg1 * sizeof(dec1) + dig2bytes[intg1x];

  if (intg < from_intg) {
    
    
    buf1 += intg1 - intg0 + (intg1x > 0) - (intg0x > 0);
    intg1 = intg0;
    intg1x = intg0x;
    error = E_DEC_OVERFLOW;
  } else if (isize0 > isize1) {
    
    
    while (isize0-- > isize1) *to++ = (char)mask;
  }
  if (fsize0 < fsize1) {
    
    
    frac1 = frac0;
    frac1x = frac0x;
    error = E_DEC_TRUNCATED;
  } else if (fsize0 > fsize1 && frac1x) {
    
    
    if (frac0 == frac1) {
    
    
      frac1x = frac0x;
      fsize0 = fsize1;
    } else {
    
    
      frac1++;
      frac1x = 0;
    }
  }

  /* intg1x part */
  if (intg1x) {
    
    
    int i = dig2bytes[intg1x];
    dec1 x = mod_by_pow10(*buf1++, intg1x) ^ mask;
    switch (i) {
    
    
      case 1:
        mi_int1store(to, x);
        break;
      case 2:
        mi_int2store(to, x);
        break;
      case 3:
        mi_int3store(to, x);
        break;
      case 4:
        mi_int4store(to, x);
        break;
      default:
        assert(0);
    }
    to += i;
  }

  /* intg1+frac1 part */
  for (stop1 = buf1 + intg1 + frac1; buf1 < stop1; to += sizeof(dec1)) {
    
    
    dec1 x = *buf1++ ^ mask;
    assert(sizeof(dec1) == 4);
    mi_int4store(to, x);
  }

  /* frac1x part */
  if (frac1x) {
    
    
    dec1 x;
    int i = dig2bytes[frac1x], lim = (frac1 < frac0 ? DIG_PER_DEC1 : frac0x);
    while (frac1x < lim && dig2bytes[frac1x] == i) frac1x++;
    x = div_by_pow10(*buf1, DIG_PER_DEC1 - frac1x) ^ mask;
    switch (i) {
    
    
      case 1:
        mi_int1store(to, x);
        break;
      case 2:
        mi_int2store(to, x);
        break;
      case 3:
        mi_int3store(to, x);
        break;
      case 4:
        mi_int4store(to, x);
        break;
      default:
        assert(0);
    }
    to += i;
  }
  if (fsize0 > fsize1) {
    
    
    uchar *to_end = orig_to + orig_fsize0 + orig_isize0;

    while (fsize0-- > fsize1 && to < to_end) *to++ = (uchar)mask;
  }
  orig_to[0] ^= 0x80;

  /* Check that we have written the whole decimal and nothing more */
  assert(to == orig_to + orig_fsize0 + orig_isize0);
  return error;
}

 
  使用谷歌进行 decimal2bin 方法上标注的注解翻译，得到以下内容。

将十进制转换为其二进制固定长度表示相同长度的两个表示可以用 memcmp 进行比较正确的 -1/0/+1 结果
 
概要（SYNOPSIS）
 decimal2bin()
  from - 要转换的值
  to - 指向应存储字符串表示的缓冲区
  精度/比例 - 请参见下面的 decimal_bin_size()
 
笔记（NOTE）
 假定缓冲区的大小为 decimal_bin_size(precision, scale)
 
返回值（RETURN VALUE）
 E_DEC_OK/E_DEC_TRUNCATED/E_DEC_OVERFLOW
 
描述（DESCRIPTION）
 用于存储的十进制数被转换为“二进制”格式。
 
 此格式具有以下属性：
  1.二进制表示的长度取决于{precision, scale}由调用者提供，而不是在小数点的 intg/frac 上转换。
  2. 可以将相同 {precision, scale} 的二进制表示与 memcmp 进行比较 - 结果与原始小数的 decimal_cmp() 相同
  （不考虑转换过程中可能出现的精度损失）。
 
 这个二进制格式如下：
  1.首先将数字转换为具有要求的精度和小数位数。
  2.intg 部分的每个完整 DIG_PER_DEC1 数字都按原样存储在 4 个字节中。
  3.第一个 intg % DIG_PER_DEC1 数字存储在减少的字节数中（足够的字节来存储这个数字（digits）数量——见 dig2bytes）
  4.对于 frac 也是如此 - 完整的 decimal_digit_t 按原样存储，最后一个 frac % DIG_PER_DEC1 数字 - 在减少的字节数中。
  5.如果数字是负数 - 每个字节都被反转。
  5.结果字节数组的第一位被反转（因为 memcmp 比较无符号字节，参见上面的属性 2）。

 
  笔者将注解中的例子抽出来，使用谷歌进行翻译，得到以下内容。

例子：
 
 1234567890.1234
 
内部表示为 3 个 decimal_digit_t
 
 1 234567890 123400000
 
（假设我们想要一个精度为 14，比例为 4 的二进制表示）
十六进制是
 
 00-00-00-01 0D-FB-38-D2 07-5A-EF-40
 
现在，中间的 decimal_digit_t 已满 - 它存储 9 个十进制数字。 它去按原样转换为二进制表示形式：
 
 … 0D-FB-38-D2 …
 
第一个 decimal_digit_t 只有一个十进制数字。 我们可以存储一个数字一个字节，不需要浪费四个：
 
 01 0D-FB-38-D2 …
 
现在，最后一位。 它是 123400000 。我们可以用两个字节存储 1234：
 
 01 0D-FB-38-D2 04-D2
 
所以，我们在 7 个字节中打包了 12 个字节的数字。
现在我们反转最高位以获得最终结果：
 
  81 0D FB 38 D2 04 D2
 
对于 -1234567890.1234 它将是
 
 7E F2 04 C7 2D FB 2D

 
  例子中，将 1234567890.1234 这个定点数分解为三部分：1、234567890、1234 ，每部分凑够9个数字，不够的就补0，最后得到以下新的三部分：1、234567890、123400000。我们可以使用第三方网站在线进制转换，如 oschina.net 中的在线进制转换：https://tool.oschina.net/hexconvert 。
 
  将十进制的 1 转换为 十六进制 形式，得到结果为 1 ，可以写作：00-00-00-01 。
 

 
  将十进制的 234567890 转换为 十六进制 形式，得到结果为 dfb38d2 ，可以写作：0D-FB-38-D2 。
 

 
  将十进制的 123400000 转换为 十六进制 形式，得到结果为 75aef40 ，可以写作：07-5A-EF-40 。
 

 
  00-00-00-01 如果使用4个字节存储会很浪费，只有一个数字1，使用1个字节存储就可以了。
 
  0D-FB-38-D2 使用4个字节存储。
 
  1234 只有4个数字，如果使用4个字节存储也很浪费，所以直接对 1234 进行 十六进制转换，如下图所示，得到 4d2 ，写作：04-D2 。这样使用2个字节存储。
 

 
  由上面的结果，得到：01 0D FB 38 D2 04 D2 ，这还不是最终的结果，还需要对最高位（01）进行反转。如何反转呢？使用（10000000）和 01 的二进制（00000001）进行异或运算，0 + 0 = 0，0 + 1 = 1，1 + 0 = 1，1 + 1 = 0，最终得到二进制数 10000001 ，转换为 十六进制 ，得到结果：81 。
 

 
  最终结果是：81 0D FB 38 D2 04 D2 。使用 1 + 4 + 2 = 7 个字节就实现了 1234567890.1234 的存储。
 
  如果是负数 -1234567890.1234 呢？
 
  同样将负数 -1234567890.1234 分解为三个部分，先忽略前面的负号。由正数的处理过程，同样得到 01 0D FB 38 D2 04 D2 7个十六进制数。负数的反转稍微复杂，如下表所示。
 

十六进制数	转换为二进制数	负数是所有二进制数最高位取反得到负数原码	负数反码是原码的最高位不变，其它位取反	反码对应的十六进制	最高位再取反（反转）	最终结果（十六进制）
01	00000001	10000001	11111110	FE	01111110，即 7E	7E
0D	00001101	10001101	11110010	F2		F2
FB	11111011	01111011	00000100	04		04
38	00111000	10111000	11000111	C7		C7
D2	11010010	01010010	00101101	2D		2D
04	00000100	10000100	11111011	FB		FB
D2	11010010	01010010	00101101	2D		2D

  负数 -1234567890.1234 的最终结果为：7E F2 04 C7 2D FB 2D 。