Типы данных для хранения вещественных чисел в PostgreSQL
В статье рассматриваются особенности типов данных для хранения вещественных чисел в PostgreSQL. Типы данных PostgreSQL для работы с вещественными числами: 1) float4, синоним real, синоним float(1..24) 2) float8, синоним float, синоним double precision, синоним float(25..53) 3) numeric синоним decimal. Диапазон для этого типа значительный: 131072 цифр до точки и 16383 цифр после точки. Но если при определении типа указать numeric(точность, масштаб), то максимальные значения точности и масштаба 1000. numeric можно объявить с отрицательным масштабом: значения могут округляться десятков, сотен, тысяч. Кроме чисел и null поддерживаются значения Infinity, -Infinity, NaN. Поля типов данных фиксированной длины не могут вытесняться в TOSAT-таблицу, переменной длины (numeric) могут. float4 обеспечивает точность 6 разрядов (значащих чисел в десятичной системе счисления), float8 обеспечивает точность 15 разрядов. Последний разряд округляется:
#Trump #ally claims he did not intend #Nazi #symbolism by selling pillows for $14.88.
1488 is a combination of two popular #whitesupremacist #numeric #symbols. The first symbol is 14, which is shorthand for the "14 Words" slogan: "We must secure the existence of our people and a future for white children." The second is 88, which stands for "Heil #Hitler" (H being the 8th letter of the alphabet).
— #Hogwash, he knew exactly what he was doing.
NumPy, SciPy, Scikit and Cython for Numeric Computing
Maghreb, Cairo
https://www.meetup.com/softwarehubcairo/events/302346506/
Turk, Ankara
https://www.meetup.com/softwarehub/events/302346460/
Mashreq, Riyadh
https://www.meetup.com/softwarehubriyadh/events/302346561/
RSVP is required.
All members of the Ummah are invited !
#Python
#Programming
#Algorithms
#Numeric
#numpy
#scipy
#scikit
#cython
#matplotlib
#Ummah
#Qatar
#Doha
#Linux
#Palestine
#Cairo
#Ankara
#Riyadh
#Mashreq
#Maghreb
#SoftwareFreedom
#GNU
#python #numeric #explainer #types : "Understanding numeric data types in python"(https://fullspeedpython.com/articles/understanding-numeric-data-types/)