Float32 | Float64 | BFloat16 타입

CREATE TABLE IF NOT EXISTS float_vs_decimal
(
   my_float Float64,
   my_decimal Decimal64(3)
)
ENGINE=MergeTree
ORDER BY tuple();

# Generate 1 000 000 random numbers with 2 decimal places and store them as a float and as a 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 │
└────────────────────┴──────────────────────┘

ClickHouse와 C에서의 동일한 타입은 다음과 같습니다.

• Float32 — float.
• Float64 — double.

ClickHouse의 부동 소수점 타입에는 다음과 같은 별칭이 있습니다.

• Float32 — FLOAT, REAL, SINGLE.
• Float64 — DOUBLE, DOUBLE PRECISION.

테이블을 생성할 때 부동 소수점 수에 대해 숫자 매개변수(예: FLOAT(12), FLOAT(15, 22), DOUBLE(12), DOUBLE(4, 18))를 지정할 수 있지만, ClickHouse에서는 이를 무시합니다.

부동소수점 수 사용​

• 부동소수점 수를 사용한 계산에서는 반올림 오차가 발생할 수 있습니다.

SELECT 1 - 0.9

┌───────minus(1, 0.9)─┐
│ 0.09999999999999998 │
└─────────────────────┘

• 계산 결과는 계산 방식(컴퓨터 시스템의 프로세서 종류와 아키텍처)에 따라 달라집니다.
• 부동소수점 계산은 무한대(Inf)나 「숫자가 아님(Not-a-Number)」(NaN)과 같은 값을 결과로 생성할 수 있습니다. 계산 결과를 처리할 때 이를 고려해야 합니다.
• 텍스트에서 부동소수점 숫자를 파싱할 때, 결과가 항상 가장 가까운 기계에서 표현 가능한 값이 아닐 수 있습니다.

NaN 및 Inf​

표준 SQL과 달리 ClickHouse는 다음과 같은 부동소수점 수 범주를 지원합니다.

• Inf – 무한대.

SELECT 0.5 / 0

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

• -Inf — 음의 무한대입니다.

SELECT -0.5 / 0

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

• NaN — 숫자가 아님(Not a Number)을 나타냅니다.

SELECT 0 / 0

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

NaN 정렬 규칙은 ORDER BY 절 섹션을 참조하십시오.

BFloat16​

BFloat16은 8비트 지수, 부호, 7비트 가수를 갖는 16비트 부동 소수점 데이터 형식입니다. 머신 러닝 및 AI 애플리케이션에서 유용하게 사용됩니다.

ClickHouse는 Float32와 BFloat16 간의 변환을 지원하며, toFloat32() 또는 toBFloat16 함수를 사용해 수행할 수 있습니다.