Float32, Float64

Note

高精度が求められる計算、特に金融やビジネスデータの処理には、Decimal の使用を検討してください。

浮動小数点数は以下の例のように不正確な結果を招くことがあります：

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

# 1 000 000 個の小数点以下 2 桁のランダムな数値を生成し、float と decimal として格納
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 │
└────────────────────┴──────────────────────┘

ClickHouseとCでの対応する型は以下の通りです：

Float32 — float
Float64 — double

ClickHouseにおけるFloat型のエイリアスは以下の通りです：

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

テーブル作成時に、浮動小数点数の数値パラメータを設定することができます（例：FLOAT(12), FLOAT(15, 22), DOUBLE(12), DOUBLE(4, 18)）が、ClickHouseはそれらを無視します。

浮動小数点数の使用

浮動小数点数を利用した計算は、丸め誤差を生じる可能性があります。

SELECT 1 - 0.9

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

計算結果は計算方法（プロセッサタイプやコンピュータシステムのアーキテクチャ）に依存します。
浮動小数点計算の結果として、無限大（Inf）や「数ではない」（NaN）といった数値を取得することがあります。これを計算結果の処理時に考慮する必要があります。
テキストから浮動小数点数をパースする際、結果が最も近い機械表現可能な数にならないことがあります。

NaNとInf

標準SQLとは異なり、ClickHouseは以下の浮動小数点数のカテゴリーをサポートしています：

Inf – 無限大

SELECT 0.5 / 0

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

-Inf — 負の無限大

SELECT -0.5 / 0

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

NaN — 数ではない

SELECT 0 / 0

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

NaNのソート順については、ORDER BY句のセクションを参照してください。

Float32, Float64

浮動小数点数の使用​

NaNとInf​

浮動小数点数の使用

NaNとInf