一、
三者的區別介紹
float:浮點型，含字節數為4，32bit，數值范圍為-3.4E38~3.4E38（7個有效位）
double:雙精度實型，含字節數為8，64bit數值范圍-1.7E308~1.7E308（15個有效位）
decimal:數字型，128bit，不存在精度損失，常用於銀行帳目計算。（28個有效位）
單精度浮點數在機內占4個字節，用32位二進制描述。
雙精度浮點數在機內占8個字節，用64位二進制描述。
浮點數在機內用指數型式表示，分解為：數符，尾數，指數符，指數四部分。
數符占1位二進制，表示數的正負。
指數符占1位二進制，表示指數的正負。
尾數表示浮點數有效數字，0.xxxxxxx,但不存開頭的0和點
指數存指數的有效數字。
指數占多少位，尾數占多少位，由計算機系統決定。
可能是數符加尾數占24位，指數符加指數占8位 -- float.
數符加尾數占48位，指數符加指數占16位 -- double.
知道了這四部分的占位，按二進制估計大小范圍，再換算為十進制，就是你想知道的數值范圍。
對編程人員來說，double 和 float 的區別是double精度高，有效數字16位，float精度7位。但double消耗內存是float 的兩倍，double的運算速度比float慢得多，C語言中數學函數名稱double 和 float不同，不要寫錯，能用單精度時不要用雙精度（以省 內存，加快運算速度）。
總結：對於單精度浮點數Float: 當數據范圍在＋－131072（65536×2）以內的時候，float數據精度是正確的，但是超出這個范圍的數據就不穩定，沒有發現有相關的參數設置建議：將float改成double或者decimal，兩者的差別是double是浮點計算，decimal是定點計算，會得到更精確的數據。
分析如下：
一、浮點數的概念及誤差問題：
浮點數是用來表示實數的一種方法，它用 M(尾數) * B( 基數)的E(指數）次方來表示實數，相對於定點數來說，在長度一定的情況下，具有表示數據范圍大的特點。但同時也存在誤差問題，這就是著名的浮點數精度問題！
浮點數有多種實現方法，計算機中浮點數的實現大都遵從 IEEE754 標准，IEEE754 規定了單精度浮點數和雙精度浮點數兩種規格，單精度浮點數用4字節（32bit）表示浮點數，格式是：1位符號位 8位表示指數 23位表示尾數；雙精度浮點數8字節（64bit）表示實數，格式是：1位符號位 11位表示指數 52位表示尾數。同時，IEEE754標准還對尾數的格式做了規范：d.dddddd...，小數點左面只有1位且不能為零，計算機內部是二進制，因此，尾數小數點左面部分總是1。顯然，這個1可以省去，以提高尾數的精度。由上可知，單精度浮點數的尾數是用24bit表示的，雙精度浮點數的尾數是用53bit表示的，轉換成十進制：
2^24 - 1 = 16777215
2^53 - 1 = 9007199254740991
由上可見，IEEE754單精度浮點數的有效數字二進制是24位，按十進制來說，是8位；雙精度浮點數的有效數字二進制是53位，按十進制來說，是16 位。
顯然，如果一個實數的有效數字超過8位，用單精度浮點數來表示的話，就會產生誤差！同樣，如果一個實數的有效數字超過16位，用雙精度浮點數來表示，也會產生誤差！
例如：對於 1310720000000000000000.66 這個數，有效數字是24位，用單精度或雙精度浮點數表示都會產生誤差，只是程度不同：
單精度浮點數： 1310720040000000000000.00
雙精度浮點數： 1310720000000000000000.00
雙精度差了 0.66 ，單精度差了近4萬億！以上說明了因長度限制而造成的誤差，但這還不是全部！采用IEEE754標准的計算機浮點數，在內部是用二進制表示的，但在將一個十進制數轉換為二進制浮點數時，也會造成誤差，原因是不是所有的數都能轉換成有限長度的二進制數。對於131072.32 這個數，其有效數字是8位，按理應該能用單精度浮點數准確表示，為什么會出現偏差呢？看一下這個數據二進制尾數就明白了 10000000000000000001010001......顯然，其尾數超過了24bit，根據舍入規則，尾數只取 100000000000000000010100，結果就造成測試中遇到的“奇怪”現象！131072.68 用單精度浮點數表示變成 131072.69 ，原因與此類似。實際上有效數字小於8位的數，浮點數也不一定能精確表示，7.22這個數的尾數就無法用24bit二進制表示，當然在數據庫中測試不會有問題（舍入以后還是7.22），但如果參與一些計算，誤差積累后，就可能產生較大的偏差。
二、mysql 和 oracle中的數值類型：
問題是不是只有 mysql 存在呢？
顯然不是，只要是符合IEEE754標准的浮點數實現，都存在相同的問題。
mysql中的數值類型（不包括整型）：
IEEE754 浮點數： float（單精度），double或 real（雙精度）
定點數： decimal 或 numeric
oracle中的數值類型：oracle 浮點數 ：number （注意不指定精度）
IEEE754浮點數： BINARY_FLOAT(單精度) ，BINARY_DOUBLE (雙精度）
FLOAT，FLOAT(n) （ansi要求的數據類型） 定點數： number(p,s)
如果在oracle中，用BINARY_FLOAT等來做測試，結果是一樣的。
因此，在數據庫中，對於涉及貨幣或其他精度敏感的數據，應使用定點數來存儲，對mysql來說是 decimal，對oracle來說就是number(p,s)。雙精度浮點數，對於比較大的數據同樣存在問題！
三、編程中也存在浮點數問題：
不光數據庫中存在浮點數問題，編程中也同樣存在，甚至可以說更值得引起注意！
通過上面的介紹，浮點數的誤差問題應該比較清楚了。如果在程序中做復雜的浮點數運算，誤差還會進一步放大。因此，在程序設計中，如果用到浮點數，一定要意識到可能產生的誤差問題。不僅如此，浮點數如果處理不好，還會導致程序BUG！
看下面的語句：
if (x != y)
{
z = 1 / (x -y);
}
這個語句看起來沒有問題，但如果是浮點數，就可能存在問題！
再看下面的語句會輸出什么結果：
public class Test
{
public static void main(String[]args)
throws Exception
{
System.out.print("7.22-7.0=" + (7.22f-7.0f));
}
}
我們可能會想當然地認為輸出結果應該是 0.22 ，實際結果卻是 0.21999979 !
因此，在編程中應盡量避免做浮點數的比較，否則可能會導致一些潛在的問題！
除了這些，還應注意浮點數中的一些特殊值，如 NaN、+0、-0、+無窮、-無窮等，IEEE754雖然對此做了一些約定，但各具體實現、不同的硬件結構，也會有一些差異，如果不注意也會造成錯誤！
四、總結：
從上面的分析，我們可以得出以下結論：
1、浮點數存在誤差問題；
2、對貨幣等對精度敏感的數據，應該用定點數表示或存儲；
3、編程中，如果用到浮點數，要特別注意誤差問題，並盡量避免做浮點數比較；
4、要注意浮點數中一些特殊值的處理。