OrientDB浮点数精度问题分析与解决方案
2025-06-11 11:13:33作者:范靓好Udolf
问题现象
在使用OrientDB 3.2.22版本时,开发人员发现当通过SQL语句创建或更新顶点(vertex)时,浮点数值35.927675会被错误地存储为35.927673,出现了精度丢失的问题。这个问题在EMBEDDED类型的属性中尤为明显。
问题根源分析
经过深入调查,这个问题主要源于以下几个方面:
-
浮点数与双精度浮点数的转换问题:OrientDB在处理浮点数时存在精度转换问题,特别是在SQL解析阶段。
-
数据类型定义不明确:当使用EMBEDDED类型属性时,如果没有明确定义内部属性的数据类型,系统会默认使用浮点类型,导致精度问题。
-
查询引擎实现问题:核心问题出在OrientDB的查询引擎实现中,特别是OFloatingPoint类的处理不够精确。
解决方案
临时解决方案
-
使用DECIMAL类型:对于需要高精度的数值,建议使用DECIMAL类型而非默认的浮点类型。可以通过以下方式实现:
CREATE PROPERTY Package.quantity2 DECIMAL
-
明确定义EMBEDDED类的属性类型:
CREATE CLASS PackageDetail3 CREATE PROPERTY PackageDetail3.producedQuantity DECIMAL
-
创建顶点时指定完整类型信息:
create vertex packagetest set data={"@type":"d", "@class":"PackageDetail3", producedQuantity: 35.927675}
根本解决方案
该问题已在OrientDB 3.2.40版本中得到修复。升级到最新版本可以彻底解决此问题。新版本改进了OFloatingPoint类的实现,确保了浮点数处理的精确性。
最佳实践建议
-
明确数据类型:在使用EMBEDDED属性时,始终明确定义内部属性的数据类型,特别是对于数值类型。
-
优先使用DECIMAL:对于财务计算或其他需要高精度的场景,优先使用DECIMAL类型而非FLOAT或DOUBLE。
-
版本升级:建议升级到OrientDB 3.2.40或更高版本,以获得更稳定的浮点数处理能力。
-
测试验证:在部署前,应对数值精度进行充分测试,确保系统行为符合预期。
通过以上措施,可以有效地避免OrientDB中的浮点数精度问题,确保数据存储的准确性。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
PaddleOCR-VL
PaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1
昇腾原生的开源盘古 Ultra-MoE-718B-V1.1 语言模型Python00HunyuanWorld-Mirror
混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出Python00AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。03Spark-Scilit-X1-13B
FLYTEK Spark Scilit-X1-13B is based on the latest generation of iFLYTEK Foundation Model, and has been trained on multiple core tasks derived from scientific literature. As a large language model tailored for academic research scenarios, it has shown excellent performance in Paper Assisted Reading, Academic Translation, English Polishing, and Review Generation, aiming to provide efficient and accurate intelligent assistance for researchers, faculty members, and students.Python00GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile013
Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起

deepin linux kernel
C
23
6

OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
237
2.35 K

仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
114
82

暂无简介
Dart
538
117

React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
216
291

Ascend Extension for PyTorch
Python
77
108

Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1

🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
995
588

仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
34
65

本仓将为广大高校开发者提供开源实践和创新开发平台,收集和展示openHiTLS示例代码及创新应用,欢迎大家投稿,让全世界看到您的精巧密码实现设计,也让更多人通过您的优秀成果,理解、喜爱上密码技术。
C
131
657