十进制结构严格适用于要求精确性的财务计算，这些计算相对不允许四舍五入。然而，小数不足以用于科学应用，原因如下：

由于所测量的物理问题或伪影的实际限制，在许多科学计算中，一定程度的精度损失是可以接受的。在金融领域，精度的损失是不可接受的。对于大多数操作，十进制比浮点运算和双精度运算慢得多，这主要是因为浮点运算是以二进制进行的，而十进制运算是以10为基数进行的（即浮点运算和双倍运算是由FPU硬件处理的，如MMX/SSE，而小数是在软件中计算的）。尽管十进制支持更多位数的精度，但它的值范围比双精度小得令人无法接受。因此，十进制不能用来表示许多科学价值。

+---------+----------------+---------+----------+---------------------------------------------------------+
| C#      | .Net Framework | Signed? | Bytes    | Possible Values                                         |
| Type    | (System) type  |         | Occupied |                                                         |
+---------+----------------+---------+----------+---------------------------------------------------------+
| sbyte   | System.Sbyte   | Yes     | 1        | -128 to 127                                             |
| short   | System.Int16   | Yes     | 2        | -32,768 to 32,767                                       |
| int     | System.Int32   | Yes     | 4        | -2,147,483,648 to 2,147,483,647                         |
| long    | System.Int64   | Yes     | 8        | -9,223,372,036,854,775,808 to 9,223,372,036,854,775,807 |
| byte    | System.Byte    | No      | 1        | 0 to 255                                                |
| ushort  | System.Uint16  | No      | 2        | 0 to 65,535                                             |
| uint    | System.UInt32  | No      | 4        | 0 to 4,294,967,295                                      |
| ulong   | System.Uint64  | No      | 8        | 0 to 18,446,744,073,709,551,615                         |
| float   | System.Single  | Yes     | 4        | Approximately ±1.5e-45 to ±3.4e38                       |
|         |                |         |          |  with ~6-9 significant figures                          |
| double  | System.Double  | Yes     | 8        | Approximately ±5.0e-324 to ±1.7e308                     |
|         |                |         |          |  with ~15-17 significant figures                        |
| decimal | System.Decimal | Yes     | 16       | Approximately ±1.0e-28 to ±7.9e28                       |
|         |                |         |          |  with 28-29 significant figures                         |
| char    | System.Char    | N/A     | 2        | Any Unicode character (16 bit)                          |
| bool    | System.Boolean | N/A     | 1 / 2    | true or false                                           |
+---------+----------------+---------+----------+---------------------------------------------------------+

请参阅此处了解更多信息。

对于游戏和嵌入式系统等内存和性能都至关重要的应用程序，浮点运算通常是数字类型的选择，因为它速度更快，大小只有双倍运算的一半。整数曾经是首选的武器，但在现代处理器中，浮点性能已经超过了整数。十进制是正确的！

正如前面提到的，整数是整数。他们无法存储点，例如.7、.42和.007。如果需要存储非整数的数字，则需要不同类型的变量。您可以使用double类型或float类型。您以完全相同的方式设置这些类型的变量：键入double或float，而不是使用int。这样地：

float myFloat;
double myDouble;

（float是“浮点”的缩写，意思是一个末尾有点的数字。）

两者的区别在于它们所能容纳的数字的大小。对于浮点数，您的数字最多可以有7位。对于双打，最多可以有16位数字。更准确地说，这里是官方尺寸：

float:  1.5 × 10^-45  to 3.4 × 10^38  
double: 5.0 × 10^-324 to 1.7 × 10^308

float是32位数字，double是64位数字。

双击新按钮以获取代码。在按钮代码中添加以下三行：

double myDouble;
myDouble = 0.007;
MessageBox.Show(myDouble.ToString());

停止程序并返回编码窗口。更改此行：

myDouble = 0.007;
myDouble = 12345678.1234567;

运行程序并单击双击按钮。消息框正确显示数字。不过，在末尾添加另一个数字，C#将再次向上或向下舍入。寓意是，如果你想要准确，请小心四舍五入！

这对我来说是一个有趣的线索，因为今天，我们刚刚遇到了一个令人讨厌的小错误，关于十进制比浮点精度低。

在我们的C#代码中，我们从Excel电子表格中读取数字值，将其转换为十进制，然后将该十进制发送回服务以保存到SQL Server数据库中。

Microsoft.Office.Interop.Excel.Range cell = …
object cellValue = cell.Value2;
if (cellValue != null)
{
    decimal value = 0;
    Decimal.TryParse(cellValue.ToString(), out value);
}

现在，对于我们几乎所有的Excel值，这都非常有效。但是对于一些非常小的Excel值，使用decimal.TryParse完全丢失了值。一个这样的例子是

单元格值=0.00006317592Decimal.TryParse（cellValue.ToString（），out值）；//将返回0

奇怪的是，解决方案是先将Excel值转换为双精度值，然后再转换为十进制值：

Microsoft.Office.Interop.Excel.Range cell = …
object cellValue = cell.Value2;
if (cellValue != null)
{
    double valueDouble = 0;
    double.TryParse(cellValue.ToString(), out valueDouble);
    decimal value = (decimal) valueDouble;
    …
}

即使double的精度低于十进制，这实际上确保了小数字仍然可以被识别。由于某种原因，double.TryParse实际上能够检索这样的小数字，而decimal.TryPars将它们设置为零。

古怪的非常奇怪。

所有这些类型的问题是存在一定的不精确性而且这个问题可能发生在小的小数上，如下面的例子

Dim fMean as Double = 1.18
Dim fDelta as Double = 0.08
Dim fLimit as Double = 1.1

If fMean - fDelta < fLimit Then
    bLower = True
Else
    bLower = False
End If

问题：bLower变量包含哪个值？

答案：在32位机器上，bLower包含TRUE！！！

如果我将Double替换为Decimal，bLower包含FALSE，这是一个好答案。

在double中，问题是fMean fDelta=1.09999999999，低于1.1。

注意：我认为同样的问题肯定会出现在其他数字上，因为十进制只是精度更高的双精度，而且精度总是有限制的。

事实上，Double、Float和Decimal对应于COBOL中的二进制十进制！

很遗憾，在.Net中不存在COBOL中实现的其他数字类型

BINARY or COMP like float or double or decimal
PACKED-DECIMAL or COMP-3 (2 digit in 1 byte)
ZONED-DECIMAL (1 digit in 1 byte)