永远不要使用金钱。它不精确，纯粹是垃圾;总是使用十进制/数字。

运行这个来看看我的意思:

DECLARE
    @mon1 MONEY,
    @mon2 MONEY,
    @mon3 MONEY,
    @mon4 MONEY,
    @num1 DECIMAL(19,4),
    @num2 DECIMAL(19,4),
    @num3 DECIMAL(19,4),
    @num4 DECIMAL(19,4)

    SELECT
    @mon1 = 100, @mon2 = 339, @mon3 = 10000,
    @num1 = 100, @num2 = 339, @num3 = 10000

    SET @mon4 = @mon1/@mon2*@mon3
    SET @num4 = @num1/@num2*@num3

    SELECT @mon4 AS moneyresult,
    @num4 AS numericresult

输出:2949.0000 2949.8525

有些人说钱不能一分一分

这是我计算相关性的一个问题，把它换成金钱会得到错误的结果。

select t1.index_id,t2.index_id,(avg(t1.monret*t2.monret)
    -(avg(t1.monret) * avg(t2.monret)))
            /((sqrt(avg(square(t1.monret)) - square(avg(t1.monret))))
            *(sqrt(avg(square(t2.monret)) - square(avg(t2.monret))))),
current_timestamp,@MaxDate
            from Table1 t1  join Table1 t2  on t1.Date = traDate
            group by t1.index_id,t2.index_id

SQLMenace说钱是不精确的。但是你不能把钱乘以/除以钱!3美元乘以50美分等于多少?150 dollarcents ?你用标量乘(除)钱，结果应该是小数。

DECLARE
@mon1 MONEY,
@mon4 MONEY,
@num1 DECIMAL(19,4),
@num2 DECIMAL(19,4),
@num3 DECIMAL(19,4),
@num4 DECIMAL(19,4)

SELECT
@mon1 = 100,
@num1 = 100, @num2 = 339, @num3 = 10000

SET @mon4 = @mon1/@num2*@num3
SET @num4 = @num1/@num2*@num3

SELECT @mon4 AS moneyresult,
@num4 AS numericresult

结果在正确的结果:

moneyresult           numericresult
--------------------- ---------------------------------------
2949.8525             2949.8525

钱是好的，只要你不需要超过4个十进制数字，你要确保你的标量(不代表钱)是小数。

我刚看到这个博客:SQL Server中的金钱vs.十进制。

这基本上是说金钱有一个精确的问题……

declare @m money
declare @d decimal(9,2)

set @m = 19.34
set @d = 19.34

select (@m/1000)*1000
select (@d/1000)*1000

对于货币类型，你将得到19.30而不是19.34。我不确定是否存在将钱分成1000份进行计算的应用场景，但这个示例确实暴露了一些局限性。

我们刚刚遇到了一个非常相似的问题，我现在非常+1，因为除了在顶级演示中，我从不使用Money。我们有多个表(实际上是一个销售凭证和一个销售发票)，由于历史原因，每个表都包含一个或多个Money字段，我们需要按比例计算出总发票中有多少Tax与销售凭证上的每一行相关。我们的计算是

vat proportion = total invoice vat x (voucher line value / total invoice value)

这将导致现实世界中的货币/货币计算，从而导致在分割部分上的刻度错误，然后乘以一个不正确的增值税比例。当这些价值随后相加时，我们最终得到的是增值税比例的总和，加起来不等于发票总价值。如果括号中的任何一个值是小数(我将把其中一个转换为小数)，vat比例将是正确的。

当括号不存在的时候，原来这是工作的，我猜是因为涉及到更大的值，它有效地模拟了一个更高的规模。我们添加括号是因为它先做乘法运算，这在一些罕见的情况下会破坏计算的精度，但这现在已经导致了这个更常见的错误。

我意识到WayneM已经声明他知道钱是特定的SQL Server。然而，他问是否有任何理由使用货币而不是十进制，反之亦然，我认为一个明显的原因仍然应该说明，那就是使用十进制意味着如果你不得不改变你的DBMS，它可以减少一件担心的事情——这是可能发生的。

使您的系统尽可能灵活!

如果你不知道自己在做什么，一切都是危险的

即使是高精度的十进制类型也无法扭转局面:

declare @num1 numeric(38,22)
declare @num2 numeric(38,22)
set @num1 = .0000006
set @num2 = 1.0
select @num1 * @num2 * 1000000

1.000000 <-应该是0.6000000

货币类型是整数

smallmoney和decimal(10,4)的文本表示可能看起来很像，但这并不意味着它们可以互换。当您看到日期存储为varchar(10)时，您会感到畏缩吗?这是一样的。

在幕后，money/smallmoney只是一个bigint/int。money的文本表示中的小数点在视觉上是无用的，就像yyyy-mm-dd日期中的破折号。SQL实际上并没有在内部存储这些数据。

关于十进制和金钱，选择任何适合你需要的。货币类型的存在是因为将会计值存储为单位的1/ 10000000的整数倍数是非常常见的。此外，如果您正在处理实际的货币和计算，而不仅仅是简单的加减法，那么您不应该在数据库级别上这样做!在应用程序级别使用支持Banker's舍入的库进行计算(IEEE 754)

我喜欢钱!它比DECIMAL少一个字节，而且计算执行得更快，因为(实际上)加法和减法操作本质上是整数操作。@SQLMenace的例子——这对不了解情况的人是一个很大的警告——同样可以应用于整数，其结果将为零。但这并不是不使用整数的理由——在适当的地方。

所以，当你处理的是金钱，并根据它遵循的数学规则(与整数相同)使用金钱时，使用金钱是完全“安全”和适当的。

如果SQL Server将MONEY的除法和乘法转换为小数(或浮点数?)会更好吗?可能，但他们没有选择这样做;在除法时，他们也没有选择将整数提升为浮点数。

金钱没有精确度问题;小数在计算过程中使用更大的中间类型只是使用该类型的一个“特征”(我实际上不确定这个“特征”延伸了多远)。

要回答具体的问题，一个“令人信服的理由”?好吧，如果你想在SUM(x)中获得绝对最大性能，其中x可以是DECIMAL或MONEY，那么MONEY将具有优势。

另外，不要忘记它的小表兄弟smallmoney——只有4个字节，但它的最大值为214,748.3647——这对于钱来说非常小——因此通常不适合。

为了证明使用更大的中间类型的观点，如果你显式地将中间类型赋值给一个变量，DECIMAL也会遇到同样的问题:

declare @a decimal(19,4)
declare @b decimal(19,4)
declare @c decimal(19,4)
declare @d decimal(19,4)

select @a = 100, @b = 339, @c = 10000

set @d = @a/@b

set @d = @d*@c

select @d

产生2950.0000(好吧，至少是DECIMAL四舍五入，而不是MONEY截断——与整数相同。)

我找到了在精确度科目中使用十进制而不是货币的原因。

DECLARE @dOne   DECIMAL(19,4),
        @dThree DECIMAL(19,4),
        @mOne   MONEY,
        @mThree MONEY,
        @fOne   FLOAT,
        @fThree FLOAT

 SELECT @dOne   = 1,
        @dThree = 3,    
        @mOne   = 1,
        @mThree = 3,    
        @fOne   = 1,
        @fThree = 3

 SELECT (@dOne/@dThree)*@dThree AS DecimalResult,
        (@mOne/@mThree)*@mThree AS MoneyResult,
        (@fOne/@fThree)*@fThree AS FloatResult

十进制结果 > 1.000000

MoneyResult > 0.9999

FloatResult > 1

只需测试一下，然后做出决定。

You shouldn't use money when you need to do multiplications / divisions on the value. Money is stored in the same way an integer is stored, whereas decimal is stored as a decimal point and decimal digits. This means that money will drop accuracy in most cases, while decimal will only do so when converted back to its original scale. Money is fixed point, so its scale doesn't change during calculations. However because it is fixed point when it gets printed as a decimal string (as opposed to as a fixed position in a base 2 string), values up to the scale of 4 are represented exactly. So for addition and subtraction, money is fine.

小数点内部以10为底表示，因此小数点的位置也以10为底数为基础。这使得它的小数部分准确地代表了它的值，就像货币一样。不同之处在于十进制的中间值可以保持38位的精度。

对于浮点数，值以二进制形式存储，就像它是一个整数一样，并且小数点(或二进制，嗯，)点的位置相对于表示该数字的位。因为它是一个二进制小数点，以10为基数的数字在小数点后失去精度。1/5，或0.2，不能用这种方式精确地表示。货币和十进制都不受这个限制。

将货币转换为十进制，执行计算，然后将结果值存储回货币字段或变量中，这非常简单。

从我的角度来看，我希望发生在数字上的事情不需要太多思考就能发生。如果所有的计算都要转换成十进制，那么对我来说，我只想用十进制。我会保留money字段用于显示。

就尺寸而言，我看不出有多大差别来改变我的想法。Money需要4 - 8个字节，而decimal可以是5、9、13和17。9个字节可以覆盖8个字节的货币所能覆盖的全部范围。索引方面(比较和搜索应该具有可比性)。

作为对其他答案主旨的反驳。看金钱的诸多好处…数据类型!在SQLCAT的关系引擎指南中

我要具体指出以下几点

Working on customer implementations, we found some interesting performance numbers concerning the money data type. For example, when Analysis Services was set to the currency data type (from double) to match the SQL Server money data type, there was a 13% improvement in processing speed (rows/sec). To get faster performance within SQL Server Integration Services (SSIS) to load 1.18 TB in under thirty minutes, as noted in SSIS 2008 - world record ETL performance, it was observed that changing the four decimal(9,2) columns with a size of 5 bytes in the TPC-H LINEITEM table to money (8 bytes) improved bulk inserting speed by 20% ... The reason for the performance improvement is because of SQL Server’s Tabular Data Stream (TDS) protocol, which has the key design principle to transfer data in compact binary form and as close as possible to the internal storage format of SQL Server. Empirically, this was observed during the SSIS 2008 - world record ETL performance test using Kernrate; the protocol dropped significantly when the data type was switched to money from decimal. This makes the transfer of data as efficient as possible. A complex data type needs additional parsing and CPU cycles to handle than a fixed-width type.

所以这个问题的答案是“视情况而定”。对于某些算术操作，您需要更加小心，以保持精度，但您可能会发现，出于性能考虑，这样做是值得的。

基于我个人的专业知识和经验，我想对金钱和数值给出不同的看法。我的观点是金钱，因为我已经用了很长一段时间，从来没有真正使用数值…

资金支持:

Native Data Type. It uses a native data type (integer) as the same as a CPU register (32 or 64 bit), so the calculation doesn't need unnecessary overhead so it's smaller and faster... MONEY needs 8 bytes and NUMERICAL(19, 4) needs 9 bytes (12.5% bigger)... MONEY is faster as long as it is used for it was meant to be (as money). How fast? My simple SUM test on 1 million data shows that MONEY is 275 ms and NUMERIC 517 ms... That is almost twice as fast... Why SUM test? See next Pro point Best for Money. MONEY is best for storing money and do operations, for example, in accounting. A single report can run millions of additions (SUM) and a few multiplications after the SUM operation is done. For very big accounting applications it is almost twice as fast, and it is extremely significant... Low Precision of Money. Money in real life doesn't need to be very precise. I mean, many people may care about 1 cent USD, but how about 0.01 cent USD? In fact, in my country, banks no longer care about cents (digit after decimal comma); I don't know about US bank or other country...

钱反对:

有限的精度。MONEY只有四位数(在逗号之后)精度，所以在进行除法等运算之前必须对其进行转换…但话又说回来，钱不需要这么精确，它是作为货币使用的，而不仅仅是一个数字……

但是…很大，但这里甚至是您的应用程序涉及到真钱，但不要在很多SUM操作中使用它，比如在会计中。如果你用了很多除法和乘法，那么你就不应该用MONEY…

之前所有的帖子都提出了有效的观点，但有些并没有准确地回答这个问题。

问题是:当我们已经知道钱是一种不那么精确的数据类型，并且在复杂的计算中使用它会导致错误时，为什么有人更喜欢钱?

当你不需要进行复杂的计算，并且可以用这种精度来换取其他需求时，你就会使用金钱。

例如，当您不需要进行这些计算，而需要从有效的货币文本字符串中导入数据时。此自动转换仅适用于MONEY数据类型:

SELECT CONVERT(MONEY, '$1,000.68')

我知道你可以制作自己的导入程序。但有时您不希望使用全球特定的区域设置格式重新创建导入例程。

另一个例子，当你不需要进行这些计算(你只需要存储一个值)，需要节省1个字节(金钱需要8个字节，而十进制(19,4)需要9个字节)。在一些应用中(快速CPU，大内存，慢IO)，比如只是读取大量的数据，这也可以更快。