1. 引言
在SQL Server中，float数据类型是一种十进制浮点数，它可以存储一个小数或极其小或极其大的数字。而在使用float类型时，我们需要注意其中存在的一些不确定性。
2. 浮点数存储方式
2.1. 二进制存储
计算机中的浮点数是以二进制形式表示的，其存储方式是：
s e f
+-+---+-----------------+
|1|8-7| 22-0 |
+-+---+-----------------+
其中s表示符号位（正数为0，负数为1），e表示阶码，f表示尾数。具有n位尾数的二进制浮点数p表示为：
p = (-1)^s * 1.f * 2^e
由此可见，浮点数的存储格式与其值本身是分离的。
2.2. 浮点数的精度问题
由于浮点数的表达式中，一部分存储空间表示小数点移动的位置（称为“阶码”），另一部分用于表示实际数值（称为“尾数”）。阶码和尾数的位数都是有限的，因此存储值的精度也是有限的。例如，当阶码只有8位时，即使尾数有22位，也只能表示2^8=256个不同的值，因此不能准确表示所有的浮点数值。
3. SQL Server下float的不确定性
3.1. 浮点数值比较的问题
在SQL Server中，由于float类型的不确定性，使用等号（“=”）进行相等判断时，可能会出现问题：
SELECT CASE WHEN 0.1+0.2=0.3 THEN 'TRUE' ELSE 'FALSE' END AS Result
-- Output: FALSE
这是由于float类型在进行算术运算时，可能会产生微小的舍入误差，导致两个看似相等的值不相等。
因此，在SQL Server中比较float类型的数值应使用“!=”或“>=”等比较符：
SELECT CASE WHEN ABS((0.1+0.2)-0.3) <= 0.0001 THEN 'TRUE' ELSE 'FALSE' END AS Result
-- Output: TRUE
该语句将0.1、0.2、0.3的和与期望的0.3做差，判断差的绝对值是否在一定误差范围内。
3.2. 浮点数值舍入的问题
另一个常见问题是，float类型在进行舍入操作时，可能会导致数值出现误差。例如：
SELECT CAST(3.555 AS FLOAT) -- Output: 3.5550000667572
在进行类型转换时，SQL Server使用四舍五入法将小数部分舍入为16位精度的二进制数。由于浮点数只能精确表示2的幂次方分之一的小数，因此可能会出现类似的微小误差。
4. 总结
在SQL Server中使用float类型需要注意其存在的不确定性。为了避免浮点数值比较或舍入时产生误差，建议使用比较符或精确小数类型（如DECIMAL或NUMERIC）。