- nebula 版本：3.4.0
- 部署方式：阿里云丰巢计算
- 问题的具体描述
- 上传的数据设置类型float，原始数据为0.32（举例，保留小数点两位）。上午上传后显示的是两位，下午再次查看，数据被填充为0.32000009840321（举例，超出了nebula技术文档对float定义的6-7位），这是为什么啊，这个填充和我本来的数据毫无联系，就算填充位数也应当是0.320000000000。
注：这个原始数据由python.pandas.round(,2) 函数得来。
1 个赞
内部是按照 double 存储的 float 类型，会存在精度问题。
这个问题被 GitHub issue 记录：The accuracy of stored data may change. · Issue #5586 · vesoft-inc/nebula · GitHub 等待修复中。
1 个赞
感谢您的回复，我暂时将数值类型设置成了string来维持它的稳定。另外还有一个优化小建议，当数值类型为int时，筛选点和变的数值条件可以是<, =, >等范围计算。但是当数值类型为float时，反而仅支持contains, == 这类的筛选条件。相比int类型，float的位数更多，要确定某个精确值去选择：属性==某float，是个略微困难的筛选条件，以上。
1 个赞
