在資料倉儲建模中，很重要的模型就是星型模型，在星型模型中我們將表分為維度表和事實表，事實表中存放的可以進行計算（彙總，平均等）的列就是度量值。要進行計算的度量值，可以選擇的資料型別也有好多種，那麼我們應該選擇哪一種呢？
首先定個大的方向，是整數還是小數？如果是整數，那麼我們可以選擇的資料型別就只有int和bigint了，16位或者8位的整數基本不用考慮，在資料倉儲這種大資料量的環境下，很容易就overflow了。即使是int這種32位的整數，在資料量特別大的情況下，如果要做sum甚至是avg操作，很可能就會溢位，所以一般推薦使用bigint。
對於價格，金額這種型別的資料，一般會記錄成小數，而且是兩位小數，那麼我們使用什麼資料型別來進行儲存呢？以SQL Server為例，我們可以選擇的資料型別包括：
- float
- money
- decimal/numeric
1.Float是一個非精確的資料型別，也就是說，儲存的資料在讀取出來時可能會有一定的誤差。在財務這種一分錢都不能差的系統裡面，是絕對不能採用的資料型別，在資料倉儲中進行sum的話會使得sum的結果與實際結果不一致。但是Float並不是一無是處，筆者使用兩千萬行的資料對幾種小數型別的資料進行效能測試，發現float在進行運算時具有一點優勢，另外Float由於內部是採用科學計數法實現，所以可以儲存非常非常大的數值。
print convert(money,'12345678901234567890');--Error print convert(decimal,'12345678901234567890');--Error print convert(float,'12345678901234567890');--Correct
2.Money是SQL Server特有的資料型別，在Oracle，MySQL中沒有對應的型別。money的精度是可以到小數點後4位，所以對於我們平時記錄兩位小數的金額來說，是滿足要求的。如果我們的度量值不是金額，而是其他含義的值，而且精度也不會超過4位小數（比如面積、長度、重量等），那麼還是否可以使用money型別呢？如果只是進行sum、avg這樣的運算，是完全可以使用money型別的。關於money和decimal的效能，有人專門做了個比較，我也使用兩千萬的資料進行了sum和avg的比較，發現money在計算上有一定的效能優勢，但是這個優勢也不是明顯到速度能夠提高好幾倍的程度。老外做的比較的部落格：http://sqlblog.com/blogs/aaron_bertrand/archive/2008/04/27/performance-storage-comparisons-money-vs-decimal.aspx
money型別在進行除法運算的時候，如果沒有轉換為decimal型別，那麼就會造成精度丟失，因為money始終保留4位小數，所以最終結果可能會比decimal型別的有誤差。所以最好不要把money型別的資料參與除法運算。
select sum(money1/money2) from testMoney;
如果一定要參與除法運算，那麼我們可以將一個money型別和一個decimal型別進行除法運算，這樣系統會自動轉換成decimal型別，從而避免由於money只保留4位小數造成的精度丟失。
select sum(money1/decimal1) from testMoney;
3.Decimal型別和money型別一樣都是精確數值型別，不同之處在於decimal型別可以指定佔用的長度和小數後的精度。Decimal可以提供比Money更大的資料範圍和更高的精度，當然也會佔用更多的儲存空間。
如果對於只保留2位小數的度量值，我們可以使用decimal(xx,2)來儲存，前面的值根據資料量和資料值的大小來取，我一般寫成decimal(18,2)。使用decimal型別進行除法運算時，不會出現money型別遇到的小數精度丟失的問題，即使我們只申明瞭decimal(xx,2)，但是在進行除法運算的過程中，系統會保留很高的小數精度來進行計算。
Decimal的運算效能不如money，但是差距也不是那麼的明顯，在無法預期的對度量值的運算的情況下，使用decimal更保險。
總結：
如果是整數，就用bigint，避免資料量太大造成的int資料溢位。
如果是小數，而且不是那麼關心精度，可以使用float，如果要計算的數值非法非常大就必須使用float，但是對於一分錢都不能差的情況下，就不要使用float型別。而應該使用money或者decimal。
如果不會有除法運算，而且資料的精度是在小數點後4位以內，那麼使用money，其速度比decimal更快。
如果無法預期會不會有除法運算，或者要求的小數位數精度很高，那麼就得使用decimal，速度比money慢一些，但是基本上還在同一個數量級。