在網上一直流傳著一個爭論不休的話題：金額到底是用Long還是用BigDecimal？這個話題一齣在哪都會引起異常無比激烈的討論。。。。 比如說這個觀點：算錢用BigDecimal是常識 有支持用Long的，將金額的單位設計為分，然後乘以100，使用Long進行存儲以及計算，這樣不用擔心小數點問題。 ...
在網上一直流傳著一個爭論不休的話題：金額到底是用Long還是用BigDecimal？這個話題一齣在哪都會引起異常無比激烈的討論。。。。
比如說這個觀點：算錢用BigDecimal是常識
有支持用Long的，將金額的單位設計為分，然後乘以100，使用Long進行存儲以及計算，這樣不用擔心小數點問題。
並且一些銀行系統就會選擇用Long
還有，最最最牛逼的萬能大法：用String
成年人不做選擇題，Long跟BigDecimal都用。。。
還有一種就是封裝一個金額的基類，對金額進行統一處理。
排除float和double
當然，對於金額，首先我們要排除的就是float和double。它們不適合用於精確的金融計算，因為float和double是基於IEEE 754標準的浮點數表示，它們無法精確地表示所有的十進位小數。這會導致在進行財務計算時出現舍入誤差，這些誤差可能會累積並導致不可預測的結果。
關於帶精度的計算，我們不推薦使用float以及double，推薦使用BigDecimal，具體原因請參考：聊一聊_BigDecimal_使用時的陷阱
選擇Long
Long類型在Java中用於存儲64位整數。它的主要優點是速度快，因為整數運算在CPU層面是非常高效的。另外，Long類型也占用較少的記憶體，並且整數類型(BIGINT)在資料庫中占用較少的存儲空間。
但是Long類型在處理金額時有幾個明顯的缺點：
- 精度問題：
Long只能存儲整數，無法直接表示小數。使用Long來表示以分為單位的金額（例如，100表示1元），此時就會失去小數的精度。即使使用某種方式來表示小數（例如，乘以100或10000），也會遇到舍入誤差的問題。並且這種計算方式也會增加計算的複雜度。 - 浮點數問題：雖然這不是直接使用
Long的問題，但如果你嘗試將Long與浮點數（如double或float）進行轉換以進行計算（比如匯率計算等），還是會遇到浮點數精度問題，這可能導致在財務計算中出現不可接受的誤差。
在阿裡巴巴的開發手冊中建議使用Long。
但是在一些金融系統當中，對小數位要求比較高的，比如精確到小數點後6位，那麼我們使用Long進行存儲，每次在計算時都要除以或者乘以1000000，那麼計算的開銷就很大了。
並且，如果在需求確認時，我們無法知道金額要求的小數位，那我們使用Long也是不行的，我們並不知道需要乘以或者除以多少個0。
選擇BigDecimal
BigDecimal是Java提供的一個類，用於任意精度的算術運算。它的主要優點是提供了高精度的計算，這對於金融和貨幣計算來說是非常重要的。BigDecimal可以表示任意大小的正數、負數或零，並可以精確控制舍入行為。並且在資料庫中存儲時也有對應的類型進行匹配，比如MySQL的DECIMAL類型提供了精確的數值存儲，可以匹配BigDecimal的精度。
但是BigDecimal也有一些缺點：
- 性能：與
Long相比，BigDecimal的性能較差。因為它的運算需要更多的記憶體和CPU時間。 - 複雜性：使用
BigDecimal進行運算比使用Long或基本數據類型更複雜。你需要考慮舍入模式、精度等因素。 - 在資料庫中需要更多的存儲空間來存儲小數部分。
而在Mysql的開發手冊中，建議金額需要進行小數位計算時，存儲要使用Decimal，否則我們要將金額乘以對應小數位的倍數變成BIGINT進行存儲。
總結
基於上述對Long和BigDecimal的優缺點分析，我們可以得出以下結論：
在金額計算層面，即代碼實現中，推薦使用BigDecimal進行所有與金額相關的計算。BigDecimal提供了高精度的數值運算，能夠確保金額計算的精確性，避免了因浮點數精度問題導致的財務誤差。使用BigDecimal可以簡化代碼邏輯，減少因處理精度問題而引入的複雜性。
而在資料庫存儲方面，我們需要根據具體需求進行權衡。如果業務需求已經明確金額只需精確到分（如某些國家/地區的貨幣最小單位為分），並且我們確信不會涉及到需要更高精度的小數計算，那麼可以使用Long類型進行存儲，將金額轉換為最小貨幣單位（如分）進行存儲。這樣可以節省存儲空間並提高查詢性能。
但是如果業務需求中金額的小數位數不確定，或者可能涉及多位小數的計算（如國際貨幣交易等），那麼最好使用DECIMAL或NUMERIC類型進行存儲。這些類型提供了精確的數值存儲，可以確保資料庫中的數據與應用程式中的BigDecimal對象保持一致，避免數據轉換過程中可能引入的精度損失。
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