¿Qué es un dato real?

Un dato real es un tipo de dato numérico que representa números con decimales, permitiendo expresar valores fraccionarios. En informática, estos números suelen almacenarse en formato de punto flotante, lo que facilita representar un rango amplio de valores (muy pequeños o muy grandes). El estándar más común para representar números de punto flotante es el IEEE 754, y cuando se habla de 8 bytes (64 bits), se refiere a un doble precisión (double precision).

Estructura del número de punto flotante IEEE 754 de 64 bits (8 bytes)

Un número de punto flotante de doble precisión se divide en tres partes:

• Signo: 1 bit que indica si el número es positivo (0) o negativo (1).
• Exponente: 11 bits que permiten desplazar el punto decimal (valor sesgado).
• Mantisa (Fracción): 52 bits que representan la parte significativa del número.

Fórmula para representar el número: Valor = (-1)^{signo} × 1.mantisa × 2^{(exponente – 1023)}

Ejemplo práctico:

Supongamos que queremos representar el número 6.75 en este formato:

1. Conversión a binario: 6 en binario es 110 y 0.75 en binario es 0.11, por lo que el número completo es 110.11.
2. Normalización: 110.11 → 1.1011 × 2².
3. Componentes: Signo: 0 (positivo), Exponente: 2 + 1023 = 1025 → 10000000001 en binario, Mantisa: 101100… (completada a 52 bits).

¿Por qué usar doble precisión (8 bytes)?

• Mayor precisión (hasta 15-17 cifras decimales significativas).
• Representa números muy pequeños y muy grandes.
• Evita errores de redondeo en cálculos científicos o financieros.

Diferencia con simple precisión (4 bytes)

• Tamaño: 4 bytes vs 8 bytes.
• Precisión: ~7 cifras decimales vs ~15-17 cifras decimales.
• Rango de valores: ±3.4 × 10³⁸ vs ±1.8 × 10³⁰⁸.
• Uso común: Gráficos, videojuegos vs Cálculos científicos, financieros.

¿Cuándo usar datos reales de 8 bytes?

Los datos reales de 8 bytes se utilizan cuando se requiere una alta precisión y exactitud en los cálculos. Estos tipos de datos son esenciales para almacenar valores numéricos que deben manejarse con cuidado, como en aplicaciones de finanzas donde incluso la más mínima imprecisión puede llevar a errores significativos. Además, en análisis científicos y estadísticos, la capacidad de manejar cifras decimales con gran precisión permite la realización de cálculos complejos sin pérdida de exactitud. Las operaciones con datos de tipo real en SQL garantizan que las consultas y los informes reflejen resultados precisos y confiables, lo que es fundamental para la toma de decisiones basada en datos.