Float ou numeric dans BigQuery : comment faire le bon choix ?

Pourquoi la différence entre float et numeric peut-elle fausser vos résultats ?

Vous pensez que tous les types numériques donnent le même résultat ? C’est faux. En SQL, le choix entre FLOAT64 et NUMERIC dans BigQuery peut changer vos valeurs de sortie.

Ces deux data types traitent les nombres décimaux de manière différente. L’un approxime, l’autre représente précisément.

Cela peut générer des erreurs invisibles, surtout dans les calculs financiers, les formats de date et time, ou les restitutions de résultats. Voyons quelques exemples concrets.

Que se passe-t-il lorsque 0.1 + 0.2 ne donne pas 0.3 ?

Prenons un exemple simple en SQL : SELECT 0.1 + 0.2. Avec le type FLOAT64, le résultat n’est pas exactement 0.3, mais 0.30000000000000004.

Pourquoi ? Parce que les floats utilisent une représentation binaire limitée, suivant la norme IEEE 754. Certains décimaux comme 0.1 ou 0.2 ne peuvent pas être stockés exactement en base 2.

Ce petit écart peut entraîner une erreur si vous comparez le résultat à un valeur exacte, comme 0.3.

Quels sont les cas métier où la précision des calculs est critique ?

Dès que vous traitez des données financières, la précision est obligatoire. Par exemple : calcul d’intérêts, arrondis sur des factures, ou agrégats comptables sur plusieurs années.

Dans ces cas, la moindre erreur de virgule flottante peut fausser une comptabilité ou un audit.

D’autres secteurs, comme la santé ou l’ingénierie, exigent aussi des calculs exacts à plusieurs décimales. Le type NUMERIC, avec ses 38 chiffres de précision, est conçu pour ces cas d’usage.

Quels sont les impacts en termes de performance, coût et exactitude ?

Le type FLOAT64 est plus léger. Il prend moins d’espace, s’exécute plus vite, et convient à la plupart des calculs mathématiques standards.

Mais il reste approximatif. Les résultats peuvent varier, surtout sur de longues chaînes d’opérations ou des jointures complexes.

Le type NUMERIC est plus précis, mais il consomme plus de stockage et peut augmenter le temps de traitement, surtout dans les grandes tables BigQuery.

Le bon choix dépend donc de votre besoin métier :

• Vitesse pour les modèles statistiques ? → FLOAT
• Exactitude pour des valeurs financières ? → NUMERIC

Prenez le temps de définir clairement vos objectifs, car un mauvais data type peut coûter cher en ressources cloud et en résultats erronés.

Quelle est la différence technique entre FLOAT64 et NUMERIC dans BigQuery ?

Vous ne savez pas quel data type choisir pour vos calculs dans BigQuery ? Entre FLOAT64 et NUMERIC, les différences sont importantes. Elles concernent la précision, la représentation, le stockage et même la vitesse d’exécution des requêtes SQL.

Cette section vous aide à comprendre chaque type, comment il fonctionne, ce qu’il représente, et dans quels cas d’usage vous devriez l’utiliser. Objectif : éviter les erreurs invisibles qui faussent vos résultats ou vos calculs financiers.

Comment chaque type numérique stocke les valeurs ?

Dans BigQuery, chaque data type numérique a son propre système de stockage.

• FLOAT64 est un floating point binary format basé sur la norme IEEE 754 double précision.
• NUMERIC est un type décimal fixe qui stocke les chiffres exactement, sans conversion en binaire.

FLOAT64 représente les valeurs sous forme de puissances de 2. Cela permet de gagner de la place et de travailler plus vite, mais introduit des erreurs d’arrondi. NUMERIC stocke chaque chiffre décimal tel quel. Ce qui garantit des résultats précis, même sur des calculs sensibles.

Quelles sont les limites de précision, de digits et de plage de valeurs ?

Les deux types numériques n’ont pas la même plage de valeurs ni la même précision.

• FLOAT64 peut représenter des valeurs très grandes ou très petites (jusqu’à ±1.79e+308), mais avec 15 à 17 chiffres significatifs (pas toujours exacts).
• NUMERIC supporte jusqu’à 38 chiffres au total avec 9 après la virgule (decimal point). Sa plage va de ±10³⁸ à ±10⁻⁹.

Autrement dit, FLOAT64 permet de travailler sur des grands ensembles de données rapidement, mais pas toujours avec des résultats exacts. NUMERIC est plus précis, mais limité en taille et plus coûteux en ressources.

Pourquoi FLOAT64 est rapide mais approximatif ?

FLOAT64 est stocké en binaire, ce qui le rend ultra rapide à lire et à manipuler dans Google Cloud. Il est adapté aux requêtes SQL complexes avec beaucoup de lignes à parcourir ou à grouper.

Mais cette rapidité a un prix :

• Certaines valeurs décimales comme 0.1 ou 0.2 ne peuvent pas être exactement représentées.
• Les opérations mathématiques peuvent produire des résultats faux à la dixième ou quinzième décimale.
• Les comparaisons (=, >, <) entre FLOATs peuvent échouer, même si les nombres semblent égaux.

Il est donc déconseillé d’utiliser FLOAT64 pour des calculs financiers, de la facturation, ou des données comptables.

Pourquoi NUMERIC est précis mais plus lourd ?

NUMERIC utilise un format décimal exact, ce qui signifie que chaque digit est stocké et restitué sans approximation. Il est donc parfait pour :

• les calculs de TVA,
• les rapports financiers,
• les totaux exacts,
• les champs qui ne doivent jamais dépasser un écart de 0.000000001.

Mais cette précision a un coût :

• Le temps de traitement est plus long,
• Le stockage est doublé par rapport à FLOAT64,
• Les fonctions mathématiques avancées peuvent être plus limitées ou plus lentes.

À utiliser donc quand la précision est plus importante que la vitesse, par exemple dans un rapport comptable, un audit, ou une vérification réglementaire.

Dans quels cas faut-il préférer FLOAT64 ?

FLOAT64 est un data type conçu pour représenter des valeurs numériques à virgule flottante. Il est idéal quand vous avez besoin de rapidité, de souplesse et que les résultats très précis ne sont pas critiques.

Ce type standard, aussi appelé double précision, est souvent utilisé dans les projets où la performance prime sur l’exactitude absolue. Il est bien adapté pour analyser de grandes quantités de données, générer des visualisations rapides ou faire des calculs exploratoires.

Voyons dans quels cas l’utilisation de FLOAT64 est la solution la plus adaptée.

Quels types d’opérations mathématiques le justifient ?

FLOAT64 est recommandé pour les fonctions mathématiques classiques, comme :

• les moyennes,
• les écarts-types,
• les calculs de ratio,
• les opérations sur des grands volumes de données.

Par exemple, si vous lancez une query pour calculer des tendances sur plusieurs années, avec des milliers de lignes, FLOAT64 vous permettra d’obtenir un résultat rapide, même si l’exactitude décimale n’est pas parfaite.

C’est le data type à privilégier pour les calculs où un petit écart est toléré et où la vitesse de traitement est importante.

Faut-il l’utiliser pour représenter des décimales simples ?

Oui, FLOAT64 peut représenter des décimales, mais avec une précision limitée.
Il peut stocker environ 15 à 17 digits significatifs, ce qui suffit dans beaucoup de cas.

Cependant, il ne garantit pas une exactitude parfaite pour les calculs financiers ou les arrondis précis. Par exemple, 0.1 + 0.2 ≠ 0.3 dans FLOAT64, car les valeurs binaires utilisées ne peuvent pas représenter certains décimaux avec précision.

Si vous travaillez avec des montants ou des valeurs sensibles, préférez un type NUMERIC. Mais pour des décimales simples, comme un taux ou une mesure physique, FLOAT64 fonctionne bien.

Comment FLOAT64 gère les erreurs de calcul ou les valeurs NAN ?

FLOAT64 suit les règles IEEE 754, le standard des systèmes numériques flottants.
Cela signifie qu’il gère automatiquement :

• les divisions par zéro,
• les valeurs infinies (positive ou negative),
• les résultats non définis, appelés NaN (Not a Number).

Par exemple :

SELECT 0.0 / 0.0 — renvoie NaN SELECT 1.0 / 0.0 — renvoie Inf

Ces valeurs sont acceptées dans BigQuery et peuvent être testées avec les fonctions IS_INF() ou IS_NAN().

Cela permet de lire, filtrer, ou corriger les erreurs sans planter la requête, ce qui est un avantage important pour les calculs dynamiques ou les pipelines automatisés.

Quand utiliser le type NUMERIC pour garantir l’exactitude ?

Vous travaillez avec des valeurs sensibles, comme des montants ou des taux ? Le type NUMERIC est fait pour vous. Contrairement à FLOAT64, il stocke des données précises, sans arrondis cachés.

Dans BigQuery, ce data type est conçu pour les calculs critiques, où chaque chiffre après la virgule compte. Il permet d’obtenir des résultats fiables, surtout dans les domaines qui exigent rigueur et exactitude.

Voici trois cas typiques où NUMERIC devient indispensable.

Pourquoi c’est le choix recommandé pour les calculs financiers ?

Les calculs financiers exigent une précision décimale exacte. Une erreur de 0,01 peut coûter cher.

Le type NUMERIC gère jusqu’à 38 digits avec 9 chiffres après la virgule. Il permet de représenter les montants de façon sûre, sans arrondi automatique.

Dans un query SQL, il garantit que le résultat affiché est exactement celui attendu, même avec des données complexes ou des formats personnalisés.

Quels sont les risques d’arrondis invisibles avec FLOAT64 ?

FLOAT64 utilise une représentation binaire des nombres à virgule flottante. C’est rapide, mais pas toujours fiable.

Certaines valeurs décimales courantes, comme 0.1, ne peuvent pas être représentées exactement. Cela crée des arrondis invisibles, qui faussent les calculs cumulés.

Dans des tableaux financiers, cela peut provoquer des erreurs de somme, des écarts de prix ou des incohérences entre le stockage et l’affichage.

Comment NUMERIC améliore la fiabilité du reporting comptable ?

Un reporting comptable doit être exact à l’euro près. Le type NUMERIC permet de stocker et manipuler des valeurs décimales sans perte de précision.

Il réduit les écarts entre calculs internes et résultats affichés dans les rapports. Il évite aussi les problèmes de CAST, de types mixtes, ou de formules erronées.

En utilisant NUMERIC, vous assurez une cohérence totale entre la source de données, la visualisation et la lecture métier.

C’est la meilleure solution pour aligner vos opérations avec les exigences fiscales, comptables et légales.

Faut-il utiliser BIGNUMERIC pour aller encore plus loin ?

Vous avez besoin de calculs précis avec de très grands nombres ? Ou de données financières sensibles au moindre décalage de décimal ? Le type BIGNUMERIC peut être la solution adaptée.

Il s’agit d’un data type avancé dans BigQuery, conçu pour les cas où NUMERIC ne suffit plus. Il offre une plage de valeurs plus large avec une précision renforcée. C’est un choix utile si vous devez gérer des volumes massifs, calculer au centime près, ou éviter les erreurs d’arrondi dans vos résultats.

Quelle est la différence entre NUMERIC et BIGNUMERIC ?

Les deux types numériques stockent des valeurs décimales précises, mais ils n’ont pas le même comportement ni la même capacité.

• NUMERIC permet jusqu’à 38 chiffres, avec 9 après la virgule.
• BIGNUMERIC monte jusqu’à 76 chiffres, dont 38 en décimal.

BIGNUMERIC est donc plus adapté aux grands nombres et aux formats exigeants. Il peut représenter des valeurs plus étendues, sans perdre en précision. Le type est aussi plus lourd à stocker.

Quels cas d’usage nécessitent une précision étendue ?

Voici quelques exemples concrets où BIGNUMERIC est recommandé :

• Calculs financiers complexes, où chaque centime compte,
• Suivi de prix sur plusieurs années, avec comparaison par lots,
• Traitement de données fiscales, avec des valeurs exactes par pays,
• Intégration de données scientifiques, comme des constantes physiques ou des données médicales.

Dans tous ces cas métiers, il est essentiel de minimiser les erreurs, même avec de très grands chiffres.

Comment BIGNUMERIC gère les calculs complexes ou les datasets massifs ?

Avec BIGNUMERIC, chaque valeur est précisément stockée, même sur de très longues plages. Cela réduit les problèmes d’arrondi et garantit des résultats fiables dans les calculs intensifs.

Par exemple, si vous utilisez des functions SQL pour faire des sommations, différences ou divisions sur un dataset de plusieurs millions de lignes, BIGNUMERIC vous aide à éviter les erreurs cumulées.

Il supporte les opérations classiques (CAST, FORMAT, mathematical functions), mais demande plus de place dans les tables et peut ralentir certains query plans. Il faut donc bien déterminer si cette précision est réellement requise pour votre cas d’usage.

Comment bien caster vos champs pour éviter les erreurs ?

Une erreur de CAST peut casser toute une requête SQL, surtout quand vous travaillez avec des data types sensibles comme FLOAT, NUMERIC, BYTES, ou TIMESTAMP.

Pour obtenir des résultats fiables, il faut comprendre comment BigQuery interprète les types, comment il convertit une valeur vers un autre format, et quand il peut renvoyer une erreur système.

Voici un guide simple et précis pour caster correctement vos champs, sans perdre d’informations, ni introduire de résultats erronés.

Que fait vraiment la fonction CAST dans BigQuery ?

La fonction CAST() sert à convertir une valeur d’un data type vers un autre.

Par exemple, vous pouvez convertir une string en integer, une date en timestamp, ou un float en numeric.

La syntaxe est simple :

SELECT CAST(‘2024-01-01’ AS DATE)

Mais attention : CAST suit des règles strictes. Si le format n’est pas reconnu, BigQuery génère une erreur. Il ne force jamais un type à s’adapter.

Comment passer de STRING à FLOAT ou NUMERIC sans perte de données ?

Passer d’une string à un type numérique semble simple, mais ça ne l’est pas toujours. Voici quelques conseils :

• Utilisez CAST(string AS FLOAT64) pour des données approximatives.
• Utilisez CAST(string AS NUMERIC) pour des calculs financiers précis.
• Nettoyez vos données avant de caster : supprimez les espaces, virgules, ou symboles inutiles.

Exemple à éviter :

CAST(« 12.34€ » AS NUMERIC) — retournera une erreur

Exemple correct :

CAST(REPLACE(« 12.34 », « , », « . ») AS NUMERIC)

Quels sont les pièges courants avec les types NULL, BYTES ou TIMESTAMP ?

• Si vous castez une valeur NULL, le résultat sera aussi NULL dans la plupart des cas. Cela peut casser vos calculs si vous ne l’avez pas prévu.
• CAST(bytes AS STRING) est valide, mais les données binaires doivent être dans un format supporté (ex : base64). Sinon, vous obtenez un output vide ou une erreur.
• Avec TIMESTAMP, BigQuery exige un format strict. 

Exemple :

CAST(« 2023-05-10 15:30:00 » AS TIMESTAMP)

Cela fonctionne, mais si vous oubliez l’heure, le CAST échoue. Pensez aussi au fuseau horaire si vous travaillez sur des données de plusieurs locations.

Quand utiliser SAFE_CAST pour éviter les erreurs système ?

SAFE_CAST() est une alternative à CAST() qui évite les plantages. Si le cast échoue, il retourne NULL au lieu de lever une erreur. C’est utile quand :

• Vos données sont incomplètes,
• Vos formats ne sont pas homogènes,
• Vous traitez des fichiers externes ou du contenu JSON.

Exemple :

SELECT SAFE_CAST(« abc » AS INT64) AS result — retournera NULL

Utilisez-le dans les cas à risque, comme lors de l’import d’un champ string contenant à la fois des valeurs numériques et du texte libre.

À retenir

• CAST convertit, SAFE_CAST sécurise.
• Nettoyez vos strings avant de les caster.
• Soyez rigoureux sur les formats date and time.
• Préférez NUMERIC pour les calculs financiers, et FLOAT64 pour la vitesse.

Quelles sont les bonnes pratiques pour manipuler ces types dans vos requêtes SQL ?

Travailler avec plusieurs data types dans une même requête peut générer des erreurs subtiles. Les écarts de précision, les problèmes de casting, ou les conflits de valeurs NULL peuvent fausser vos résultats.

Voici des règles simples pour améliorer la fiabilité de vos calculs, optimiser vos requêtes SQL et éviter les surprises dans vos projets BigQuery.

Comment optimiser vos SELECT avec des types mixtes (INT64, FLOAT64, NUMERIC) ?

Quand vous combinez INTEGER, FLOAT64 et NUMERIC dans une même requête, soyez précis.

• Utilisez CAST() pour uniformiser vos valeurs dans un même SELECT.
• Privilégiez le type le plus précis si le résultat final doit être fiable (ex : calculs financiers).
• Vérifiez que les valeurs NULL sont bien gérées, surtout lors des joins.

Exemple :

SELECT CAST(price AS NUMERIC) * quantity FROM sales_table

Cela permet d’éviter des erreurs lors des calculs avec des types numériques différents.

Comment utiliser les fonctions comme FORMAT, ROUND, IS_INF, IS_NAN ?

BigQuery propose des fonctions utiles pour gérer les données numériques.

• FORMAT(‘%0.2f’, value) pour afficher un nombre décimal au bon format.
• ROUND(number, 2) pour arrondir à deux décimales, souvent requis dans les rapports.
• IS_NAN(value) et IS_INF(value) permettent de détecter les erreurs après un calcul, comme une division par zéro.

Ces fonctions vous aident à produire des résultats propres, prêts à être lus ou exportés.

Comment stocker et représenter proprement vos valeurs décimales dans vos tables ?

• Pour des valeurs financières, utilisez toujours le type NUMERIC. Il évite les erreurs liées aux flottants.
• Utilisez des noms de champs clairs : price_value, amount_numeric, etc.
• Stockez les unités (e.g. euros, dollars) dans un champ à part si nécessaire.

Astuce : pensez à ajouter une documentation interne sur vos types de champs, surtout si vous travaillez en équipe.

Quelle est l’influence du FLOAT sur le GROUP BY, le JOIN et le WHERE ?

Les FLOAT64 ne sont pas toujours fiables pour les comparaisons directes.

• Évitez de faire un JOIN ou un WHERE sur une valeur float précise (e.g. WHERE value = 0.1).
• Utilisez plutôt une plage ou une tolerance avec BETWEEN ou une fonction ROUND().
• Dans un GROUP BY, une valeur flottante peut être mal groupée si des décimales cachées sont présentes.

Exemple à éviter :

GROUP BY price_float

Préférez :

GROUP BY ROUND(price_float, 2)

Cela évite les doublons non voulus dans vos agrégats.

Quels exemples concrets pour bien comprendre la logique des types numériques ?

Vous voulez savoir comment BigQuery stocke réellement vos nombres ? Voici des cas simples pour comparer les types numériques et éviter les erreurs dans vos calculs, vos exports, ou vos analyses métier.

Que renvoie BigQuery si vous stockez 0.1 dans un FLOAT64 ?

Si vous stockez la valeur 0.1 dans un champ FLOAT64, BigQuery ne la garde pas exactement.

Ce type est basé sur la représentation binaire IEEE 754, donc le résultat réel est légèrement différent de ce que vous voyez.

La valeur est approximative. Cela peut poser problème dans les calculs financiers ou si vous voulez faire un test d’égalité exacte dans une query SQL.

Comment le résultat change-t-il si vous utilisez NUMERIC ?

Avec le type NUMERIC, la même valeur 0.1 est stockée exactement. La précision est fixe, avec 38 chiffres significatifs et 9 décimales après la virgule.

Ce type est idéal si vous gérez :

• des calculs sensibles,
• des prix,
• des données de facturation,
• ou des valeurs de type date et time (ex. taux, années fractionnées, etc.).

Vous évitez ainsi les erreurs liées aux arrondis et vous obtenez des résultats fiables, même dans des formules complexes.

Quels sont les formats de sortie (JSON, CSV) à privilégier selon le type ?

Si vous exportez vos données, le format de sortie doit respecter le type d’origine.

• Pour les FLOAT64, préférez le format JSON si vous voulez lire les valeurs comme elles sont calculées.
• Pour les types NUMERIC, le CSV est souvent suffisant, car il représente bien les décimales si le séparateur est bien défini.

Faites attention au format par défaut du champ. Certains outils ne supportent pas bien les types NUMERIC sans configuration spécifique.

Avant d’exporter, vérifiez :

• le type de données du champ,
• le contexte d’utilisation,
• et le format attendu en sortie.

Ces exemples vous permettent de mieux comprendre comment chaque type fonctionne, et de choisir la solution adaptée selon votre cas métier.

Quelles interactions avec les autres types dans BigQuery ?

Vous utilisez des data types numériques dans vos requêtes BigQuery ? Bonne nouvelle : ces types interagissent facilement avec d’autres structures comme ARRAY, STRUCT, ou TIMESTAMP.

Mais attention, mal combinés, ils peuvent générer des erreurs, fausser vos calculs ou alourdir vos coûts. Voici ce que vous devez savoir pour bien les utiliser et optimiser vos résultats.

Comment les types numériques interagissent avec STRUCT, ARRAY, et UNNEST ?

Les valeurs numériques peuvent être stockées dans des champs d’un STRUCT, intégrées à un ARRAY ou extraites via UNNEST.

Exemple : vous pouvez créer une liste de NUMERIC dans un ARRAY, puis l’analyser avec des fonctions mathématiques comme SUM() ou AVG().

Mais attention à la cohérence des types. Mélanger INTEGER et FLOAT64 dans un même ARRAY peut générer des conversions implicites. Ces conversions influencent la précision, la taille, et parfois les performances.

Peut-on combiner NUMERIC avec TIMESTAMP ou DATETIME ?

Oui, mais avec précaution. Un champ NUMERIC peut représenter un intervalle de temps, une durée en secondes, ou une différence entre deux dates. Il peut aussi être utilisé pour calculer une moyenne de délais.

Mais attention : les types DATETIME, DATE, ou TIMESTAMP ont leurs propres fonctions et formats (EXTRACT(), DATE_DIFF(), etc.).

Dans certains cas, vous devrez caster les types ou convertir les unités pour éviter des erreurs de type invalid input for function.

Quel est l’impact sur les performances et les coûts de requêtage ?

Le choix du data type influence directement :

• le volume de données stockées,
• la vitesse de lecture,
• et le prix des requêtes dans BigQuery.

Par exemple, NUMERIC est plus précis, mais aussi plus lourd qu’un FLOAT64 ou INTEGER.
Résultat : des tables plus grandes et des coûts de requête plus élevés, surtout si vous travaillez avec des millions de lignes.

Conseil : Si vous traitez des données financières ou critiques, cette précision est requise. Mais pour des calculs simples ou des résultats approximatifs, un FLOAT64 peut suffire. Analysez vos besoins en fonction du type de contenu, du niveau de précision attendu, et de la fréquence de requête.

Comment choisir le bon type selon vos besoins métier ?

Choisir le bon data type est essentiel pour garantir des résultats fiables, éviter les erreurs, et optimiser vos requêtes SQL.

Un mauvais choix peut fausser vos calculs financiers, ralentir vos traitements, ou générer des problèmes de conformité. Il faut donc bien comprendre ce que chaque type représente, comment il stocke les valeurs, et dans quels cas d’usage il est adapté.

Voici comment faire le bon choix selon votre système, vos données, et vos objectifs métier.

Existe-t-il un guide de choix entre INT64, FLOAT64, NUMERIC et BIGNUMERIC ?

Oui. Chaque data type répond à un besoin spécifique :

• INT64 est parfait pour les nombres entiers (ex. ID, années, quantités).
• FLOAT64 est rapide, léger, mais approximatif. Il convient aux calculs non critiques ou aux valeurs scientifiques avec une grande plage.
• NUMERIC est idéal pour les calculs précis, comme les montants financiers, les comptes ou les formules comptables.
• BIGNUMERIC est utilisé pour les valeurs très précises, au-delà de 38 chiffres.

Google fournit un tableau de référence clair pour comparer ces types. Il faut bien déterminer la précision requise, la taille des données, et le comportement attendu sur des valeurs extrêmes ou des valeurs nulles.

Comment aligner vos types avec les exigences d’audit, de conformité ou de fiabilité ?

Certains cas nécessitent une traçabilité parfaite des valeurs stockées. Par exemple, dans des contextes bancaires, comptables, ou liés à la facturation, les résultats doivent être exactement représentés.

Dans ces cas, utilisez toujours des types précis et déterministes, comme NUMERIC ou BIGNUMERIC.

Évitez les types approximatifs comme FLOAT64, qui peuvent introduire des erreurs invisibles, surtout sur de longues séries de calculs.

Pensez aussi à documenter vos choix dans vos modèles de données ou schemas BigQuery, pour faciliter les audits ou la relecture par d’autres équipes.

Faut-il harmoniser les types sur l’ensemble des tables d’un projet ?

Oui, c’est une bonne pratique. Utiliser des types cohérents dans toutes vos tables permet de :

• Réduire les erreurs de CAST,
• Faciliter la lecture des schemas,
• Optimiser les jointures,
• Et assurer une gestion plus simple dans le temps.

Par exemple, si une valeur financière est stockée en NUMERIC dans une table, elle doit l’être aussi dans les autres.

Cela évite les conflits lors des jointures ou des aggregations.

Pensez également à bien définir les types par défaut dans vos modèles BigQuery, pour ne pas vous retrouver avec des types implicites mal adaptés.

En résumé : harmoniser vos data types, c’est gagner en clarté, en performance et en robustesse.

H2 : FAQ

Quelle est la différence entre Numeric et Float ?

La principale différence concerne la précision. Le type FLOAT64 est un nombre en virgule flottante. Il représente approximativement les valeurs, ce qui peut provoquer des erreurs de calcul.

Le type NUMERIC stocke des valeurs décimales précises, utiles pour les calculs financiers, les totaux exacts ou les rapports critiques. Les deux types font partie des data types numériques supportés par BigQuery, mais leur comportement diffère selon le cas d’usage.

Quelle est le “type” de numeric type dans BigQuery ?

Le type NUMERIC est un data type fixe utilisé pour stocker des valeurs décimales précises. Il peut contenir jusqu’à 38 chiffres (digits), dont 9 après la virgule.

Il est idéal pour les comptes, budgets, ou tout champ (field) nécessitant des résultats exacts. BigQuery permet de store, read, use, return et manipuler ces numeric values avec des functions standards.

Qu’est-ce qu’un float dans BQ ?

Le FLOAT64 est un type en virgule flottante. Il représente des nombres réels, mais avec une précision limitée. Ce type est plus rapide à calculer, mais peut introduire des écarts invisibles.

Il est utile pour des calculs scientifiques, des modélisations approximatives, ou des analyses à grande échelle où la vitesse compte plus que la précision.

Est-ce que Float64 est comme Numeric ?

Oui, mais dans un sens générique. FLOAT64 et NUMERIC sont tous deux des data types numériques dans BigQuery, mais ils fonctionnent différemment.

NUMERIC est précis et défini, tandis que FLOAT64 est approximatif mais plus rapide.
Il est important de bien déterminer vos besoins avant de choisir l’un ou l’autre : calculs financiers, traitement par lots, ou reporting temps réel.