db-types-precision

db-types-precision (M4)

类型是最先应用、成本最低的约束：它决定哪些值能够表示，以及它们如何排序、比较和舍入。经典的数据丢失错误——用浮点数存储金额——就发生在这里。本模块属于设计轴（Tipos 类别，与 M6 共用）。它适用于各种范式，并使用符合相应范式的类型词汇（Postgres numeric、Mongo Decimal128）。

检查内容

• 金额使用浮点数：使用 float/real/double precision（或 Mongo Double）表示货币/金额——二进制浮点数无法精确表示十进制分。应使用 numeric/decimal/Decimal128/整数最小货币单位。这是严重性 5 的上限。
• 时间戳与时区：对跨时区的时间点使用不带时区的 timestamp/datetime；建议使用以 UTC 存储的 timestamptz。标记缺少时区且名称为 *_at 的 timestamp 列。
• 用 jsonb 规避架构：jsonb/json 列承载了本应作为一等类型化/受约束列的数据（稳定、会被查询、与外键相关的键被埋在 JSON 中）。嵌入灵活的数据块没有问题，但不能借此隐藏架构。
• 枚举与查找表：在使用引用查找表会更安全、更易于演进的情况下，使用原生 ENUM（尤其是难以修改的 MySQL ENUM）；或者在需要受约束域时使用自由文本状态。
• 字符集/排序规则：使用 MySQL utf8（3 字节，不支持 emoji/增补平面字符）而非 utf8mb4；标识符/电子邮件使用了非预期的区分大小写或重音符号的排序规则。

轴与严重性

• 金额使用 float/double：严重性 5，fail，轴 design，置信度 established（封顶 Design 分数）。
• 跨时区时间点使用不带时区的时间戳：严重性 3–4，warn，轴 design。
• jsonb 隐藏稳定且会被查询的架构：严重性 3，warn，fixable: proposed。
• MySQL utf8（而非 utf8mb4）：严重性 3，warn。
• 枚举导致锁定/排序规则错误：严重性 2–3，warn。

Tier-0 静态检查

通过 scripts/parse-schema.mjs 解析 DDL/快照：将类似金额的列名（price, amount, total, balance, cost, *_cents）与 float|real|double|Double 类型匹配；标记 *_at 列中不带时区的 timestamp/datetime；检测 json/jsonb 列和 ENUM(...)；读取声明的字符集/排序规则。方向性的程序源代码解析绝不会触发金额浮点数严重性 5 的上限。

Tier-1 验证查询

从目录中确认浮点金额列：

-- $DATABASE_URL, read-only
SELECT table_name, column_name, data_type
FROM information_schema.columns
WHERE data_type IN ('real','double precision')
  AND column_name ~* '(price|amount|total|balance|cost|fee|tax)';

MySQL 字符集检查：

SELECT table_name, column_name, character_set_name, collation_name
FROM information_schema.columns WHERE character_set_name = 'utf8';

发现项

按 schema/finding.schema.json 输出。示例：

• M4.orders.total_float_money — total double precision 会导致分值丢失（严重性 5，fail，轴 design，置信度 established）。
• M4.events.created_at_naive_timestamp — created_at timestamp 不带时区（严重性 4，warn，轴 design，fixable: proposed）。
• M4.products.attributes_jsonb_schema_evasion — 稳定且会被查询的键被埋在 jsonb 中（严重性 3，warn）。
• M4.users.email_utf8_not_utf8mb4 — MySQL utf8 会截断增补平面字符（严重性 3，warn）。 每项发现：evidence.observed 引用列 DDL 原文；verification.reproduce 是上文可运行的查询（method: ddl_parse / schema_introspect）；expected_impact 按区间划分并标注置信度。

诚实性

• 无论范式如何，金额使用浮点数都封顶（关系型和 Mongo Double 均如此）；绝不要弱化这一判断。
• 对于真正灵活/稀疏的数据，jsonb 是合适的工具——只有当它掩盖了稳定、会被查询的关系型架构时才标记。
• 未展示声明的排序规则时，不要断言存在排序规则问题；影响应按区间划分，绝不要编造排序错误率。