금액 오차 제거를 위한 Fraction 기반 데이터 설계 분석

Context

Floating-point 연산의 정밀도 한계로 인한 금융 데이터의 누적 오차 발생 문제 분석. 전통적인 Minor Unit 저장 방식은 고정 정밀도로 인해 통화별 가변 정밀도 대응에 한계 노출.

Technical Solution

• Floating-point 오차 제거를 위해 분자와 분모를 분리하여 저장하는 Fraction 구조 채택
• 정수 기반 Minor Unit 방식 대신 분수 형태의 데이터 모델링을 통한 무한 정밀도 확보
• 통화별 상이한 Minor Unit(예: JPY 0, KWD 1,000, BTC 100,000,000)에 유연하게 대응하는 설계
• 시대적 요구사항(NYSE의 1/8 달러 분수 표기법)을 수용한 데이터 스키마 구축
• Commodity Precision 변경 시 별도의 데이터 마이그레이션 없이 계산 정밀도 조정 가능 구조 구현
• 최소공배수(Least Common Denominator) 기반의 연산 로직을 통한 수학적 정확성 유지