所有这些类型的问题是存在一定的不精确性而且这个问题可能发生在小的小数上，如下面的例子

Dim fMean as Double = 1.18
Dim fDelta as Double = 0.08
Dim fLimit as Double = 1.1

If fMean - fDelta < fLimit Then
    bLower = True
Else
    bLower = False
End If

问题：bLower变量包含哪个值？

答案：在32位机器上，bLower包含TRUE！！！

如果我将Double替换为Decimal，bLower包含FALSE，这是一个好答案。

在double中，问题是fMean fDelta=1.09999999999，低于1.1。

注意：我认为同样的问题肯定会出现在其他数字上，因为十进制只是精度更高的双精度，而且精度总是有限制的。

事实上，Double、Float和Decimal对应于COBOL中的二进制十进制！

很遗憾，在.Net中不存在COBOL中实现的其他数字类型

BINARY or COMP like float or double or decimal
PACKED-DECIMAL or COMP-3 (2 digit in 1 byte)
ZONED-DECIMAL (1 digit in 1 byte) 

对于游戏和嵌入式系统等内存和性能都至关重要的应用程序，浮点运算通常是数字类型的选择，因为它速度更快，大小只有双倍运算的一半。整数曾经是首选的武器，但在现代处理器中，浮点性能已经超过了整数。十进制是正确的！

精度是主要区别。

浮点-7位（32位）

双-15-16位（64位）

十进制-28-29位有效数字（128位）

小数具有更高的精度，通常用于要求高精度的金融应用中。小数比双/浮点数慢得多（在某些测试中高达20倍）。

小数和浮点数/双数不能在没有掷骰的情况下进行比较，而浮点数和双数可以进行比较。小数也允许编码或尾随零。

float flt = 1F/3;
double dbl = 1D/3;
decimal dcm = 1M/3;
Console.WriteLine("float: {0} double: {1} decimal: {2}", flt, dbl, dcm);

结果：

float: 0.3333333  
double: 0.333333333333333  
decimal: 0.3333333333333333333333333333

我不会重复在其他回答和评论中已经回答的大量好的（和一些坏的）信息，但我会用提示回答您的后续问题：

什么时候有人会用这些？

对计数值使用十进制

测量值使用浮点/双精度

一些示例：

钱（我们是数钱还是量钱？）距离（我们是计算距离还是测量距离？*）分数（我们是计算分数还是衡量分数？）

我们总是数钱，不应该量钱。我们通常测量距离。我们经常计算分数。

*在某些情况下，我称之为名义距离，我们可能确实需要“计算”距离。例如，也许我们正在处理显示到城市距离的国家标志，我们知道这些距离永远不会超过一个十进制数字（xxx.x km）。

Decimal、Double和Float变量类型在存储值的方式上有所不同。精度是主要区别，其中float是单精度（32位）浮点数据类型，double是双精度（64位）浮点类型，decimal是128位浮点数据类型。

浮点-32位（7位）

双64位（15-16位）

十进制-128位（28-29位有效数字）

有关…的详细信息。。。十进制、浮点和双精度之间的差异

float（System.Single的C#别名）和double（System.double的C#别名。float为32位；double是64位。换句话说，它们表示如下数字：

10001.10010110011

二进制数和二进制点的位置都在值中编码。

decimal（System.decimal的C#别名）是浮点小数点类型。换句话说，它们表示如下数字：

12345.65789

同样，小数点的数字和位置都编码在值中——这使得小数点仍然是浮点类型而不是定点类型。

需要注意的重要一点是，人类习惯于以十进制形式表示非整数，并期望以十进制表示得到精确的结果；并不是所有的十进制数字都可以用二进制浮点表示，例如0.1，所以如果使用二进制浮点值，实际上会得到0.1的近似值。当使用浮点小数点时，仍然会得到近似值——例如，1除以3的结果无法精确表示。

至于在以下情况下使用什么：

对于“自然精确小数”的值，最好使用小数。这通常适用于人类发明的任何概念：财务价值是最明显的例子，但也有其他例子。例如，考虑给潜水员或滑冰运动员的分数。对于那些本质上更为人为的、无论如何都无法精确测量的值，浮点/双精度更为合适。例如，科学数据通常以这种形式表示。在这里，原始值从一开始就不是“小数精度”的，因此对于预期结果来说，保持“小数精度精度”并不重要。浮点二进制点类型比小数更快。