下面举两个例子来说明。 　　例1：如果用定点数据表示实现浮点运算，处理机的运算速度要降低两个数量级。 　　如果用一台定点运算速度为每秒1千万次的计算机做科学计算，它的实际运算速度将低于每秒十万次。这是因为，当计算机系统中没有浮点数据表示时，通常要用子程序来实现浮点运算。用定点运算指令来实现32位的浮点运算，平均要执行100条以上的指令。CPU与主存储器之间的通信量也将增加100多倍。尽管增加浮点数据表示，硬件的复杂度要增加许多，但是，由于浮点数据表示的通用性好，利用率高，在以科学计算为主的计算机系统中，设置浮点数据表示是必不可少的。 　　例2：实现A＝A＋B，A和B均为200×200的矩阵。 　　如果在没有向量数据表示的计算机系统上实现，一般需要6条指令，其中有4条指令要循环4万次。因此，CPU与主存储器之间的通信量： 　　取指令2＋4×40,000条， 　　读或写数据3×40,000个， 　　共要访问主存储器7×40,000次以上。 　　如果在有向量数据表示的计算机系统上实现，只需要一条指令。从而，减少CPU与主存储器之间的通信量：少取指令4×40,000次，缩短程序执行时间一倍以上。 随着计算机系统的发展，数据表示也在不断地上移。例如，在目前的计算机系统中，字符串数据表示，向量数据表示，堆栈数据表示等已经普遍使用。有些很复杂的数据表示，如图、表等数据表示也开始在某些计算机系统中出现。 　　另外，还应该指出，对于一些复杂的数据类型，如果用数据表示来实现，硬件的代价可能非常大，然而，可以用硬件给以适当的支持，或者说，用软件和硬件相结合的方法来实现，效果会很好。例如，用字节编址和字节运算指令来支持字符串数据表示。用变址寻址方式来支持向量数据表示等。