那次我差点因为四舍五入搞砸了一个季度财报——真的，谁能想到小数点后第三位的一个数字能掀起这么大风浪？当时我在处理一批DECIMAL(10,2)类型的金融数据，本来想用TRUNCATE快速截断数值，结果123.456直接被砍成了123.45，而系统预期的是四舍五入到123.46。就这么0.01的偏差，累积起来差点让财务报表误差上千块。从那天起，我才真正意识到：SQL里的取整函数，选对与否直接决定数据是宝藏还是垃圾。
说说ROUND这个“老好人”
ROUND函数就像个和事佬，总想取个中间值。它的基本语法是ROUND(value, precision)，其中precision决定保留的小数位数。正数表示小数点后位数，负数则对整数部分进行取整（比如ROUND(123.456, -1)会得到120.0）。
在我的电商项目里，商品价格计算经常用ROUND。比如一件商品原价98.765元，若要做保留两位小数的折扣计算，ROUND(98.765, 2)会给出98.77——这符合财务逻辑，因为银行系统多数默认四舍五入。但要注意：ROUND在处理负数时行为可能让人意外，比如ROUND(-3.75, 1)会得到-3.8，而不是有些人期待的-3.7。我曾经因为忽略这点，在结算退款时差点多赔钱。
性能上，ROUND在大数据量时可能略慢，因为它需要判断舍入位后的数字。但除非你处理亿级数据行，否则这点开销通常可接受。
TRUNCATE的粗暴与优雅
TRUNCATE(value, precision)是另一个极端：它直接砍掉多余位数，不做任何舍入。还是那个123.456，TRUNCATE(123.456, 2)铁定输出123.45，干脆利落。
我一度觉得这函数太简单粗暴，直到遇到需要处理科学实验数据的场景。当时项目要求保留原始数据精度但不进行任何人为干预，TRUNCATE就派上了用场——它不会引入任何舍入误差，完美符合实验协议。话说回来，TRUNCATE在计算资源上其实比ROUND更轻量，因为它不需要判断舍入值，直接截断就行。
但千万别像我当年那样把它误用在财务场景！那次的教训是：TRUNCATE只适合那些“保留精度但无需舍入”的情况，比如日志分析或者某些工程计算。
CEILING的“向上人生”
CEILING函数（有些数据库叫CEIL）永远向上取整到最接近的整数。它只有一个参数，比如CEIL(3.1)返回4，CEIL(-2.9)返回-2（因为-2大于-2.9）。这函数在库存管理里简直是神器。
去年我们做仓储系统时，遇到个问题：商品包装规格是每箱12件，用户下单数量可能是任意值（比如25件）。用CEILING(25/12)就能直接算出需要3个箱子，而不是ROUND给出的2.08≈2箱（那会导致货物装不下）。这种场景下，CEILING的逻辑清晰又高效。
有意思的是，CEILING在大数据聚合时比ROUND更快，因为它只涉及一次整数计算，避免了小数位判断。不过它当然不适合精细的财务计算——你总不会想把每笔交易都向上取整吧？
什么时候该用谁？
选择哪个函数，完全看你的场景。我个人偏好：财务数据用ROUND（符合会计规范），工程数据或日志用TRUNCATE（保持原始精度），资源分配类问题用CEILING（避免不足）。
另外，别忘了数据库之间的实现差异。比如MySQL的ROUND在精度参数为0时默认返回整数，而Oracle则会保留小数点后的零。这些细节可能在跨平台迁移时埋坑。
有次我还对比过SQL的ROUND和Python的round——发现它们在处理“中间值”（比如2.5）时行为可能不同，Python 3默认采用银行家舍入法（round(2.5)得2），而SQL SERVER的ROUND(2.5,0)则给3。所以如果你同时在应用和数据库层做计算，千万留意这种一致性。
说到底，这些函数没有绝对的好坏，只有合不合适。我的建议是：关键业务逻辑上线前，务必用边界值（正数、负数、零、中间值如x.5）全面测试一遍。毕竟，数据精度这种事儿，失之毫厘谬以千里。
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