说来惭愧，我刚入行那年就被四舍五入坑过。那是个电商促销报表，凌晨三点我盯着屏幕发呆——为什么各个商品页的销售额汇总起来，和总账单总是差几块钱？折腾到天亮才发现，是ROUND函数在聚合计算里“偷偷”进位了。从那以后，我对待SQL里的每个小数点都多了份敬畏。
其实啊，四舍五入远不止是“逢五进一”那么简单。在数据处理里，它更像会计手里的良心秤，稍有不慎就会让整份报表失去准星。今天我就结合这些年的踩坑经验，和大家聊聊SQL四舍五入的那些门道。
ROUND函数：你的老朋友，但别太信任
ROUND大概是大家最熟悉的四舍五入函数了。基本用法很简单：
SELECT ROUND(123.4567, 2); -- 结果123.46
但问题就出在它的“智能”上。记得有次做金融报表，ROUND(2.855, 2)返回的居然是2.85而不是预期的2.86！后来才明白，这是浮点数精度在作怪——计算机里的2.855实际可能是2.8549999...
我的经验是，在金额计算时最好多留几位小数，最后再统一舍入：
-- 不建议
SELECT ROUND(unit_price * quantity, 2) as total FROM orders;
-- 更稳妥的做法
SELECT ROUND(ROUND(unit_price, 4) * quantity, 2) as total FROM orders;
话说回来，不同数据库的ROUND行为也有差异。MySQL中ROUND(-2.5)会得到-3，而有些数据库可能返回-2。这点在跨数据库迁移时要特别留意。
FLOOR和CEILING：非黑即白的选择
如果说ROUND是圆滑处世，那FLOOR和CEILING就是两个极端。FLOOR直接向下取整，CEILING坚决向上进位。
在库存计算中我特别偏爱FLOOR。比如计算可用库存：“SELECT FLOOR(total_stock / requirement) as batches”，这样确保不会高估可生产批次。毕竟，你总不能说“0.8批”原料也能投产吧？
但CEILING也有它的用武之地。那次做物流运费计算，0.1公斤就得按1公斤计费，用CEILING正好合适：
SELECT CEILING(weight) as charged_weight FROM packages;
TRUNCATE：最诚实的剪刀手
TRUNCATE（有些数据库叫TRUNC）是我在审计场景下的首选。它不像ROUND那样左右逢源，而是直接截断，名副其实的剪刀手。
在做数据对账时，我坚持用TRUNCATE而不是ROUND。为什么呢？因为TRUNCATE保证不会凭空创造精度。ROUND(2.855, 2)可能给你2.86，但TRUNCATE(2.855, 2)铁定返回2.85——虽然可能“亏待”了当前记录，但从整个系统看，这种误差是会相互抵消的。
呃，不过要小心，TRUNCATE在处理负数时和FLOOR不太一样：
SELECT TRUNCATE(-2.8, 0); -- 返回-2
SELECT FLOOR(-2.8); -- 返回-3
浮点数的陷阱：那个让我彻夜难眠的bug
说到这，我得分享一个让我印象深刻的事故。有次双十一大促，我们的用户积分系统因为四舍五入问题差点崩掉。
事情是这样的：用户每消费1元得1.5积分，然后系统四舍五入到整数。看起来很简单对吧？但当我们处理数百万订单时，累计误差达到了几千积分！
查了好久才发现，是浮点数精度问题在作祟。1.5在计算机里其实是1.4999999...这种微小的误差在大量计算后被放大了。
后来我们的解决方案是：先用DECIMAL类型计算，最后一步再四舍五入：
-- 改造前
SELECT ROUND(1.5 * amount) as points FROM transactions;
-- 改造后
SELECT ROUND(CAST(1.5 AS DECIMAL(10,2)) * amount) as points FROM transactions;
这个教训让我明白，在金融和积分这种敏感场景，数据类型的选择比四舍五入方法更重要。
分布式系统的特殊挑战
在大厂处理海量数据时，我发现四舍五入在分布式环境下会有新问题。比如，当你在各个节点上分别做四舍五入后再汇总，误差会被放大。
有次做跨地域销售报表，每个分库先本地汇总并四舍五入，结果总部汇总时发现和实际总额差了好几百。后来我们调整了流程：原始数据上报，在汇总层统一做四舍五入。
换句话说，四舍五入的时机很关键。越靠近最终展示做四舍五入，整体误差越小。
我的实战心得
经过这么多年的摸索，我总结了几条经验：
首先，明确业务场景的需求。是追求公平（如用户积分）还是保持系统稳定（如库存管理）？前者可能适合ROUND，后者可能更适合TRUNCATE。
其次，测试边界情况。特别是0.5这种临界值，一定要在不同数据库版本上验证行为。
最后，文档化你的选择。在团队里明确各种场景该用哪个函数，避免不同程序员用不同方法。
坦白说，我现在对四舍五入的态度比以前谨慎多了。年轻时觉得这是个简单问题，现在反而觉得越简单的东西越容易出错。
下次你在写SQL时，不妨先问问自己：这个四舍五入，经得起百万级数据的考验吗？经得起财务审计的放大镜检查吗？想清楚这些问题，或许能帮你避开我当年踩过的那些坑。
说到底，处理数据就像调音师调整音量——稍微过头就会失真，而我们的任务就是在精度和实用性之间找到那个恰到好处的平衡点。
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