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现状描述：

一般数值我们保留两位小数或者1位小数，相当于精度为 0.1 或者0.01，那么round的时候是四舍五入 round(a, 1) or round(a,2) 就结束。

但是，我有很多很多的数据，是两位小数的，既要粒度细，又要粒度不这么细，还不要粒度粗到四舍五入怎么办？比如想要 0.2 一档，或者0.5一档，做一些数据的分组。

可以用下图的方式：

小数分离：

具体实现方法是将这个数值的整数与小数分离，小数除以档位保留两位小数然后再四舍五入保留一位小数，再承回去，如图描述和步骤。

小数整数分离不需要使用转化成varchar的形式，再搞什么截取，麻烦人，MySQL有自带函数，floor, 取整数，然后再把原值减去这个整数不就好了吗！！

select col
,floor(col)+round(round((col-floor(col))/2,2),1)*2 as new_col-- /2, *2精度归并到0.2
,floor(col)+round(round((col-floor(col))/5,2),1)*5 as new_col-- /5, *5精度归并到0.5
from some_table

潜在问题

但是，有一个问题要注意！！

字段类型是float 或者double会导致精度缺失，假设计算出来 cal_col=0.25 是float类型，

select round(0.25,1) as res 出来0.3，

select round(new_col,1) as res 出来0.2 !!!

为什么？怎么办？

根本原因

MySQL 中的 ROUND() 函数对浮点数执行四舍五入操作时，浮点数的二进制表示会导致精度误差。浮点数（FLOAT 或 DOUBLE）在计算机中使用二进制表示，有些十进制的小数不能被精确表示，这会导致四舍五入时的结果与预期不同。

例如：

• 0.25 在二进制中无法精确表示，其存储为接近 0.249999... 的值。
• 因此，ROUND(0.25, 1) 在某些情况下可能被解释为接近 0.2，而不是四舍五入到 0.3。

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问题分析

 SELECT cal_col, ROUND(cal_col, 1) AS cal_col, ROUND(0.25, 1) AS res FROM your_table;

结果：

cal_col	cal_col	res
0.25	0.2	0.3

1. cal_col的来源问题：

   • 如果 cal_col是从表中读取的字段，字段的类型可能是 FLOAT 或 DOUBLE。
   • 浮点类型会有精度误差，因此 ROUND(cal_col, 1) 可能会对接近 0.25 的值错误地处理为 0.2。

2. 直接使用常量 0.25 的问题：

   • 在 ROUND(0.25, 1) 的情况下，MySQL 直接使用常量进行四舍五入。
   • 由于常量 0.25 在这里可能被 MySQL 解释为 DECIMAL 类型（精度更高），因此结果更准确，返回 0.3。

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解决方法

方法 1：将浮点类型转换为 DECIMAL

使用 CAST 或 CONVERT 将 cal_col转换为 DECIMAL 类型，可以避免浮点数的精度误差。

SELECT cal_col, ROUND(CAST(cal_col AS DECIMAL(10, 2)), 1) AS col, ROUND(0.25, 1) AS res FROM your_table;

方法 2：修改字段类型

如果表中字段 cal_col是 FLOAT 或 DOUBLE 类型，可以将其改为 DECIMAL 类型（精确存储数字的小数部分）。

ALTER TABLE your_table MODIFY COLUMN cal_col DECIMAL(10, 2);

方法 3：设置 SQL 模式为高精度模式

你可以尝试启用 MySQL 的高精度处理模式（比如 STRICT 模式），这有时可以改进四舍五入的行为：

SET SESSION sql_mode = 'STRICT_TRANS_TABLES,NO_ZERO_IN_DATE,NO_ZERO_DATE,ERROR_FOR_DIVISION_BY_ZERO,NO_ENGINE_SUBSTITUTION';

方法 4：添加 FORMAT() 函数

如果仅仅是为了展示结果，可以使用 FORMAT() 函数，它会按照字符串格式化的方式输出精确的小数：

SELECT cal_col, FORMAT(cal_col, 1) AS cal_col, FORMAT(0.25, 1) AS res FROM your_table;

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验证结果

测试数据（cal_col=0.25），使用上述方法可以解决 ROUND() 的问题。

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附加说明：浮点数的存储误差

1. 浮点数的存储（FLOAT 或 DOUBLE）存在精度问题，特别是在小数部分较多的情况下。
   • 例如：0.25 在计算机的浮点表示中可能是 0.249999...。
2. DECIMAL 类型存储数字时不会有这种问题，因为它是以字符串方式存储数字值并执行精确的数学运算。
3. 推荐：如果你希望对小数进行精确运算，请尽量使用 DECIMAL 类型，而不是 FLOAT 或 DOUBLE。