floor函数将数值向下取整到最接近的整数，即返回不大于该数的最大整数，如floor(-3.7)为-4；ceil函数则向上取整，返回不小于该数的最小整数，如ceil(-3.2)为-3；两者与round的四舍五入不同，分别用于强制向下或向上取整，在库存计算、积分赠送、数据分组等场景中具有不可替代的作用；通过乘以10的n次方再取整后除以相同倍数，可实现指定小数位的上下取整；在负数处理中，floor向更小整数取整，ceil向更大整数取整；此外，结合floor和ceil可用于高效的数据分组与区间划分，如按年龄或销量分段，提升数据分析的灵活性与准确性。
在SQL中，
FLOOR
函数会将一个数值向下取整到最接近的整数，即不大于该数值的最大整数；而
CEIL
（或
CEILING
）函数则会将一个数值向上取整到最接近的整数，即不小于该数值的最小整数。这两个函数在处理数据时，尤其是在需要严格按照“向下舍入”或“向上进位”逻辑时，显得非常关键，它们与我们常用的
ROUND
函数有着本质的区别。
解决方案
理解
FLOOR
和
CEIL
的核心在于它们对数值的处理方向是绝对的。
FLOOR(X)
：返回小于或等于X的最大整数。
- 如果X是正数，例如
FLOOR(3.7)
，结果是
3
。
- 如果X是负数，例如
FLOOR(-3.7)
，结果是
-4
。这里需要特别注意，负数向下取整意味着向更小的（绝对值更大的）负数方向靠拢。
- 如果X是整数，例如
FLOOR(5)
，结果就是
5
。
CEIL(X)
或
CEILING(X)
：返回大于或等于X的最小整数。
- 如果X是正数，例如
CEIL(3.2)
，结果是
4
。
- 如果X是负数，例如
CEIL(-3.2)
，结果是
-3
。负数向上取整意味着向更大的（绝对值更小的）负数方向靠拢。
- 如果X是整数，例如
CEIL(5)
，结果就是
5
。
这两种函数与
ROUND
函数的主要区别在于，
ROUND
是“四舍五入”到最近的整数（或指定小数位），而
FLOOR
和
CEIL
是强制性的“向下”或“向上”。在我看来，这种强制性在很多业务场景下是不可替代的。
例如，我们有一个销售额列表：
SELECT sales_value, FLOOR(sales_value) AS floor_value, CEIL(sales_value) AS ceil_value, ROUND(sales_value) AS round_value FROM ( SELECT 123.45 AS sales_value UNION ALL SELECT 123.55 UNION ALL SELECT -123.45 UNION ALL SELECT -123.55 ) AS sales_data;
运行结果会清晰展示它们之间的差异： | sales_value | floor_value | ceil_value | round_value | |————-|————-|————|————-| | 123.45 | 123 | 124 | 123 | | 123.55 | 123 | 124 | 124 | | -123.45 | -124 | -123 | -123 | | -123.55 | -124 | -123 | -124 |
为什么有时候ROUND函数不够用？
我们日常使用
ROUND
函数来处理数值取整，很多时候它确实很方便。但说实话，在一些特定的业务逻辑里，
ROUND
的“四舍五入”规则可能并不符合我们的预期，甚至会导致逻辑错误。比如，在库存管理中，你可能需要计算某个产品能装满多少个完整的箱子，哪怕只多出一点点，也不能算作一个完整的箱子，这时就需要
FLOOR
。反过来，如果你需要计算为了装下所有产品，至少需要多少个箱子，哪怕只多一点点，也得额外算一个箱子，这时候
CEIL
就派上用场了。
再举个例子，假设你要根据用户的消费金额赠送积分，规则是每消费满100元赠送100积分。如果用户消费了199.99元，按照
ROUND
可能会得到200积分（如果取整后再乘以100），但这显然不符合“满100”的条件。这时，
FLOOR(消费金额 / 100) * 100
就能确保只有满足完整倍数的金额才被计算。这种场景下，
FLOOR
提供了更精确的“向下”控制，避免了不必要的赠送或计算偏差。
如何利用FLOOR和CEIL实现特定小数位数的“向上”或“向下”取整？
这是一个非常实用的技巧，因为
FLOOR
和
CEIL
本身只处理到整数位。但通过简单的数学变换，我们可以让它们在任意小数位上实现“向上”或“向下”取整。核心思想是先将数值乘以10的N次方（N为目标小数位数），然后进行
FLOOR
或
CEIL
操作，最后再除以10的N次方。
具体来说：
- 向下取整到N位小数：
FLOOR(数值 * POWER(10, N)) / POWER(10, N)
- 向上取整到N位小数：
CEIL(数值 * POWER(10, N)) / POWER(10, N)
举个例子，如果你想将
123.4567
向下取整到两位小数，得到
123.45
：
SELECT FLOOR(123.4567 * POWER(10, 2)) / POWER(10, 2); -- 123.45
这里，
123.4567 * 100
变成
12345.67
，
FLOOR
后是
12345
，再除以
100
就回到了
123.45
。
如果想向上取整到两位小数，得到
123.46
：
SELECT CEIL(123.4567 * POWER(10, 2)) / POWER(10, 2); -- 123.46
同样，
123.4567 * 100
变成
12345.67
，
CEIL
后是
12346
，再除以
100
就得到了
123.46
。
这个方法非常灵活，它弥补了
FLOOR
和
CEIL
只能处理整数的局限性，使得我们可以在各种复杂的数值处理场景中实现精确的控制。
在处理负数时，FLOOR和CEIL的行为有何不同？
处理负数时，
FLOOR
和
CEIL
的行为常常让人感到困惑，因为它与我们直觉中的“四舍五入”逻辑不太一样。关键在于理解“向下”和“向上”的数学定义，即向负无穷方向和向正无穷方向。
FLOOR
函数，无论正负，总是找到小于或等于给定数值的最大整数。
-
FLOOR(3.7)
结果是
3
(3
-
FLOOR(-3.7)
结果是
-4
(-4
CEIL
函数，无论正负，总是找到大于或等于给定数值的最小整数。
-
CEIL(3.2)
结果是
4
(4 >= 3.2)
-
CEIL(-3.2)
结果是
-3
(-3 >= -3.2)。请注意，-3比-3.2更大，所以是“向上”取整。
这种差异在财务计算或物理量测量中尤为重要。比如，如果你在计算亏损的金额，并希望总是将其“放大”到下一个整数单位（即亏损更多），那么你可能需要结合具体业务逻辑来选择
FLOOR
或
CEIL
。我个人在调试一些涉及负数边界的计算时，会专门用几个负数例子来验证
FLOOR
和
CEIL
的行为是否符合预期，这能有效避免一些隐蔽的bug。
理解这种差异，是准确运用这两个函数的基础，尤其是在处理可能出现负值的复杂计算表达式时。
结合FLOOR和CEIL处理数据分组或区间划分
除了简单的取整，
FLOOR
和
CEIL
在数据分析和报表生成中，常常被用来进行数据分组或区间划分。这是一种非常高效且灵活的技巧，能够帮助我们把连续的数值数据转换成离散的类别，便于统计和分析。
举个例子，你可能想把用户的年龄分成10岁一个区间，比如0-9岁、10-19岁、20-29岁等等。这时，你可以使用
FLOOR
函数：
SELECT age, FLOOR(age / 10) * 10 AS age_group_start FROM users;
对于25岁的用户，
FLOOR(25 / 10)
得到
2
，再乘以
10
就是
20
，表示其属于20-29岁这个区间。这种方法简洁明了，能快速生成年龄段、销售额段等分类字段。
再比如，我们想根据某个产品的销售数量来划分其受欢迎程度，比如每100个为一个等级：
SELECT product_name, sales_count, CASE WHEN sales_count = 0 THEN '零销量' ELSE CONCAT(FLOOR(sales_count / 100) * 100, '-', CEIL(sales_count / 100) * 100 - 1) -- 简单的区间表示 END AS sales_tier FROM products;
这里我们用
FLOOR
来确定区间的起始点，而
CEIL
则可以帮助我们定义区间的结束点（或者用来确保即使有小数也能归到下一个完整区间）。这种组合运用，让数据分组变得非常强大和灵活。在实际工作中，我发现这种基于数学函数的区间划分，比手动编写复杂的
CASE WHEN
语句要高效得多，而且不易出错。它提供了一种优雅的方式来处理连续数据的离散化问题。
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