用SQL Server做那些精准计算，运算细节其实没那么简单

（引用来源：知乎专栏“数据手艺人”、MSDN SQL Server 官方文档、以及资深DBA社区讨论中的常见问题汇总）

直接用SQL Server做计算，很多人觉得不就是写个加减乘除或者用几个内置函数嘛，但真要把结果算得一丝不差，尤其是在处理钱、百分比或者要求高性能的时候，里头门道可就深了，一个不留神，可能对了一年的数据，最后对总账时发现差了几分钱，或者报表上的百分比加起来不是100%,这种问题找起来能让人头疼死。

先说最基础的，除法和小数，SQL Server里，如果你直接写SELECT 1 / 2，猜猜结果是啥？不是0.5，而是0，因为SQL Server会看参与运算的数字是什么类型，如果两个都是整数，它就会做“整数除法”，直接把小数部分给扔了，想要得到0.5，你至少得把其中一个数变成小数，比如写成SELECT 1.0 / 2或者SELECT CAST(1 AS FLOAT) / 2,这还只是个开始。

当你用了小数类型，比如DECIMAL或NUMERIC（这俩在SQL Server里基本是一回事），新的麻烦又来了，你定义字段类型的时候，得指定精度（总共多少位数）和小数位数（小数点后多少位），比如DECIMAL(10, 2)表示总共10位数，小数点后占2位，问题在于，当你对两个不同精度和小数位数的DECIMAL值做计算时，SQL Server有一套复杂的规则来决定结果的精度和小数位，有时候算着算着，你可能发现结果的小数位数比你预想的要多，或者反而被截断了，如果不了解这些规则，盲目地把结果强制转成你想要的位数，就可能造成精度损失或者意想不到的四舍五入，做财务计算，每一分钱都得有出处,这种悄无声息的精度变化是绝对要避免的。

说到四舍五入，这里也是个坑，SQL Server默认的ROUND函数，有个参数可以指定是四舍五入还是直接截断，但你要知道，银行家舍入法（四舍六入五成双）和常见的四舍五入是不同的，虽然SQL Server用的不是银行家舍入，但你在设计系统时必须清楚业务上要求哪种舍入方式，更隐蔽的是，有时候你甚至没主动调用ROUND函数，但SQL Server在内部进行隐式类型转换或计算时，可能已经自动做了舍入,这可能会导致最终结果出现细微的偏差。

然后是聚合函数，比如算平均数AVG()，这里有个巨大的陷阱：AVG()函数的行为取决于你给它的是什么数据类型，如果你对一个整数类型的列（比如INT）求平均值，AVG()的结果默认会也是整数类型！它会先把所有值加起来，然后除以个数，但结果会被截断成整数，你想得到准确的小数平均值，就必须先把整数列转换成小数类型，比如AVG(CAST(YourColumn AS DECIMAL(10,2)))，不知道这个细节的人，拿到的平均销量、平均评分之类的数据,从一开始就是错的。

还有精度更高的计算，比如计算百分比，常见的需求是，一组数各自占总和的百分比，并且要求这些百分比加起来正好是100%，如果你很自然地写SELECT Value / SUM(Value) OVER() * 100 AS Percentage，然后把这些Percentage加起来，很大概率会发现总和是99.98%或者100.01%，很难刚好是100%，这是因为每一步计算都有舍入误差，要达到完美，通常需要一些技巧，比如用“最大余量法”：先计算出基础的百分比（通常保留更多小数位），然后对小数部分进行排序，把因为舍入丢失的百分比点数，按顺序逐个分配给余量最大的那些项，从而把总和补足到100%,这种逻辑完全靠单纯的SQL语句写起来就非常复杂了。

再说说和钱相关的累计计算，比如算账户余额，你可能会用窗口函数SUM() OVER(ORDER BY Date)来累加每天的流水，这看起来很简单，但如果数据量巨大，这种排序累加的性能可能会成为瓶颈，更重要的是，你要确保交易记录的顺序是绝对正确的，如果ORDER BY的子句用的不对，导致某几笔交易的顺序错乱，那么计算出来的余额就会完全错误，在高并发的情况下，还要考虑事务的隔离级别，防止读到未提交的脏数据，不然A转账给B的过程中，别人来查总金额，可能看到的是转账前的状态,导致总金额对不上。

处理NULL值也是精准计算中必须小心的一点。NULL加任何数还是NULL，NULL和任何数比较结果都是未知，如果你在计算中忽略了某个字段可能的NULL值，整个计算结果就可能变成NULL，所以通常要用ISNULL()或COALESCE()函数给NULL一个默认值（比如0），但给什么值，又要根据具体的业务逻辑来定,不能想当然。

在SQL Server里做精准计算，绝不仅仅是写出正确的数学公式，它要求你对数据类型、内置函数的细微差别、SQL Server的隐式转换规则、以及聚合和窗口函数的执行机制有深入的了解，还必须结合业务逻辑，对精度、舍入方式和异常处理（如NULL值）做出明确且一致的规定，否则，看似简单的计算，背后可能埋藏着难以察觉的数据准确性问题。 结束）