MySQL 数字函数大全：21 个高频函数 + 实战案例，数值计算 统计效率翻倍！

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前言

在 MySQL 数据库开发中，数值处理是极为常见的操作场景之一，其重要性与字符串处理并列。无论是进行数据统计（如求和、平均值）、执行数学运算（如取整、幂运算），还是实现业务逻辑（例如薪资计算、随机数生成），都离不开各类数字函数的支持。

熟练掌握常用的数字函数，不仅可以避免手动编写复杂的计算逻辑，还能有效简化 SQL 语句，提升开发效率和数据计算的准确性。本文系统梳理了 21 个高频使用的 MySQL 数字函数，并按照四大应用场景分类：基础运算、取整与四舍五入、统计分析、进阶数学运算。每个函数均提供清晰的功能说明及实战示例（涵盖单值计算与表级统计），便于开发者快速理解与直接应用，建议收藏以备查阅。

一、基础运算函数（绝对值、整除、余数等）

1. ABS(x)：获取数值的绝对值

该函数用于返回指定数值的绝对值。对于负数，结果为正；正数和零保持不变。常用于处理可能包含负值的数据，如温度变化、财务盈亏金额等场景。

x

SELECT ABS(-10) AS '绝对值'; -- 结果：10
SELECT ABS(0) AS '绝对值';    -- 结果：0
SELECT ABS(10) AS '绝对值';   -- 结果：10

-- 业务场景：计算商品库存差异的绝对值（避免负数展示）
SELECT product_id, ABS(actual_stock - theory_stock) AS 库存差异 FROM product;

3. MOD(x, y)：求两数相除后的余数

返回 x 除以 y 的余数，也可使用 x % y 表达相同含义。此函数广泛应用于判断奇偶性、周期性分组、轮询分配等逻辑控制中。

y

x%y

SELECT MOD(20,3);  -- 结果：2（20÷3=6余2）
SELECT 15 MOD 4;   -- 结果：3（等价于MOD(15,4)）
SELECT MOD(7,2);   -- 结果：1（判断奇数）

-- 业务场景：筛选偶数ID的商品
SELECT product_id, product_name FROM product WHERE MOD(product_id, 2) = 0;

2. n DIV m：执行整数除法（仅取商）

DIV 是整除操作符，返回被除数 n 除以除数 m 后的商部分，小数部分直接舍去，仅保留整数结果。注意：除数不能为 0，否则会报错。

DIV

n

m

SELECT 10 DIV 2;  -- 结果：5（10÷2=5，无余数）
SELECT 20 DIV 3;  -- 结果：6（20÷3=6.666，取整数商6）
SELECT 15 DIV 4;  -- 结果：3（15÷4=3.75，取整数商3）

-- 业务场景：计算每个部门的平均分组人数（假设10人一组）
SELECT dept_id, COUNT(*) DIV 10 AS 完整分组数 FROM emp GROUP BY dept_id;

二、取整与四舍五入函数（精确控制数值精度）

4. CEIL(x) / CEILING(x)：向上取整

两个函数功能完全一致，均返回大于或等于给定数值 x 的最小整数。无论小数部分是否超过 0.5，都会向正无穷方向进位。

x

SELECT CEIL(2.0);    -- 结果：2
SELECT CEIL(2.1);    -- 结果：3
SELECT CEIL(2.9);    -- 结果：3
SELECT CEILING(1.01);-- 结果：2
SELECT CEILING(5.99);-- 结果：6

-- 业务场景：计算订单分页总页数（每页10条，不足1页按1页算）
SELECT CEIL(COUNT(*) / 10) AS 总页数 FROM order_main WHERE create_time BETWEEN '2024-01-01' AND '2024-01-31';

5. FLOOR(x)：向下取整

返回小于或等于 x 的最大整数，即直接截断小数部分，不进行任何进位操作，相当于“向下舍入”。

x

SELECT FLOOR(5.0);   -- 结果：5
SELECT FLOOR(5.1);   -- 结果：5
SELECT FLOOR(5.9);   -- 结果：5
SELECT FLOOR(3.999); -- 结果：3

-- 业务场景：计算商品折扣后价格（向下取整，不四舍五入）
SELECT product_id, FLOOR(price * 0.8) AS 折扣后价格 FROM product;

6. ROUND(x [,y])：标准四舍五入

将数值 x 按照指定的小数位数 y 进行四舍五入：

• 若省略 y，默认保留 0 位小数（结果为整数）；
• 当 y > 0 时，保留对应位数的小数；
• 当 y < 0 时，对整数部分进行四舍五入（例如 y = -1 表示精确到十位）。

x

y

y>0

y<0

y=-1

-- 保留整数（默认）
SELECT ROUND(8.0); -- 结果：8
SELECT ROUND(8.5); -- 结果：9
SELECT ROUND(8.4); -- 结果：8

-- 保留指定小数位
SELECT ROUND(8.923,2); -- 结果：8.92
SELECT ROUND(8.925,2); -- 结果：8.93

-- 对整数部分四舍五入（保留到十位）
SELECT ROUND(123.45, -1); -- 结果：120

-- 业务场景：计算商品均价（保留2位小数）
SELECT category_id, ROUND(AVG(price), 2) AS 分类均价 FROM product GROUP BY category_id;

7. TRUNCATE(x, y)：数值截断（非四舍五入）

将数值 x 截断至小数点后 y 位，与 ROUND 不同的是，TRUNCATE 不进行四舍五入，而是直接丢弃多余位数，确保结果不会因进位而改变。

x

y

ROUND

SELECT TRUNCATE(6.523,2); -- 结果：6.52
SELECT TRUNCATE(6.529,2); -- 结果：6.52（未四舍五入）
SELECT TRUNCATE(9.999,1); -- 结果：9.9
SELECT TRUNCATE(123.456,0); -- 结果：123（截断所有小数）

-- 业务场景：计算税费（保留2位小数，直接截断多余部分）
SELECT order_id, TRUNCATE(pay_amount * 0.06, 2) AS 税费 FROM order_main;

三、统计分析函数（求和、均值、极值等）

8. AVG(expression)：计算字段平均值

返回指定表达式或字段的算术平均值，自动忽略 NULL 值。适用于统计评分、价格、薪资水平等连续型数值的中心趋势。

expression

NULL

-- 统计员工平均薪资
SELECT AVG(sal) AS '员工平均薪资' FROM emp; -- 结果：29025.00÷14≈2073.21

-- 业务场景：统计各部门员工平均薪资
SELECT dept_id, AVG(sal) AS 部门平均薪资 FROM emp GROUP BY dept_id;

-- 业务场景：统计商品分类平均价格（忽略价格为NULL的商品）
SELECT category_id, AVG(price) AS 分类平均价格 FROM product GROUP BY category_id;

10. MAX(expression)：获取最大值

返回字段中的最大数值，NULL 值会被自动排除。常用于查找最高工资、最高销售记录等场景。

expression

NULL

-- 查询员工最高工资
SELECT MAX(sal) AS '最高工资' FROM emp;

-- 业务场景：查询各分类商品的最高价格
SELECT category_id, MAX(price) AS 分类最高价格 FROM product GROUP BY category_id;

-- 业务场景：查询2024年最大的单笔订单金额
SELECT MAX(pay_amount) AS 最大单笔订单金额 FROM order_main WHERE YEAR(create_time)=2024;

11. MIN(expression)：获取最小值

返回字段中的最小数值，同样忽略 NULL 值。典型用途包括查询最低价格、最低工资等信息。

expression

NULL

-- 查询员工最低工资
SELECT MIN(sal) AS '最低工资' FROM emp;

-- 业务场景：查询各部门的最低薪资
SELECT dept_id, MIN(sal) AS 部门最低薪资 FROM emp GROUP BY dept_id;

-- 业务场景：查询库存最低的10个商品
SELECT product_id, product_name, stock FROM product ORDER BY MIN(stock) LIMIT 10;

12. SUM(expression)：计算总和

对指定字段的所有非 NULL 数值求和，广泛应用于总销售额、总薪资支出等汇总统计任务。

expression

NULL

-- 统计员工薪水发放总数
SELECT SUM(sal) AS '发放的薪水总数' FROM emp; -- 结果：29025.00

-- 业务场景：统计各部门薪资总和
SELECT dept_id, SUM(sal) AS 部门薪资总额 FROM emp GROUP BY dept_id;

-- 业务场景：统计2024年1月的总销售额
SELECT SUM(pay_amount) AS 1月总销售额 FROM order_main WHERE create_time BETWEEN '2024-01-01' AND '2024-01-31';

9. COUNT(expression)：统计记录数量

根据不同的参数形式，COUNT 可实现多种计数方式：

• COUNT(*)：统计所有行数，包含含有 NULL 的记录；
• COUNT(expression)：仅统计该字段非 NULL 的记录数；
• COUNT(DISTINCT expression)：统计该字段非 NULL 且去重后的唯一值数量。

COUNT(*)

NULL

COUNT(字段名)

NULL

COUNT(DISTINCT 字段名)

-- 统计发薪水的人数（sal字段非NULL）
SELECT COUNT(sal) AS '发薪水的人数' FROM emp; -- 结果：14

-- 统计有佣金的人数（comm字段非NULL）
SELECT COUNT(comm) AS '有佣金的人数' FROM emp; -- 结果：4

-- 统计员工总数（包括所有记录）
SELECT COUNT(*) AS '员工总数' FROM emp; -- 结果：14

-- 统计不重复的部门数
SELECT COUNT(DISTINCT dept_id) AS 不重复部门数 FROM emp;

-- 业务场景：统计2024年1月的有效订单数（order_status=1表示有效）
SELECT COUNT(*) AS 1月有效订单数 FROM order_main WHERE create_time BETWEEN '2024-01-01' AND '2024-01-31' AND order_status=1;

13. GREATEST(expr1, expr2, ...)

从多个表达式或常量中返回最大值，支持字段组合或直接传参。与 MAX 函数的区别在于：MAX 作用于某一列的聚合，而 GREATEST 用于多值之间的横向比较。

MAX

GREATEST

-- 取固定值列表的最大值
SELECT GREATEST(10,30,-15,90,55) AS '最大值'; -- 结果：90

-- 取字段组合的最大值（查询员工薪资和佣金中的较大值）
SELECT emp_id, ename, GREATEST(sal, IFNULL(comm,0)) AS 薪资最大值 FROM emp;

-- 业务场景：计算商品原价、促销价、会员价中的最高定价
SELECT product_id, GREATEST(original_price, promotion_price, member_price) AS 最高定价 FROM product;

14. LEAST(expr1, expr2, ...)

返回多个输入值中的最小值，适用场景与 GREATEST 相反。同样可用于字段间或常量间的最小值判定，区别于 MIN 聚合函数的作用范围。

MIN

LEAST

-- 取固定值列表的最小值
SELECT LEAST(10,30,-15,90,55) AS '最小值'; -- 结果：-15

-- 取字段组合的最小值（查询员工薪资和佣金中的较小值）
SELECT emp_id, ename, LEAST(sal, IFNULL(comm,9999)) AS 薪资最小值 FROM emp;

-- 业务场景：计算商品三个渠道价格中的最低定价
SELECT product_id, LEAST(original_price, promotion_price, member_price) AS 最低定价 FROM product;

四、进阶运算函数（幂、指数、平方根、随机数等）

15. EXP(x)：计算 e 的 x 次方

返回自然对数底数 e（约等于 2.71828）的 x 次幂，常用于指数增长模型、复利计算、概率分布等数学建模场景。

e

x

SELECT EXP(0);  -- 结果：1（e^0=1）
SELECT EXP(1);  -- 结果：2.718281828459045（e^1=e）
SELECT EXP(3);  -- 结果：20.085536923187668（e^3≈20.09）

16. POW(x, y) / POWER(x, y)：计算 x 的 y 次方

两者功能完全相同，用于返回 x 的 y 次幂，是进行幂运算的核心函数，适用于科学计算、几何面积/体积推导等复杂公式处理。

x

y

五、核心注意事项（避免常见问题）

NULL 值处理：在使用统计类函数（如

AVG

、

COUNT

、

SUM

等）时，系统会自动跳过

NULL

值。若业务逻辑需要将

NULL

视为 0 参与计算，应配合

IFNULL(字段名, 0)

进行转换，例如使用

AVG(IFNULL(comm, 0))

实现默认值填充。

数据类型兼容性：数值函数仅适用于数值型字段（如

INT

、

DECIMAL

、

FLOAT

等）。当应用于字符串类型时，MySQL 会尝试隐式类型转换；若转换失败，则返回

NULL

。

精度控制问题：使用

FLOAT

或

DOUBLE

类型进行计算时，可能存在浮点精度丢失的情况。在涉及金额、薪资等对精度要求较高的场景中，推荐使用

DECIMAL

数据类型，并结合

ROUND

函数设定所需的小数位数，以确保计算准确性。

性能优化建议：

COUNT(*)

的执行效率高于

COUNT(字段名)

，因其无需判断字段是否为

NULL

；而

ORDER BY RAND()

在处理大表时性能较差，建议通过其他抽样策略替代，提升查询效率。

进阶数学函数详解

17. SQRT(x)：计算平方根
该函数用于返回非负数

x

的平方根。当输入值为负数时，结果返回

NULL

。常用于几何运算、距离计算等数学相关场景。
实战案例：

SELECT SQRT(25); -- 结果：5（5^2=25）
SELECT SQRT(2);  -- 结果：1.4142135623730951（√2≈1.414）
SELECT SQRT(0);  -- 结果：0
SELECT SQRT(-4); -- 结果：NULL（负数无实数平方根）

-- 业务场景：计算正方形商品的对角线长度（边长×√2）
SELECT product_id, side_length * SQRT(2) AS 对角线长度 FROM product WHERE shape='正方形';

18. PI()：获取圆周率
返回圆周率

π

的近似值，约为 3.141593。广泛应用于与圆形相关的计算，如面积、周长等几何问题。
实战案例：

SELECT PI(); -- 结果：3.141592653589793

-- 业务场景：计算圆形商品的面积（π×半径?）
SELECT product_id, PI() * POW(radius, 2) AS 圆形面积 FROM product WHERE shape='圆形';

19. RAND()：生成随机浮点数
生成一个介于 0（包含）到 1（不包含）之间的随机浮点数。适用于生成随机验证码、实现数据随机排序、抽样查询等业务需求。
实战案例：

-- 生成单个随机数
SELECT RAND(); -- 结果：0.xxxxxx（每次执行结果不同）

-- 生成1-100的随机整数
SELECT FLOOR(RAND() * 100) + 1 AS 1到100随机数;

-- 业务场景：随机抽取5个商品作为推荐
SELECT product_id, product_name FROM product ORDER BY RAND() LIMIT 5;

-- 业务场景：生成6位随机验证码（000000-999999）
SELECT LPAD(FLOOR(RAND() * 1000000), 6, '0') AS 6位随机验证码;

幂运算函数说明
某函数以指定数值为底数，

y

作为指数，用于执行幂运算操作，例如求平方、立方等常见数学计算。

SELECT POW(2,3);   -- 结果：8（2^3=8）
SELECT POW(2,10);  -- 结果：1024（2^10=1024）
SELECT POWER(3,2); -- 结果：9（3^2=9）
SELECT POWER(10,3);-- 结果：1000（10^3=1000）

-- 业务场景：计算商品体积（边长的立方，假设为正方体）
SELECT product_id, POW(side_length, 3) AS 商品体积 FROM product WHERE shape='正方体';

总结

本文系统梳理了 MySQL 中数值处理的四大核心应用场景：基础算术运算、取整与四舍五入、统计分析函数以及高级数学运算，共涵盖 21 个常用函数，并为每个函数提供可直接运行的实战示例，覆盖薪资统计、价格计算、数据抽样等典型开发需求。

在实际应用中，可根据具体业务灵活组合使用这些函数，例如利用

RAND()+LPAD()

生成随机验证码，或通过

PI()+POW()

计算圆形区域面积。同时，务必注意

NULL

值的处理及浮点精度问题，合理选择数据类型和函数搭配，保障计算结果的正确性与系统性能。

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关键词：MySQL 数值计算 sql Product ceiling