mysql 使用sum()小数点后出现很多位

最新推荐文章于 2024-08-27 16:03:51 发布
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分类专栏： 数据库 文章标签： mysql sum()
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数据库字段使用float类型，使用sum函数相加后出现后多小数位，原因是浮点数的不准确本质，它们无法以准确值保存在计算机体系结构中

方法一：最好的办法是将float字段改为decimal。具体方法：可设置一个临时字段，结合MySQL的关键字binary进行准确复制等。

方法二：使用binary关键字解决。具体操作为“select sum(binary 字段名(float类型))”

方法三：Cast。Cast(字段名 as 转换的类型 )，例如

SELECT 
count(id) AS total, 
cast( 
sum(commission) AS DECIMAL (19, 5) 
) AS sumComm 
FROM 
jd_settle_order 

方法四：使用round保留几位小数

如 round(201.42999449372,2)
 

MySQL超详细学习教程，2023年硬核学习路线
zhangxia_的博客
01-19 3万+
为什么学习MySQL？这是一篇 MySQL 通关一篇过硬经验学习路线，包括数据库相关知识，SQL语句的使用，数据库约束，设计等。未来是一个数字化的时代，数据是我们最为宝贵的资源，不论是哪个专业出身，未来或多或少都会卷入数据时代的浪潮之中。而那些前提性的工作基本都是依靠`数据库`来完成。
mysql sum计算列累加值保持2位小数
琅枫的博客
07-21 2890
函数返回的结果保留两位小数。其中，第一个参数是要保留小数的数值，第二个参数指定了要保留的小数位数。在这个例子中，我们指定要保留两位小数，因此第二个参数是2。函数返回的结果并不是保留两位小数，而是返回全部的小数位数。下面就是一种方法，可以使。函数返回结果的小数位数。如果你需要保留更多或者更少的小数位数，只需要相应地调整。函数对一列数值进行求和是非常常见的操作，但是默认情况下，在这个例子中，我们使用了。函数的第二个参数即可。这样，我们就可以使用。
mysql sum函数后面好多位小数点的处理方法
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07-15 821
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MySQL | sum float类型数据时，结果显示很多位小数
weixin_46023346的博客
05-24 2174
问题描述 表money列最多只有2位小数，但是求和时显示出很多位小数 mysql> select * from receive_red_packets limit 5; +--------------+---------------------+------+-------+ | receive_date | receive_datetime | uid | money | +--------------+---------------------+------+-------+ | 2019
mysql sum函数查询的结果与实际不符合增加了好多小数位
科小洋的博客
12-15 1537
数据字段的格式不正确 可使用decimal试下
mysql sum 默认 精度_mysql sum函数结果出现多达13位小数的解决方案！
weixin_33182798的博客
01-18 2628
第一次查询结果，小数位有13位！解决之后正常查询结果，只有2位！sql语句：(SELECT SUM(o_g.goods_amount) ASamount_sum,SUM(o_g.goods_cost*o_g.goods_number) AScost_sum,SUM(o_g.goods_number) AS number_sumFROM erp_order_goods AS o_gLEFT OUTE...
mysql中查询decimal类型小数点后有很多0
RSRLike1j的博客
06-02 2679
mysql 查询decimal类型数据小数点后很多0
解决MySQL中float字段SUM()时出现一堆小数的问题
hellostory的专栏
11-16 2157
方法一：最好的办法是将float字段改为decimal(16,6)。具体方法：可设置一个临时字段，结合MySQL的关键字binary进行准确复制等。 方法二：使用binary关键字解决。具体操作为“select sum(binary 字段名(float类型))”...
MYSQL——聚合查询
2301_80251684的博客
08-27 1604
聚合查询就是一些MYSQL中的内置函数聚合查询本质上是针对数据表中的行和行进行计算以上操作都是针对某一列进行计算的。
linux之mysql安装和使用
m0_54563444的博客
07-17 1675
关系型数据库模型是把复杂的数据结构归结为简单的二元关系（即二维表格形式）。在关系型数据库中，对数据的操作几乎全部建立在一个或多个关系表格上，通过这些关联的表格分类、合并、选取等来实现数据的管理。MySQL是一个关系型数据库管理系统，由瑞典MySQL AB 公司开发，目前属于Oracle旗下产品。MySQL 是最流行的关系型数据库管理系统之一，在 WEB 应用方面，MySQL是最好的RDBMS(Relational Database Management System，关系数据库管理系统) 应用软件之一。
MySQL
m0_74672792的博客
11-18 1664
MySQL基础知识# 在讲 MySQL 中数据表的增删改查之前，我们先需要创建表。创建表的过程中需要制定表字段的类型，字段的约束以及表的存储引擎等。所以非常有必要先介绍些MySQL的基础语法知识。 字符集和校验规则# 字符集：字符的集合，常见的字符集有ASCLL、GBK和Unicode等；校验规则：当前字符集内，字符之间大小的比较规则。 数值型# 1. 数值类型 类型 字节 最小值 最大值 TYNYINT 1 -128/0 127/255 SMALLI
齐全且实用的MySQL函数使用大全
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目录一、MySQL函数介绍二、MySQL函数分类（一）单行函数①字符串函数②数学函数③日期函数④流程控制函数⑤系统信息函数⑥其他函数（二）聚合函数三、函数使用示例（一）字符函数①length(str)函数②concat(str1,str2,...)函数③upper(str)、lower(str)函数④substr(str,start,len)函数⑤instr(str,要查找的子串)函数③trim(str)函数⑧lpad(str,len,填充字符)、rpad(str,len,填充字符)函数⑨replace(s
MySQL SUM函数进行计算会出现0000000001或9999999999未知小数
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MySQL中当使用sum函数来计算 varchar、float类型的字段有可能会出现0000000001或9999999999未知小数。 咱们可以把对应数据结果转换类型为Decimal类型，进行精度保留。具体使用方法如下： SELECT count(id) AS total, cast( sum(commission) AS DECIMAL (19, 5) ) AS sumComm ...
postgresql和mysql数据库中使用sum聚合函数查询，结果出现不确定的小数
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double,float属于非标准数据类型，在DB中保存的是近似值，而Decimal则以字符串的形式保存数值。需要精确存储数值，会采用标准数据类型，不会使精度丢失，比如银行账户里的金额。在MySql数据库中，也会出现这样的问题，大致的解决方式差不多。后来发现，是数据库中的数据字段类型使用错误导致的。查询结果会随机出现长串小数，页面显示不正常，但数据库直接查询单条数据结果是正常的。，比如decimal(10,3)或者numeric(10,3)，均可。如果不需要那么准确，也可以直接把查出的数据四舍五入转成。
mysql sum函数后面好多位小数点
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在mysql中，如果你属性是float double 或者string,现在要对这个列的数据进行累加操作，sum聚合函数的使用后，可能会在结果中出来很多的小数点，怎么能让进行精确累加呢？  在mysql进行聚合的时候，把数据类型转换为decimal,具体使用如下：  SELECT  count(id) AS total,  cast(  sum(commission) AS DECIMA
【解决问题】Mysql数字自增主键突然变成20位数字
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​ Mysql自增主键突然变的很大
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如图，operate_type代表缴费与退费，分别用0和1区别。
mysql 中使用聚合函数sum()后出现很长的小数
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05-19 1万+
数据都是整数,mysql 中sum后出现很长的小数 其原因是浮点数的不准确本质，它们无法以准确值保存在计算机体系结构中 方法一：最好的办法是将float字段改为decimal(16,6)。具体方法：可设置一个临时字段，结合MySQL的关键字binary进行准确复制等。 方法二：使用round保留几位小数 如 round(3.145683,3)
mysql 加减乘除取小数点_mysql加减乘除
weixin_42433529的博客
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云数据库 MySQL云数据库(RDS for MySQL)是稳定可靠、可弹性伸缩的云数据库服务。通过云数据库能够让您几分钟内完成数据库部署。云端完全托管，让您专注于应用程序开发，无需为数据库运维烦恼价格低至￥0.24/小时起，买1年83折云数据库MySQL云数据库(RDS for MySQL)是稳定可靠、可弹性伸缩的云数据库服务。通过云数据库能够让您几分钟内完成数据库部署。云端完全托管，让您专注于...
php直推帮扶人随机滑落
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06-06
<think>我们正在处理一个关于PHP实现直推帮扶人随机滑落算法的请求。根据引用[2]，程序通常有登录验证流程，但我们的重点是随机滑落算法。需求分析：直推帮扶人随机滑落常用于多级分销或团队结构中。当新用户加入时，需要为其分配一个随机的帮扶人（推荐人），但分配并非完全随机，而是在已有用户的结构中按照某种规则随机滑落。通常，这种结构是树状结构，每个用户有一个上级（帮扶人）。随机滑落意味着新用户被随机分配给某个已有用户作为下级，但可能还要考虑平衡树结构（比如避免某个分支过重）。然而，用户没有提供具体的规则细节。常见的规则有：1.完全随机：从所有用户中随机选择一个作为帮扶人。2.按团队人数权重随机：团队人数少的用户有更高概率被分配新成员（以平衡团队）。3.按固定层级滑落：例如，新用户A被推荐人B推荐，但B的团队已满，则A滑落给B的上级或同团队中的其他人。由于问题没有明确规则，我们将提供几种常见情况的代码示例，并假设一个基本规则：在所有的已有用户中随机选择一个作为帮扶人（完全随机）。但注意，完全随机可能导致团队不平衡。另一种常见规则（也是直推帮扶人随机滑落的一种解释）：新用户由推荐人（直推人）推荐，但如果推荐人已经达到直接推荐人数上限，则从推荐人的整个团队中随机选择一个有位置的下级成员作为帮扶人（即滑落）。但这样实现较复杂。鉴于问题描述简短，我们选择实现一个简单的规则：从当前所有有效用户中随机选择一个作为新用户的帮扶人。但实际中可能需要排除一些用户（如自己、自己团队中的部分用户等）或者基于权重。假设我们有一个用户表，包含用户id和其帮扶人id（parent_id）。新用户注册时，需要指定一个推荐人（直推人），但问题要求的是帮扶人随机滑落。这里可能有两种理解：-理解1：帮扶人就是推荐人（直推人），所以随机滑落就是随机分配一个推荐人。-理解2：推荐人（直推人）和帮扶人不同，帮扶人是团队中的某个上级，用于团队业绩统计等。由于问题不明确，我们按第一种理解：即新用户需要随机分配一个推荐人（帮扶人），也就是在已有用户中随机选择一个作为其上级。代码示例（完全随机）：步骤：1.从数据库获取所有有效的用户ID（排除自己？新用户还没创建，所以不需要排除自己；注意，也可以排除一些特殊账户，比如总账号）。2.随机选择一个用户ID。3.将新用户的parent_id设置为该随机ID。注意：在完全随机的情况下，可能选到任何用户，包括那些已经有很多下级的用户，这样会导致团队失衡。因此，实际应用中通常使用权重随机，比如根据每个用户现有团队人数来设置权重（团队人数越少，权重越高）。改进：按团队人数权重随机（以团队人数少的用户被选中的概率高）：1.获取所有用户的ID及其当前团队人数（或者直接下级人数）。2.计算权重：权重=1/(当前团队人数+1)[这样，团队人数为0的权重为1，1个人为1/2，以此类推]3.根据权重数组进行随机选择。但是，计算整个用户表的团队人数可能会很耗时（特别是用户量大时），而且团队人数可能是整个团队的人数（包括下级的下级），计算复杂。因此，常见做法是只考虑直接下级人数（即第一级人数）。下面给出两个示例：完全随机和按直接下级人数权重随机。示例1：完全随机选择帮扶人（假设使用MySQL数据库）：```php<?php//假设数据库连接已建立：$pdo//新用户注册时，为其随机分配一个帮扶人（parent_id）//获取所有有效的用户ID（注意：如果系统中有多个类型，可能要排除某些类型）$stmt=$pdo->query("SELECTidFROMuserWHEREstatus='active'");$userIds=$stmt->fetchAll(PDO::FETCH_COLUMN);if(count($userIds)>0){//随机选择一个用户ID作为帮扶人$randomIndex=array_rand($userIds);$parentId=$userIds[$randomIndex];}else{//如果没有有效用户，则设置为0或者null，或者由系统管理员作为帮扶人？根据业务逻辑$parentId=0;//0表示没有帮扶人（可能是第一个用户）}//然后，创建新用户记录时，将parent_id设置为$parentId```示例2：按直接下级人数权重随机（同样使用MySQL）：思路：计算每个用户的直接下级人数，然后根据权重（直接下级人数越少，权重越大）进行随机选择。```php<?php//获取用户ID及其直接下级人数$sql="SELECTu.id,COUNT(c.id)aschild_countFROMuseruLEFTJOINusercONu.id=c.parent_idWHEREu.status='active'GROUPBYu.id";$stmt=$pdo->query($sql);$users=$stmt->fetchAll(PDO::FETCH_ASSOC);//计算权重：这里使用1/(child_count+1)作为权重（避免除以0）$weights=array_map(function($user){return1/($user['child_count']+1);},$users);//根据权重数组进行随机选择$totalWeight=array_sum($weights);$random=mt_rand(0,intval($totalWeight*1000))/1000.0;//随机数，精度到小数点后3位$selectedParentId=null;$currentWeight=0;foreach($usersas$index=>$user){$currentWeight+=$weights[$index];if($random<=$currentWeight){$selectedParentId=$user['id'];break;}}if($selectedParentId===null){//如果未选中，则取最后一个或者随机选一个？这里取最后一个$selectedParentId=$users[count($users)-1]['id'];}//使用$selectedParentId作为新用户的帮扶人```注意：按权重随机的第二种实现方式（数组法）在用户量很大时可能效率不高（因为要遍历整个数组），可以使用一些优化方法（例如将权重数组转换为累积权重数组，然后二分查找），但用户量不是特别大时，线性遍历可接受。关于直推帮扶人随机滑落，还有一个常见的业务场景：当新用户由推荐人（假设为A）推荐，但A的直推名额已满（比如最多5个直接下级），那么新用户会“滑落”到A的团队中的某个成员（比如A的下级中还有空位的）作为直接帮扶人。这种规则更复杂，需要递归或迭代查找。由于用户没有具体说明，我们提供以上两种简单示例。如果用户需要的是滑落至推荐人团队中的随机成员（且该成员有位置），我们可以给出一个更复杂的示例：规则3：基于推荐人滑落步骤：1.新用户由推荐人A（直推人）推荐。2.检查A的直接下级是否达到上限（例如5个）。3.如果没有达到，则帮扶人就是A。4.如果达到，则从A的整个团队（包括A的下级，下级的下级等）中随机选择一个有位置（直接下级未满）的用户作为帮扶人。5.如果团队中都没有位置？这种情况应该由业务规则决定，例如提升A的名额上限，或者返回错误？这里我们假设团队中至少有一个位置（因为A满了，但下级可能还有位置）。代码示例（规则3）：```php<?php//假设新用户由$recommendUserId推荐$recommendUserId=123;//推荐人ID//获取推荐人的直接下级人数$stmt=$pdo->prepare("SELECTCOUNT(id)FROMuserWHEREparent_id=?");$stmt->execute([$recommendUserId]);$directCount=$stmt->fetchColumn();$maxDirect=5;//直接下级最大人数if($directCount< $maxDirect){$parentId=$recommendUserId;//推荐人还有位置，直接作为帮扶人}else{//从推荐人整个团队中（包括推荐人自己，但推荐人已满，所以排除）查找所有有位置（直接下级未满）的用户//注意：这里需要获取推荐人整个团队的树结构，如果团队层级深且用户量大，递归可能耗时。为了效率，可能需要存储每个用户的团队路径（如path字段，存储从根到该用户的路径）或者使用闭包表。//我们假设用户表有一个字段`path`，存储从根用户到该用户的ID路径（例如：1,3,5）//例如：推荐人A的path是'1,3,5'，那么他团队中所有用户的path都包含'1,3,5'，所以我们这样查询：//先获取推荐人的path$stmt=$pdo->prepare("SELECTpathFROMuserWHEREid=?");$stmt->execute([$recommendUserId]);$recommendUserPath=$stmt->fetchColumn();//然后查询所有路径包含$recommendUserPath的用户（即他的团队成员）且直接下级未满的用户$sql="SELECTidFROMuserWHEREpathLIKE?ANDstatus='active'AND(SELECTCOUNT(*)FROMuserASchildWHEREchild.parent_id=user.id)< ?";$stmt=$pdo->prepare($sql);$stmt->execute([$recommendUserPath.',%',$maxDirect]);//注意：这里推荐人自己也会被查询到，但是推荐人已满，我们需要排除推荐人吗？也可以不排除，因为我们会过滤直接下级未满的，而推荐人已满，所以不会被选中。另外，这里使用LIKE可能会影响性能，需要索引。$candidateUsers=$stmt->fetchAll(PDO::FETCH_COLUMN);//如果查询结果为空，则说明整个团队都满了？这里随机选择一个团队中的用户（即使他满了）？或者直接返回错误？这里我们随机选一个候选用户（如果没有候选，就随机选一个团队成员，即使他满了）if(count($candidateUsers)>0){$parentId=$candidateUsers[array_rand($candidateUsers)];}else{//再查整个团队的用户（即使他们满了）$sql="SELECTidFROMuserWHEREpathLIKE?ANDstatus='active'";$stmt=$pdo->prepare($sql);$stmt->execute([$recommendUserPath.',%']);$allTeamUsers=$stmt->fetchAll(PDO::FETCH_COLUMN);if(count($allTeamUsers)>0){$parentId=$allTeamUsers[array_rand($allTeamUsers)];}else{//如果团队中只有推荐人自己，而推荐人满了，又没其他成员，则只能返回错误（或选择推荐人，虽然满了）$parentId=$recommendUserId;//还是用推荐人，尽管已满（业务上可能需要扩展名额）}}}//设置新用户的parent_id为$parentId```注意：规则3的代码示例中，我们假设了数据库结构（有path字段）和直接下级数的查询方式。实际项目中，需要根据数据库设计进行调整。综上所述，我们提供了三种不同的实现思路，用户可以根据具体业务规则选择。生成相关问题：由于用户的问题是请求代码示例，我们可以生成一些相关问题来帮助用户深入思考。</think> ### PHP实现直推帮扶人随机滑落的解决方案 #### 核心实现思路 直推帮扶人随机滑落算法通常用于多级分销或社区团购系统中，当用户被推荐加入时，系统为其分配一个随机的上级帮扶人。关键是在树状结构中实现随机且相对均衡的分配，避免某些节点承担过多流量。以下是PHP实现方案： ```php class TeamSystem { private $pdo; // 数据库连接 public function __construct(PDO $pdo) { $this->pdo = $pdo; } /** * 分配随机帮扶人 */ public function assignRandomHelper($userId) { try { // 1. 获取潜在帮扶人候选池 $candidates = $this->getWeightedCandidates(); if (empty($candidates)) { // 无候选者时使用系统默认节点 return $this->getSystemRootId(); } // 2. 按权重进行随机选择 $helperId = $this->weightedRandomSelect($candidates); // 3. 建立用户帮扶关系 $this->createRelationship($userId, $helperId); return $helperId; } catch (Exception $e) { error_log("帮扶人分配失败: " . $e->getMessage()); return null; } } /** * 获取加权候选列表（直接下级数量少者权重高） */ private function getWeightedCandidates() { $stmt = $this->pdo->prepare(" SELECT id, 1/(COUNT(children.id) + 1) AS weight FROM users u LEFT JOIN users children ON u.id = children.helper_id WHERE u.status = 'active' GROUP BY u.id HAVING weight > 0 ORDER BY weight DESC "); $stmt->execute(); return $stmt->fetchAll(PDO::FETCH_ASSOC); } /** * 权重随机选择算法 */ private function weightedRandomSelect($candidates) { $totalWeight = array_sum(array_column($candidates, 'weight')); $random = mt_rand(1, $totalWeight * 100) / 100; foreach ($candidates as $candidate) { $random -= $candidate['weight']; if ($random <= 0) { return $candidate['id']; } } return end($candidates)['id']; } /** * 创建用户关系 */ private function createRelationship($userId, $helperId) { $stmt = $this->pdo->prepare(" UPDATE users SET helper_id = :helperId WHERE id = :userId "); $stmt->execute([':helperId' => $helperId, ':userId' => $userId]); } } // 使用示例 $pdo = new PDO('mysql:host=localhost;dbname=your_db', 'user', 'pass'); $teamSystem = new TeamSystem($pdo); $newUserId = 1001; // 新注册用户ID $helperId = $teamSystem->assignRandomHelper($newUserId); echo "分配的帮扶人ID: " . $helperId; ``` #### 关键算法说明： 1. **权重计算**：使用公式 $ \text{权重} = \frac{1}{\text{下级人数} + 1} $，确保下级少的用户有更高概率被选 2. **随机选择**：采用加权随机抽样算法（Stochastic Acceptance） 3. **数据安全**：使用PDO参数化查询防止SQL注入 4. **性能优化**：通过SQL单次查询获取权重数据，避免多次查库 #### 数据库表结构参考 ```sql CREATE TABLE users ( id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, helper_id INT NULL COMMENT '帮扶人ID', status ENUM('active', 'inactive') DEFAULT 'active', FOREIGN KEY (helper_id) REFERENCES users(id) ); ``` #### 注意事项： 1. **初始种子用户**：系统需要预置一个初始的根节点用户 2. **权重更新策略**：当用户下线数量变化时，需要重新计算权重 3. **团队容量限制**：可增加 `MAX_CHILDREN` 字段控制单个节点最大容量 4. **分布式优化**：当用户量级大时，需考虑缓存权重数据 此实现保证了分配过程的随机性和团队均衡性，符合帕累托原理中对关键资源进行重点分配的思想[^1]。
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