答案：SQL函数计算错误通常源于数据类型不匹配、空值处理不当、函数逻辑误解或查询条件错误。应检查字段类型是否为数值或日期，确保字符串数字经CAST或TO_NUMBER转换；注意SUM、AVG忽略NULL，可用COALESCE补全；区分COUNT(*)与COUNT(字段)差异；确认DATEDIFF、ROUND等函数使用符合业务需求；验证WHERE、GROUP BY、HAVING条件准确，避免数据过滤或分组错误。

遇到 SQL 常用函数计算结果不正确的问题，通常不是函数本身出错，而是使用方式或数据理解有偏差。先别急着怀疑数据库，从以下几个关键方向排查，能快速定位问题。

检查数据类型是否匹配

很多计算错误源于字段类型不符。例如对字符串类型的数字做数学运算，可能只取了前面的数值部分，或者直接报错。

• 用 SELECT typeof(字段名) 或对应数据库的元数据查询确认字段类型
• 字符型数字如 ‘123’ 参与计算前应转为数值：CAST(字段 AS INT) 或 TO_NUMBER(字段)
• 日期计算时确保是日期类型，避免把 ‘2023/02/30’ 这类无效值当有效日期处理

注意聚合函数的空值处理

SUM、AVG 等函数会自动忽略 NULL 值，这可能导致结果比预期小或偏高。

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• 用 IS NULL 检查是否有缺失数据影响统计
• 必要时用 COALESCE(字段, 0) 将 NULL 替换为默认值
• 比如 AVG(score) 不包含 NULL 记录，若想按总人数算平均，需明确处理

确认函数逻辑是否符合业务场景

同一个函数在不同情境下表现不同。例如 COUNT(*) 和 COUNT(字段) 结果可能不一样。

• COUNT(*) 统计所有行，COUNT(字段) 只统计非空值
• 日期差函数 DATEDIFF 返回天数，但有时需要考虑时间部分
• ROUND 四舍五入规则要清楚，某些数据库对 .5 的处理有特殊规则

验证分组和过滤条件是否准确

GROUP BY 或 WHERE 条件写错，会导致参与计算的数据集不对。

• 先单独查原始数据，确认筛选后的记录是否符合预期
• GROUP BY 漏掉字段可能引发隐式分组，结果不可靠
• HAVING 和 WHERE 混用容易出错，HAVING 是对聚合结果过滤

基本上就这些。函数本身很稳定，重点是看数据准不准、逻辑对不对、条件写没写错。一步步反向验证，问题很容易暴露出来。