介绍
在SQL Server中，时间日期是常见的数据类型。但是，在进行数据分析、统计或者图表展现时，我们常常需要把时间日期按照一定的格式进行转换。这篇文章将介绍在SQL Server中如何快速实现时间日期的转换，在保证性能和准确性的情况下，提高工作效率。
SQL Server中时间日期数据类型
在SQL Server中，常见的时间日期数据类型有：
DATE: 存储日期数据，时间部分默认为 00:00:00。
TIME: 存储时间数据，日期部分默认为 1900-01-01。
DATETIME: 存储日期和时间数据。
DATETIME2: 存储日期和时间数据，精度高于 DATETIME。
SMALLDATETIME: 存储日期和时间数据，精度低于 DATETIME。
DATETIMEOFFSET: 存储带有时区偏移量的日期和时间数据。
日期时间转换函数
1. CONVERT函数
CONVERT 函数可以将日期时间类型数据转换成指定格式的字符类型数据。
语法：
CONVERT ( data_type [ ( length ) ] , expression [ , style ] )其中，data_type 表示转换后的目标数据类型；length 表示数据类型的长度；expression 表示待转换的值；函数参数 style 控制转换格式。
例如：
SELECT CONVERT(VARCHAR(20), GETDATE(), 120)上面的语句可以将当前日期时间转换为 yyyy-mm-dd hh:mm:ss 格式的字符类型数据。
2. FORMAT函数
FORMAT 函数可以将日期时间类型数据转换成指定格式的字符类型数据。该函数是在 SQL Server 2012 版本中新增的。
语法：
FORMAT ( value, format [, culture ] )其中，value 表示待转换的值；format 表示转换格式，格式化字符列表可以参考 Microsoft 官方文档；culture 表示指定的某种文化方法或格式字符串。
例如：
SELECT FORMAT(GETDATE(), 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss')上面的语句可以将当前日期时间转换为 yyyy-MM-dd HH:mm:ss 格式的字符类型数据。
3. CAST和CONVERT的比较
CAST 和 CONVERT 函数都可以将一个数据类型转换成另一个数据类型。
CAST 函数比 CONVERT 函数更快速，但是对于日期时间类型的转换，CONVERT 函数提供了更多的格式化控制。
如果只是简单的数据类型转换，建议使用 CAST 函数；如果需要更多的格式化控制，建议使用 CONVERT 函数。
例如：
SELECT CAST(1.23 AS INT)上面的语句将小数转换成整数。
例如：
SELECT CONVERT(VARCHAR(20), GETDATE(), 120)上面的语句将当前日期时间转换为指定格式的字符类型数据。
日期时间转换示例
1. 将日期时间转换成不同格式的字符类型数据
假设有一个 Orders 表，其中包含了下单日期和发货日期两个日期时间类型的字段，分别为 OrderDate 和 DeliveryDate。
现在要求查询出下单日期和发货日期，并将它们转换成指定格式的字符类型数据。
SELECT
CONVERT(VARCHAR(20), OrderDate, 120) AS OrderDate,
CONVERT(VARCHAR(20), DeliveryDate, 120) AS DeliveryDate
FROM
Orders
上面的语句将 OrderDate 和 DeliveryDate 字段转换成 yyyy-mm-dd hh:mm:ss 格式的字符类型数据。
2. 将字符类型数据转换成日期时间类型数据
假设有一个 Students 表，其中包含了出生日期和注册时间两个字符类型的数据，分别为 BirthDate 和 RegisterTime。
现在要求查询出出生日期和注册时间，并将它们转换成日期时间类型数据。
SELECT
CAST(BirthDate AS DATE) AS BirthDate,
CAST(RegisterTime AS DATETIME) AS RegisterTime
FROM
Students
上面的语句将 BirthDate 和 RegisterTime 字段转换成日期时间类型数据。
总结
在 SQL Server 中，日期时间转换是常见的数据处理操作。通过 CONVERT、FORMAT、CAST 等函数的使用，可以轻松地实现日期时间的转换，并且控制转换格式。
具体而言，CAST 函数适用于简单的数据类型转换，CONVERT 函数提供了更多的格式化控制；而 FORMAT 函数可以更加方便地控制格式，但是在一些复杂查询中可能会降低性能。
在实际应用中，应该根据实际需要选择合适的函数，并做好性能优化。