1. SQL Server 存储日期的概述
SQL Server中存储日期和时间的类型有多种,包括:DATETIME, DATE, TIME, SMALLDATETIME, DATETIME2, DATETIMEOFFSET等。
日期和时间存储在数据库中,主要是为了方便用户进行数据统计和分析。同时,在各种查询条件下,日期和时间数据类型还有着不同的比较规则,比如在进行数据表的过滤时,需要拿当前时间来与表中的时间进行比较。
2. SQL Server 中日期类型的存储
2.1 DATETIME 类型
DATETIME 数据类型是 SQL Server 中最常用的日期和时间类型。其精度为1/300秒,范围为 1753/01/01 到 9999/12/31。
DECLARE @dt DATETIME = '2022-01-01 12:00:00';
SELECT @dt;
2.2 DATE 类型
DATE 数据类型仅用于存储日期部分,其精度为天。其范围限制为 0001/01/01 到 9999/12/31。
DECLARE @d DATE = '2022-01-01';
SELECT @d;
2.3 TIME 类型
TIME 数据类型用于存储时间部分,其精度为1/10000秒,范围为 00:00:00.0000000 到 23:59:59.9999999。
DECLARE @t TIME = '19:30:00.1234567';
SELECT @t;
2.4 SMALLDATETIME 类型
SMALLDATETIME 数据类型与 DATETIME 类似,但其只有1分钟的精度,范围从 1900/01/01 至 2079/06/06 。
DECLARE @sdt SMALLDATETIME = '2079-06-06 12:59:00';
SELECT @sdt;
2.5 DATETIME2 类型
DATETIME2 与 DATETIME 类似,但其精度更高,达到了 100 纳秒,范围同样从 0001/01/01 到 9999/12/31。
DECLARE @dt2 DATETIME2 = '2022-01-01 12:00:00.1234567';
SELECT @dt2;
2.6 DATETIMEOFFSET 类型
DATETIMEOFFSET 用于存储带有时区偏移的日期和时间,其精度为100纳秒,范围从 0001/01/01 到 9999/12/31。
DECLARE @dto DATETIMEOFFSET = '2022-01-01 12:00:00.1234567 -08:00';
SELECT @dto;
3. 如何处理日期和时间
3.1 取出年、月、日
我们可以用 YEAR、MONTH 和 DAY 来获取 DATETIME 和 DATE 的年、月、日。
SELECT YEAR('2022-01-01 12:00:00.0000000') AS Year,
MONTH('2022-01-01 12:00:00.0000000') AS Month,
DAY('2022-01-01 12:00:00.0000000') AS Day;
3.2 将日期和时间转换为字符串
在 SQL Server 中,我们可以用 CONVERT 函数将日期和时间转换为字符串,提供不同的转换样式。
SELECT CONVERT(VARCHAR, GETDATE(), 100) AS String_DateTime;
SELECT CONVERT(VARCHAR, '2022-01-01', 23) AS String_Date;
3.3 计算日期和时间之间的差值
我们可以用 DATEDIFF 来计算两个日期之间的时间差。
DECLARE @dt1 DATETIME = '2022-01-01 12:00:00',
@dt2 DATETIME = '2022-01-04 12:00:00';
SELECT DATEDIFF(DAY, @dt1, @dt2) AS Day_Difference;
3.4 将字符串转换为日期和时间
我们可以利用 CAST 或 CONVERT 函数将字符串转换为日期和时间类型。
SELECT CAST('2022-01-01' AS DATE) AS Date,
CAST('12:00:00.0000000' AS TIME) AS Time,
CONVERT(DATETIME, '2022-01-01 12:00:00.0000000', 20) AS Datetime;
4. 总结
在 SQL Server 中,日期和时间数据类型有多种。具体应该选择哪种类型,取决于我们要存储的数据精度和范围的大小。对于日期和时间计算,我们可以通过 SQL Server 提供的各种函数来处理。了解这些类型和函数的使用方法,将会极大提高我们使用 SQL Server 进行数据分析的效率。