SQL Server CONVERT() 截取日期
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 0): 05 16 2006 10:57AM
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 1): 05/16/06
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 2): 06.05.16
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 3): 16/05/06
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 4): 16.05.06
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 5): 16-05-06
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 6): 16 05 06
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 7): 05 16, 06
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 8): 10:57:46
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 9): 05 16 2006 10:57:46:827AM
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 10): 05-16-06
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 11): 06/05/16
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 12): 060516
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 13): 16 05 2006 10:57:46:937
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 14): 10:57:46:967
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 20): 2006-05-16 10:57:47
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 21): 2006-05-16 10:57:47.157
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 22): 05/16/06 10:57:47 AM
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 23): 2006-05-16
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 24): 10:57:47
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 25): 2006-05-16 10:57:47.250
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 100): 05 16 2006 10:57AM
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 101): 05/16/2006
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 102): 2006.05.16
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 103): 16/05/2006
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 104): 16.05.2006
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 105): 16-05-2006
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 106): 16 05 2006
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 107): 05 16, 2006
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 108): 10:57:49
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 109): 05 16 2006 10:57:49:437AM
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 110): 05-16-2006
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 111): 2006/05/16
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 112): 20060516
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 113): 16 05 2006 10:57:49:513
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 114): 10:57:49:547
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 120): 2006-05-16 10:57:49
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 121): 2006-05-16 10:57:49.700
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 126): 2006-05-16T10:57:49.827
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 130): 18 ???? ?????? 1427 10:57:49:907AM
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 131): 18/04/1427 10:57:49:920AM
说明:
使用 CONVERT:
CONVERT ( data_type [ ( length ) ] , expression [ , style ] )
参数
expression
是任何有效的 Microsoft SQL Server" 表达式。。
data_type
目标系统所提供的数据类型,包括 bigint 和 sql_variant。不能使用用户定义的数据类型。
length
nchar、nvarchar、char、varchar、binary 或 varbinary 数据类型的可选参数。
style
日期格式样式,借以将 datetime 或 smalldatetime 数据转换为字符数据(nchar、nvarchar、char、varchar、nchar 或 nvarchar 数据类型);或者字符串格式样式,借以将 float、real、money 或 smallmoney 数据转换为字符数据(nchar、nvarchar、char、varchar、nchar 或 nvarchar 数据类型)。
SQL Server 支持使用科威特算法的阿拉伯样式中的数据格式。
在表中,左侧的两列表示将 datetime 或 smalldatetime 转换为字符数据的 style 值。给 style 值加 100,可获得包括世纪数位的四位年份 (yyyy)。
不带世纪数位 (yy) 带世纪数位 (yyyy)
标准
输入/输出**
- 0 或 100 (*) 默认值 mon dd yyyy hh:miAM(或 PM)
1 101 美国 mm/dd/yyyy
2 102 ANSI yy.mm.dd
3 103 英国/法国 dd/mm/yy
4 104 德国 dd.mm.yy
5 105 意大利 dd-mm-yy
6 106 - dd mon yy
7 107 - mon dd, yy
8 108 - hh:mm:ss
- 9 或 109 (*) 默认值 + 毫秒 mon dd yyyy hh:mi:ss:mmmAM(或 PM)
10 110 美国 mm-dd-yy
11 111 日本 yy/mm/dd
12 112 ISO yymmdd
- 13 或 113 (*) 欧洲默认值 + 毫秒 dd mon yyyy hh:mm:ss:mmm(24h)
14 114 - hh:mi:ss:mmm(24h)
- 20 或 120 (*) ODBC 规范 yyyy-mm-dd hh:mm:ss[.fff]
- 21 或 121 (*) ODBC 规范(带毫秒) yyyy-mm-dd hh:mm:ss[.fff]
- 126(***) ISO8601 yyyy-mm-dd Thh:mm:ss.mmm(不含空格)
- 130* Hijri**** dd mon yyyy hh:mi:ss:mmmAM
- 131* Hijri**** dd/mm/yy hh:mi:ss:mmmAM
* 默认值(style 0 或 100、9 或 109、13 或 113、20 或 120、21 或 121)始终返回世纪数位 (yyyy)。
** 当转换为 datetime时输入;当转换为字符数据时输出。
*** 专门用于 XML。对于从 datetime或 smalldatetime 到 character 数据的转换,输出格式如表中所示。对于从 float、money 或 smallmoney 到 character 数据的转换,输出等同于 style 2。对于从 real 到 character 数据的转换,输出等同于 style 1。
****Hijri 是具有几种变化形式的日历系统,Microsoft SQL Server" 2000 使用其中的科威特算法。
重要 默认情况下,SQL Server 根据截止年份 2049 解释两位数字的年份。即,两位数字的年份 49 被解释为 2049,而两位数字的年份 50 被解释为 1950。许多客户端应用程序(例如那些基于 OLE 自动化对象的客户端应用程序)都使用 2030 作为截止年份。SQL Server 提供一个配置选项("两位数字的截止年份"),借以更改 SQL Server 所使用的截止年份并对日期进行一致性处理。然而最安全的办法是指定四位数字年份。
当从 smalldatetime 转换为字符数据时,包含秒或毫秒的样式将在这些位置上显示零。当从 datetime 或 smalldatetime 值进行转换时,可以通过使用适当的 char 或 varchar 数据类型长度来截断不需要的日期部分。

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安装对应数据库驱动;2.使用connect()连接数据库;3.创建cursor对象;4.用execute()或executemany()执行SQL并用参数化查询防注入;5.用fetchall()等获取结果;6.修改后需commit();7.最后关闭连接或使用上下文管理器自动处理;完整流程确保安全且高效执行SQL操作。

要计算两个日期之间的差值,需根据数据库类型选择相应函数:1.在MySQL中使用DATEDIFF()计算天数差,或TIMESTAMPDIFF()指定单位如HOUR、MINUTE;2.在SQLServer中使用DATEDIFF(date_part,start_date,end_date)并指定单位;3.在PostgreSQL中通过直接相减得到天数差,或使用EXTRACT(DAYFROMAGE(...))获取更精确间隔;4.在SQLite中利用julianday()函数相减得出天数差;始终注意日期顺序

在SQL中格式化日期需根据数据库类型选择相应函数,MySQL使用DATE_FORMAT()配合%Y、%m等格式符,例如SELECTDATE_FORMAT(NOW(),'%Y-%m-%d');SQLServer使用CONVERT()或FORMAT(),前者如SELECTCONVERT(VARCHAR,GETDATE(),112),后者如SELECTFORMAT(GETDATE(),'yyyy-MM-dd');PostgreSQL使用TO_CHAR(),如SELECTTO_CHAR(NOW(),'Y

需要只读副本是因为多数应用读多写少,主库易成瓶颈;常见设置方式包括MySQL的主从复制、PostgreSQL的流复制、SQLServer的AlwaysOn组和RDS的ReadReplica实例;读请求可通过应用层判断、中间件或ORM框架路由到副本;容易忽略的问题有复制延迟、连接池配置不当、健康检查缺失和权限管理不到位。

要使用SQL表示区块链结构并实现其特性,可通过设计链式表结构、利用触发器防止篡改、定期校验哈希链完整性,并采用递归查询等方法高效检索数据。具体步骤包括:1.创建包含previous_hash、hash和data字段的表以模拟区块链接构;2.使用触发器阻止更新操作,保障数据不可篡改;3.定期校验区块哈希链是否完整;4.使用递归查询获取某个区块及其后续链;5.添加全文索引提升数据检索效率;6.对性能和扩展性进行优化,如分片、冷热分离及异步校验。通过这些方法,可在传统数据库中有效集成区块链的关键特性。

CUBE用于生成所有维度组合的聚合,适用于交叉分析;ROLLUP按层级逐步汇总,适合有层级关系的数据。CUBE按Region、Product、Quarter生成8种组合的总计,而ROLLUP按Year、Month、Day逐层上卷生成年、月、日等层级汇总。CUBE适合查看所有交叉维度结果,ROLLUP适合展示层级结构。使用时注意CUBE可能导致结果集爆炸,ROLLUP依赖字段顺序。可通过GROUPING()函数识别汇总行,用COALESCE命名总计行提升可读性。

要优化SQL中ORDERBY的性能,首先要理解其执行机制并合理利用索引和查询结构。当排序字段无索引时,数据库会触发“filesort”,消耗大量资源;因此应避免对大表直接排序,并通过WHERE条件减少排序数据量。其次,为排序字段建立匹配顺序的索引,可大幅加速查询,如在MySQL8.0 创建倒序索引提升效率。此外,深分页(如LIMIT1000,10)应改用基于索引的游标分页(如WHEREid>12345),以跳过无效扫描。最后,结合缓存、异步聚合等手段也可进一步优化大数据集场景下的排序性能。

Spark中执行SQL查询的关键步骤是:①将数据加载为DataFrame;②创建临时视图;③使用spark.sql()方法执行SQL语句。此外,还可通过全局临时视图实现跨会话访问。SQL与DataFrameAPI在性能上无差异,区别在于使用风格,SQL更适合简单查询,DataFrame更适合复杂逻辑,两者可混合使用。优化SparkSQL性能的方法包括:①利用分区裁剪减少扫描量;②使用谓词下推提前过滤数据;③缓存高频访问的中间结果;④合理设置shuffle分区数。注意事项有:①列名大小写敏感性配置
