


Comment puis-je calculer les heures de travail entre les dates dans PostgreSQL, en tenant compte des week-ends et des heures de travail spécifiques ?
Calcul des heures de travail entre des dates dans PostgreSQL
Introduction
Dans divers scénarios, déterminer le Le nombre d’heures de travail entre deux horodatages peut s’avérer essentiel dans des domaines tels que la paie et la planification. Dans PostgreSQL, ce calcul nécessite un examen attentif des paramètres spécifiques au jour de la semaine et à l'heure. Cet article présente une solution globale, prenant en compte les critères suivants :
- Les week-ends (samedi et dimanche) sont exclus des heures de travail.
- Les heures de travail sont défini comme du lundi au vendredi, de 8h à 15h pm.
- Les heures fractionnaires sont à inclure dans le calcul.
Solution
Méthode 1 : Arrondi Résultats pour seulement deux horodatages
Cette approche fonctionne sur des unités de 1 heure, ignorer les heures fractionnées. C'est une méthode simple mais moins précise.
Requête :
SELECT count(*) AS work_hours FROM generate_series (timestamp '2013-06-24 13:30' , timestamp '2013-06-24 15:29' - interval '1h' , interval '1h') h WHERE EXTRACT(ISODOW FROM h) < 6 AND h::time >= '08:00' AND h::time &lt;= '14:00';
Exemple d'entrée :
2013-06-24 13:30, 2013-06-24 15:29
Sortie :
2
Méthode 2 : Résultats arrondis pour une table d'horodatages
Cette approche étend la méthode précédente pour gérer une table de paires d'horodatages.
Requête :
SELECT t_id, count(*) AS work_hours FROM ( SELECT t_id, generate_series (t_start, t_end - interval '1h', interval '1h') AS h FROM t ) sub WHERE EXTRACT(ISODOW FROM h) < 6 AND h::time >= '08:00' AND h::time <= '14:00' GROUP BY 1 ORDER BY 1;
Méthode 3 : Plus précise Calcul
Pour un calcul plus fin, des unités de temps plus petites peuvent être envisagées.
Requête :
SELECT t_id, count(*) * interval '5 min' AS work_interval FROM ( SELECT t_id, generate_series (t_start, t_end - interval '5 min', interval '5 min') AS h FROM t ) sub WHERE EXTRACT(ISODOW FROM h) < 6 AND h::time >= '08:00' AND h::time <= '14:55' GROUP BY 1 ORDER BY 1;
Exemple Entrée :
| t_id | t_start | t_end | |------|-------------------------|-------------------------| | 1 | 2009-12-03 14:00:00 | 2009-12-04 09:00:00 | | 2 | 2009-12-03 15:00:00 | 2009-12-07 08:00:00 | | 3 | 2013-06-24 07:00:00 | 2013-06-24 12:00:00 | | 4 | 2013-06-24 12:00:00 | 2013-06-24 23:00:00 | | 5 | 2013-06-23 13:00:00 | 2013-06-25 11:00:00 | | 6 | 2013-06-23 14:01:00 | 2013-06-24 08:59:00 |
Sortie :
| t_id | work_interval | |------|----------------| | 1 | 1 hour | | 2 | 8 hours | | 3 | 0 hours | | 4 | 0 hours | | 5 | 6 hours | | 6 | 1 hour |
Méthode 4 : Résultats exacts
Cette approche fournit des résultats exacts avec une précision de la microseconde. C'est plus complexe mais plus efficace sur le plan informatique.
Requête :
WITH var AS (SELECT '08:00'::time AS v_start , '15:00'::time AS v_end) SELECT t_id , COALESCE(h.h, '0') -- add / subtract fractions - CASE WHEN EXTRACT(ISODOW FROM t_start) < 6 AND t_start::time > v_start AND t_start::time < v_end THEN t_start - date_trunc('hour', t_start) ELSE '0'::interval END + CASE WHEN EXTRACT(ISODOW FROM t_end) < 6 AND t_end::time > v_start AND t_end::time < v_end THEN t_end - date_trunc('hour', t_end) ELSE '0'::interval END AS work_interval FROM t CROSS JOIN var LEFT JOIN ( -- count full hours, similar to above solutions SELECT t_id, count(*)::int * interval '1h' AS h FROM ( SELECT t_id, v_start, v_end , generate_series (date_trunc('hour', t_start) , date_trunc('hour', t_end) - interval '1h' , interval '1h') AS h FROM t, var ) sub WHERE EXTRACT(ISODOW FROM h) < 6 AND h::time >= v_start AND h::time <= v_end - interval '1h' GROUP BY 1 ) h USING (t_id) ORDER BY 1;
Cette solution complète répond au besoin de calculer les heures de travail avec précision et efficacité dans PostgreSQL.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Le rôle principal de MySQL dans les applications Web est de stocker et de gérer les données. 1.MySQL traite efficacement les informations utilisateur, les catalogues de produits, les enregistrements de transaction et autres données. 2. Grâce à SQL Query, les développeurs peuvent extraire des informations de la base de données pour générer du contenu dynamique. 3.MySQL fonctionne basé sur le modèle client-serveur pour assurer une vitesse de requête acceptable.

INNODB utilise des redologues et des undologs pour assurer la cohérence et la fiabilité des données. 1. REDOLOGIE RÉCLABLIER MODIFICATION DE PAGE DES DONNÉES Pour assurer la récupération des accidents et la persistance des transactions. 2.Undologs Enregistre la valeur des données d'origine et prend en charge le Rollback de la transaction et MVCC.

La position de MySQL dans les bases de données et la programmation est très importante. Il s'agit d'un système de gestion de base de données relationnel open source qui est largement utilisé dans divers scénarios d'application. 1) MySQL fournit des fonctions efficaces de stockage de données, d'organisation et de récupération, en prenant en charge les systèmes Web, mobiles et de niveau d'entreprise. 2) Il utilise une architecture client-serveur, prend en charge plusieurs moteurs de stockage et optimisation d'index. 3) Les usages de base incluent la création de tables et l'insertion de données, et les usages avancés impliquent des jointures multiples et des requêtes complexes. 4) Des questions fréquemment posées telles que les erreurs de syntaxe SQL et les problèmes de performances peuvent être déboguées via la commande Explication et le journal de requête lente. 5) Les méthodes d'optimisation des performances comprennent l'utilisation rationnelle des indices, la requête optimisée et l'utilisation des caches. Les meilleures pratiques incluent l'utilisation des transactions et des acteurs préparés

Par rapport à d'autres langages de programmation, MySQL est principalement utilisé pour stocker et gérer les données, tandis que d'autres langages tels que Python, Java et C sont utilisés pour le traitement logique et le développement d'applications. MySQL est connu pour ses performances élevées, son évolutivité et son support multiplateforme, adapté aux besoins de gestion des données, tandis que d'autres langues présentent des avantages dans leurs domaines respectifs tels que l'analyse des données, les applications d'entreprise et la programmation système.

MySQL convient aux petites et grandes entreprises. 1) Les petites entreprises peuvent utiliser MySQL pour la gestion des données de base, telles que le stockage des informations clients. 2) Les grandes entreprises peuvent utiliser MySQL pour traiter des données massives et une logique métier complexe pour optimiser les performances de requête et le traitement des transactions.

La cardinalité de l'index MySQL a un impact significatif sur les performances de la requête: 1. L'indice de cardinalité élevé peut réduire plus efficacement la plage de données et améliorer l'efficacité de la requête; 2. L'indice de cardinalité faible peut entraîner une analyse complète de la table et réduire les performances de la requête; 3. Dans l'indice conjoint, des séquences de cardinalité élevées doivent être placées devant pour optimiser la requête.

Les opérations de base de MySQL incluent la création de bases de données, les tables et l'utilisation de SQL pour effectuer des opérations CRUD sur les données. 1. Créez une base de données: CreatedAtAbaseMy_First_DB; 2. Créez un tableau: CreateTableBooks (idIntauto_inCmentPrimaryKey, TitleVarchar (100) notnull, AuthorVarchar (100) notnull, publied_yearint); 3. Données d'insertion: INSERTINTOBOOKS (titre, auteur, publié_year) VA

MySQL convient aux applications Web et aux systèmes de gestion de contenu et est populaire pour son open source, ses performances élevées et sa facilité d'utilisation. 1) Par rapport à PostgreSQL, MySQL fonctionne mieux dans les requêtes simples et les opérations de lecture simultanées élevées. 2) Par rapport à Oracle, MySQL est plus populaire parmi les petites et moyennes entreprises en raison de son open source et de son faible coût. 3) Par rapport à Microsoft SQL Server, MySQL est plus adapté aux applications multiplateformes. 4) Contrairement à MongoDB, MySQL est plus adapté aux données structurées et au traitement des transactions.
