Maison base de données tutoriel mysql 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 ?

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 ?

Jan 03, 2025 am 10:35 AM

How Can I Calculate Working Hours Between Dates in PostgreSQL, Considering Weekends and Specific Working Hours?

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 &amp;lt;= '14:00';
Copier après la connexion

Exemple d'entrée :

2013-06-24 13:30, 2013-06-24 15:29
Copier après la connexion

Sortie :

2
Copier après la connexion

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;
Copier après la connexion

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;
Copier après la connexion

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    |
Copier après la connexion

Sortie :

| t_id | work_interval |
|------|----------------|
| 1    | 1 hour         |
| 2    | 8 hours        |
| 3    | 0 hours        |
| 4    | 0 hours        |
| 5    | 6 hours        |
| 6    | 1 hour         |
Copier après la connexion

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;
Copier après la connexion

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!

Déclaration de ce site Web
Le contenu de cet article est volontairement contribué par les internautes et les droits d'auteur appartiennent à l'auteur original. Ce site n'assume aucune responsabilité légale correspondante. Si vous trouvez un contenu suspecté de plagiat ou de contrefaçon, veuillez contacter admin@php.cn

Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io

Clothoff.io

Dissolvant de vêtements AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Échangez les visages dans n'importe quelle vidéo sans effort grâce à notre outil d'échange de visage AI entièrement gratuit !

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1

Bloc-notes++7.3.1

Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise

SublimeText3 version chinoise

Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1

Envoyer Studio 13.0.1

Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac

SublimeText3 version Mac

Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

Quand une analyse de table complète pourrait-elle être plus rapide que d'utiliser un index dans MySQL? Quand une analyse de table complète pourrait-elle être plus rapide que d'utiliser un index dans MySQL? Apr 09, 2025 am 12:05 AM

La numérisation complète de la table peut être plus rapide dans MySQL que l'utilisation d'index. Les cas spécifiques comprennent: 1) le volume de données est petit; 2) Lorsque la requête renvoie une grande quantité de données; 3) Lorsque la colonne d'index n'est pas très sélective; 4) Lorsque la requête complexe. En analysant les plans de requête, en optimisant les index, en évitant le sur-index et en maintenant régulièrement des tables, vous pouvez faire les meilleurs choix dans les applications pratiques.

Puis-je installer mysql sur Windows 7 Puis-je installer mysql sur Windows 7 Apr 08, 2025 pm 03:21 PM

Oui, MySQL peut être installé sur Windows 7, et bien que Microsoft ait cessé de prendre en charge Windows 7, MySQL est toujours compatible avec lui. Cependant, les points suivants doivent être notés lors du processus d'installation: téléchargez le programme d'installation MySQL pour Windows. Sélectionnez la version appropriée de MySQL (communauté ou entreprise). Sélectionnez le répertoire d'installation et le jeu de caractères appropriés pendant le processus d'installation. Définissez le mot de passe de l'utilisateur racine et gardez-le correctement. Connectez-vous à la base de données pour les tests. Notez les problèmes de compatibilité et de sécurité sur Windows 7, et il est recommandé de passer à un système d'exploitation pris en charge.

MySQL: Concepts simples pour l'apprentissage facile MySQL: Concepts simples pour l'apprentissage facile Apr 10, 2025 am 09:29 AM

MySQL est un système de gestion de base de données relationnel open source. 1) Créez une base de données et des tables: utilisez les commandes CreateDatabase et CreateTable. 2) Opérations de base: insérer, mettre à jour, supprimer et sélectionner. 3) Opérations avancées: jointure, sous-requête et traitement des transactions. 4) Compétences de débogage: vérifiez la syntaxe, le type de données et les autorisations. 5) Suggestions d'optimisation: utilisez des index, évitez de sélectionner * et utilisez les transactions.

Mysql et Mariadb peuvent-ils coexister Mysql et Mariadb peuvent-ils coexister Apr 08, 2025 pm 02:27 PM

MySQL et MARIADB peuvent coexister, mais doivent être configurés avec prudence. La clé consiste à allouer différents numéros de port et répertoires de données à chaque base de données et ajuster les paramètres tels que l'allocation de mémoire et la taille du cache. La mise en commun de la connexion, la configuration des applications et les différences de version doivent également être prises en compte et doivent être soigneusement testées et planifiées pour éviter les pièges. L'exécution de deux bases de données simultanément peut entraîner des problèmes de performances dans les situations où les ressources sont limitées.

La relation entre l'utilisateur de MySQL et la base de données La relation entre l'utilisateur de MySQL et la base de données Apr 08, 2025 pm 07:15 PM

Dans la base de données MySQL, la relation entre l'utilisateur et la base de données est définie par les autorisations et les tables. L'utilisateur a un nom d'utilisateur et un mot de passe pour accéder à la base de données. Les autorisations sont accordées par la commande Grant, tandis que le tableau est créé par la commande Create Table. Pour établir une relation entre un utilisateur et une base de données, vous devez créer une base de données, créer un utilisateur, puis accorder des autorisations.

Intégration RDS MySQL avec Redshift Zero ETL Intégration RDS MySQL avec Redshift Zero ETL Apr 08, 2025 pm 07:06 PM

Simplification de l'intégration des données: AmazonrDSMysQL et l'intégration Zero ETL de Redshift, l'intégration des données est au cœur d'une organisation basée sur les données. Les processus traditionnels ETL (extrait, converti, charge) sont complexes et prennent du temps, en particulier lors de l'intégration de bases de données (telles que AmazonrDSMysQL) avec des entrepôts de données (tels que Redshift). Cependant, AWS fournit des solutions d'intégration ETL Zero qui ont complètement changé cette situation, fournissant une solution simplifiée et à temps proche pour la migration des données de RDSMySQL à Redshift. Cet article plongera dans l'intégration RDSMYSQL ZERO ETL avec Redshift, expliquant comment il fonctionne et les avantages qu'il apporte aux ingénieurs de données et aux développeurs.

Laravel Eloquent Orm dans Bangla Partial Model Search) Laravel Eloquent Orm dans Bangla Partial Model Search) Apr 08, 2025 pm 02:06 PM

Laravelelognent Model Retrieval: Faconttement l'obtention de données de base de données Eloquentorm fournit un moyen concis et facile à comprendre pour faire fonctionner la base de données. Cet article présentera en détail diverses techniques de recherche de modèles éloquentes pour vous aider à obtenir efficacement les données de la base de données. 1. Obtenez tous les enregistrements. Utilisez la méthode All () pour obtenir tous les enregistrements dans la table de base de données: usApp \ Modèles \ Post; $ poters = post :: all (); Cela rendra une collection. Vous pouvez accéder aux données à l'aide de Foreach Loop ou d'autres méthodes de collecte: ForEach ($ PostsAs $ POST) {echo $ post->

MySQL: la facilité de gestion des données pour les débutants MySQL: la facilité de gestion des données pour les débutants Apr 09, 2025 am 12:07 AM

MySQL convient aux débutants car il est simple à installer, puissant et facile à gérer les données. 1. Installation et configuration simples, adaptées à une variété de systèmes d'exploitation. 2. Prise en charge des opérations de base telles que la création de bases de données et de tables, d'insertion, d'interrogation, de mise à jour et de suppression de données. 3. Fournir des fonctions avancées telles que les opérations de jointure et les sous-questionnaires. 4. Les performances peuvent être améliorées par l'indexation, l'optimisation des requêtes et le partitionnement de la table. 5. Prise en charge des mesures de sauvegarde, de récupération et de sécurité pour garantir la sécurité et la cohérence des données.

See all articles