Comment supprimer efficacement le composant Time des champs DateTime dans SQL Server ?

Optimisation des données DateTime : suppression du composant Time dans SQL Server

Défi :

Le traitement de grands ensembles de données SQL Server nécessite souvent la suppression efficace du composant horaire des champs datetime. Deux techniques courantes sont fréquemment utilisées :

• DATEADD(dd, DATEDIFF(dd, 0, getdate()), 0)
• CAST(CONVERT(CHAR(11), getdate(), 113) AS DATETIME)

Approche optimale :

Les benchmarks de performances montrent systématiquement DATEADD(dd, DATEDIFF(dd, 0, getdate()), 0) comme la méthode la plus efficace. Cette approche :

• Minimise la consommation de ressources, comme le confirme le profilage du processeur.
• Offre une flexibilité pour les calculs comme la détermination du premier jour du mois ou du jour suivant en ajustant le paramètre final "0".

Les versions modernes de SQL Server (2008 et versions ultérieures) offrent des alternatives supérieures :

• Diffusion directe de DATE : CAST(getdate() AS DATE) convertit directement la date/heure en un type de données de date, éliminant ainsi le besoin de supprimer le composant temporel.
• Type de données DATETIME2 : Pour les champs datetime2, la méthode DATEADD reste applicable, mais nécessite d'ajuster la valeur de l'époque :

DECLARE @datetime2value datetime2 = '02180912 11:45'; -- Year 0218 within datetime2
DECLARE @datetime2epoch datetime2 = '19000101';

SELECT DATEADD(dd, DATEDIFF(dd, @datetime2epoch, @datetime2value), @datetime2epoch);

Considérations clés :

• Impact sur l'index : L'utilisation de ces fonctions dans les clauses WHERE peut avoir un impact négatif sur l'utilisation de l'index. Un examen attentif est nécessaire.
• Sensibilité du format de données : Le recours de la méthode CAST(CHAR()) à la conversion de caractères introduit des vulnérabilités potentielles liées aux paramètres de langue et aux formats de date.
• Sélection du type de données : Évitez d'utiliser FLOAT pour stocker des dates en raison de sa représentation interne, qui peut ne pas être optimale pour les grands ensembles de données.

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!